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Gemini Embedding 2 與 text-embedding-3-large 比較
Gemini Embedding 2 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。
該選哪一個
如果您希望在提示詞中編寫任務指令、向量大小可在廣泛範圍內調整，且需要 Google 專為將文字、圖像、音訊、影片和 PDF 整合在同一空間所設計的方案（當您的需求超越純文字時），請選擇 Gemini Embedding 2。如果您需要經過驗證的文字嵌入，且該向量可在搜尋、分群、推薦和分類任務中進行縮減，請選擇 OpenAI 的 text-embedding-3-large。針對純文字索引，建議您使用自己的數據對兩者進行測試。
價格比較
| Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large | |
|---|---|---|
| 模型供應商 | OpenAI | |
| 交付可用性 | 可用 | 可用 |
| 上下文視窗 | 8K | 8.2K |
| 最大輸出長度 | - | - |
| Official 定價 | 輸入$0.20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$0.091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 |
選擇 Gemini Embedding 2 的時機
- 您希望以淺顯易懂的文字說明每個向量的用途
- 您未來可能會在同一個索引中加入圖像或 PDF 檢索功能
- 您偏好在截斷後自動為您進行正規化的向量
選擇 text-embedding-3-large 的時機
- 您的管線僅限文字，且依賴於既有的 OpenAI 工具
- 您將相同的向量用於分群、異常檢測和分類
- 您希望使用一個文件完善且擁有適用於較小索引之同系列模型的模型
差異比較
| 評估項目 | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| 任務處理 | 指令直接放入提示詞中，取代了舊有的任務類型參數。 | 未宣告任務類型；單一向量即可同時服務於搜尋、分群和分類。 |
| 輸入類型 | Google 將其設計為可在同一空間內嵌入文字、圖像、音訊、影片和 PDF。 | 僅限文字，因此每個請求皆包含純文字輸入，不含圖像或音訊。 |
| 向量大小 | 可在廣泛範圍內調整，且截斷後的向量會自動進行正規化。 | 維度可縮減，正規化需由您自行處理。 |
| 批次處理 | 除非分開包裝，否則單一請求中的多個輸入會合併為單一嵌入。 | 批次中的每個輸入都會獲得各自的向量。 |
| 索引遷移 | 無法與 gemini-embedding-001 的向量相容。 | 無法與其他 OpenAI 或第三方向量相容。 |
摘要
- Gemini Embedding 2: 輸入 $0.10 / 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。
FAQ
在語意搜尋方面，Gemini Embedding 2 與 text-embedding-3-large 哪個更好？
對於純文字搜尋，兩者皆可行，應根據您自己的查詢集來決定。如果您預期未來需要搜尋圖像、音訊或 PDF，Gemini Embedding 2 是更好的選擇；若僅處理純文字，text-embedding-3-large 則是較簡單的選擇。
我可以在同一個向量資料庫中使用它們嗎？
不行。它們的向量存在於不同的空間中，因此請保持索引分開，或使用單一模型重新嵌入所有內容，並僅在排序步驟合併結果。
切換時需要修改程式碼嗎？
是的，需要進行少量修改。Gemini Embedding 2 要求在提示詞中包含任務指令，且處理多輸入請求的方式不同；而 text-embedding-3-large 則接收純文字輸入及選用的維度值。
Gemini Embedding 2 和 text-embedding-3-large，哪一個更便宜？
Gemini Embedding 2: 輸入 $0.10 / 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 2 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。
來源
更新於 2026年10月2日