返回模型列表
Gemini Embedding 001 與 text-embedding-3-large 比較
Gemini Embedding 001 與 text-embedding-3-large 比較：在 TokenLab 上並排比較定價、上下文窗口、最大輸出與功能。
價格比較
| Gemini Embedding 001 | text-embedding-3-large | |
|---|---|---|
| 模型供應商 | OpenAI | |
| 交付可用性 | 可用 | 可用 |
| 上下文視窗 | 2K | 8.2K |
| 最大輸出長度 | - | - |
| Official 定價 | 輸入$0.15每 1M Token輸出$0.00每 1M Token | 輸入$0.13每 1M Token輸出$0.00每 1M Token |
| TokenLab 價格 | 輸入$0.075每 1M Token輸出$0.00每 1M Token | 輸入$0.091每 1M Token輸出$0.00每 1M Token |
| 模型效能 | 正在收集數據 | 正在收集數據 |
| 能力 |
摘要
- Gemini Embedding 001: 輸入 $0.075 / 輸出 $0.00 每 1M Token; text-embedding-3-large: 輸入 $0.091 / 輸出 $0.00 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
- text-embedding-3-large 的上下文窗口大 4.0 倍
FAQ
Gemini Embedding 001 和 text-embedding-3-large，哪一個更便宜？
Gemini Embedding 001: 輸入 $0.075 / 輸出 $0.00 每 1M Token; text-embedding-3-large: 輸入 $0.091 / 輸出 $0.00 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
Gemini Embedding 001 和 text-embedding-3-large 之間的主要區別是什麼？
這兩款模型具有相似的能力。