Gemini Embedding 2 مقابل Text Embedding 3 Large: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

Google: Gemini Embedding 2 مقابل OpenAI: Text Embedding 3 Large

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Gemini Embedding 2 (‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)) وOpenAI: Text Embedding 3 Large (‏0.45 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.71 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Google: Gemini Embedding 2	OpenAI: Text Embedding 3 Large
المزوّد	Google	OpenAI
الإدخال	‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)	‏0.45 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.71 ر.س.‏)
إدخال الصوت	‏22.75 US$ / مليون رمز (≈ ‏85.31 ر.س.‏)	-
صورة	‏0.000002 US$ / صورة (≈ ‏0.00000591 ر.س.‏)	-
نافذة السياق	8,192	8,192
الحد الأقصى للإخراج	7,372	7,372
الإدخال	text, image, file, audio, video	text
الإخراج	embeddings	embeddings
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	20‏/05‏/2026	30‏/10‏/2025

أبرز الفروق

OpenAI: Text Embedding 3 Large أرخص بنسبة 35% في رموز الإدخال.

بالتفصيل

Google: Gemini Embedding 2 هو نموذج تضمينات من Google، مُدرج تحت معرّف النموذج google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large هو نموذج تضمينات من OpenAI، مُدرج تحت معرّف النموذج openai/text-embedding-3-large. يقع كلاهما في فئة التضمينات، وكلاهما يُرجع التضمينات كمخرج وحيد له، لذا لا يُعد أي منهما نموذج محادثة أو إكمال تستخدمه لتوليد النص. الاختيار بينهما يعود إلى ما تقوم بتضمينه ومقدار ما ترغب في دفعه مقابله.

يتشارك النموذجان نافذة السياق نفسها البالغة 8192 رمزًا، لذا لا يمنحك أي منهما مساحة أكبر لكل طلب من الآخر. نقطة افتراقهما هي المدخلات. يقبل Gemini Embedding 2 النص والصورة والملف والصوت والفيديو كمدخلات، بينما يقبل Text Embedding 3 Large النص فقط. إذا كانت خط أنابيبك بحاجة إلى تضمين أي شيء غير النص، فإن Gemini Embedding 2 هو القادر على ذلك، بينما لا يستطيع Text Embedding 3 Large قبول هذا المدخل إطلاقًا. لا يكشف أي من النموذجين عن معاملات مدعومة في القائمة، لذا فأنت لا تختار بينهما على أساس مقابض قابلة للضبط. من حيث السعر، يُعد Text Embedding 3 Large الأرخص بين الاثنين للمدخلات، لذا تدفع أحمال العمل النصية فقط أقل هناك.

بالنسبة لحمل عمل نصي فقط، مثل تضمين المستندات أو أوصاف المنتجات أو تذاكر الدعم أو استعلامات البحث، يُعد Text Embedding 3 Large الخيار المباشر: فهو يتعامل مع النص، ويتشارك طول السياق نفسه، وهو أرخص في المدخلات. اتجه إلى Gemini Embedding 2 عندما لا تكون بياناتك نصية بحتة. فمجموعات الوسائط المختلطة ومكتبات الصور والأرشيفات الصوتية والمواد المرئية كلها تقع ضمن وسائط مدخلاته، ونموذج واحد يغطي تلك الحالات يوفّر عليك تشغيل خط أنابيب منفصل لكل نوع وسائط. إذا كنت غير متأكد، ابدأ بالنموذج النصي فقط للنص وانتقل إلى Gemini Embedding 2 فقط حيث يكون لديك فعليًا مدخلات غير نصية لتضمينها.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن واجهة برمجة التطبيقات متوافقة مع OpenAI. ترسل طلبك إلى نقطة نهاية التضمينات باستخدام مفتاح api14 الخاص بك، والشيء الوحيد الذي يتغير بين الاثنين هو سلسلة معرّف النموذج. استخدم google/gemini-embedding-2 لنموذج Google وopenai/text-embedding-3-large لنموذج OpenAI. يبقى شكل طلبك ومكتبة العميل الخاصة بك وتحليل استجابتك كما هي، لذا يمكنك نقل حمل عمل نصي من أحدهما إلى الآخر بتحرير ذلك الحقل الوحيد، أو توجيه المدخلات غير النصية إلى Gemini Embedding 2 مع إبقاء النص على Text Embedding 3 Large في قاعدة الشيفرة نفسها.

هناك حالة يظل فيها Text Embedding 3 Large الخيار الأفضل رغم أن Gemini Embedding 2 يغطي أنواع مدخلات أكثر. إذا كان كل ما تقوم بتضمينه نصًا وكانت تكلفة المدخلات مهمة لك، فإن سعر المدخلات الأرخص في نموذج OpenAI سبب حقيقي للبقاء معه بدلًا من الدفع مقابل قدرة متعددة الوسائط لن تستدعيها أبدًا. والعكس صحيح أيضًا: إذا كانت لديك مدخلات غير نصية، فلا ميزة سعرية تجعل Text Embedding 3 Large صالحًا لها، لأن النص هو الوسيط الوحيد الذي يقبله. طابق النموذج مع البيانات التي لديك فعليًا.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-embedding-2" إلى "openai/text-embedding-3-large"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Google: Gemini Embedding 2 وساحة التجربة →تفاصيل OpenAI: Text Embedding 3 Large وساحة التجربة →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-large",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Google: Gemini Embedding 2 مقابل OpenAI: Text Embedding 3 Large

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى