Gemini Embedding 2 vs text-embedding-3-large
Pilih yang mana
Pilih Gemini Embedding 2 jika Anda menginginkan instruksi tugas yang ditulis dalam prompt, ukuran vektor yang dapat disesuaikan dalam rentang yang luas, dan desain Google untuk menempatkan teks, gambar, audio, video, dan PDF dalam satu ruang seiring berkembangnya kebutuhan Anda di luar teks. Pilih text-embedding-3-large dari OpenAI untuk embedding teks yang terbukti dengan vektor yang dapat dipersingkat di seluruh pencarian, pengelompokan, rekomendasi, dan klasifikasi. Untuk indeks khusus teks, uji keduanya pada data Anda sendiri.
Perbandingan harga
| Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large | |
|---|---|---|
| Penyedia model | OpenAI | |
| Ketersediaan pengiriman | Tersedia | Tersedia |
| Jendela konteks | 8K | 8.2K |
| Output maksimal | - | - |
| Harga Official | Masukan$0.20per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token | Masukan$0.13per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token |
| Harga TokenLab | — | Masukan$0.091per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token |
| Performa model | Mengumpulkan data | Mengumpulkan data |
| Kapabilitas |
Pilih Gemini Embedding 2 jika
- Anda ingin menyatakan dengan kata-kata sederhana tujuan dari setiap vektor
- Anda mungkin nantinya akan menambahkan pengambilan gambar atau PDF ke indeks yang sama
- Anda lebih memilih vektor yang dinormalisasi untuk Anda setelah pemotongan (truncation)
Pilih text-embedding-3-large jika
- Pipeline Anda hanya berbasis teks dan mengandalkan perangkat OpenAI yang sudah mapan
- Anda menggunakan vektor yang sama untuk pengelompokan, deteksi anomali, dan klasifikasi
- Anda menginginkan model yang didokumentasikan secara luas dengan model pendamping yang jelas untuk indeks yang lebih kecil
Perbedaannya
| Aspek | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| Penanganan tugas | Instruksi dimasukkan ke dalam prompt, menggantikan parameter tipe tugas yang lama. | Tugas tidak dideklarasikan; satu vektor melayani pencarian, pengelompokan, dan klasifikasi. |
| Tipe input | Google merancangnya untuk menyematkan teks, gambar, audio, video, dan PDF dalam satu ruang. | Hanya teks, sehingga setiap permintaan membawa input teks biasa dan tidak ada gambar atau audio. |
| Ukuran vektor | Dapat disesuaikan dalam rentang yang luas, dengan vektor yang dipotong dinormalisasi secara otomatis. | Dimensi yang dapat dipersingkat, dengan normalisasi diserahkan kepada Anda jika diperlukan. |
| Batching | Beberapa input dalam satu permintaan digabungkan menjadi satu embedding kecuali jika dibungkus secara terpisah. | Setiap input mendapatkan vektornya sendiri dalam sebuah batch. |
| Migrasi indeks | Tidak dapat dibandingkan dengan vektor gemini-embedding-001. | Tidak dapat dibandingkan dengan vektor OpenAI lainnya atau pihak ketiga. |
Ringkasan
- Gemini Embedding 2: Masukan $0.10 / Keluaran $0.00 per 1M token; text-embedding-3-large: Masukan $0.091 / Keluaran $0.00 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
FAQ
Mana yang lebih baik untuk pencarian semantik, Gemini Embedding 2 atau text-embedding-3-large?
Untuk pencarian khusus teks, keduanya layak dan set kueri Anda sendiri yang harus menentukan. Gemini Embedding 2 adalah pilihan yang lebih baik jika Anda berharap untuk mencari gambar, audio, atau PDF di kemudian hari; text-embedding-3-large adalah pilihan yang lebih sederhana untuk teks biasa.
Bisakah saya menggunakannya di penyimpanan vektor yang sama?
Tidak. Vektor mereka berada di ruang yang berbeda, jadi simpan indeks secara terpisah atau lakukan embedding ulang semuanya dengan satu model, dan gabungkan hasil hanya pada langkah pemeringkatan.
Apakah saya perlu mengubah kode saya untuk beralih?
Ya, sedikit. Gemini Embedding 2 mengharapkan instruksi tugas dalam teks prompt dan menangani permintaan multi-input secara berbeda, sementara text-embedding-3-large menerima input biasa dan nilai dimensi opsional.
Mana yang lebih murah, Gemini Embedding 2 atau text-embedding-3-large?
Gemini Embedding 2: Masukan $0.10 / Keluaran $0.00 per 1M token; text-embedding-3-large: Masukan $0.091 / Keluaran $0.00 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
Apa perbedaan utama antara Gemini Embedding 2 dan text-embedding-3-large?
Kedua model memiliki kapabilitas yang serupa.
Sumber
Ditinjau 2 Okt 2026