Gemini Embedding 2 مقابل Embed V1 4B: 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 Perplexity: Embed V1 4B

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Gemini Embedding 2 (‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)) وPerplexity: Embed V1 4B (‏0.11 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.39 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Google: Gemini Embedding 2	Perplexity: Embed V1 4B
المزوّد	Google	Perplexity
الإدخال	‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)	‏0.11 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.39 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	32,000
الحد الأقصى للإخراج	7,372	28,800
الإدخال	text, image, file, audio, video	text
الإخراج	embeddings	embeddings
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	20‏/05‏/2026	16‏/03‏/2026

أبرز الفروق

Perplexity: Embed V1 4B أرخص بنسبة 85% في رموز الإدخال.
يقرأ Perplexity: Embed V1 4B سياقًا أكبر بمقدار 3.9× (32,000 رمز).

بالتفصيل

Google: Gemini Embedding 2 هو نموذج تضمين من Google، مُدرج تحت معرّف النموذج google/gemini-embedding-2. Perplexity: Embed V1 4B هو نموذج تضمين من Perplexity، مُدرج تحت معرّف النموذج perplexity/pplx-embed-v1-4b. يقع كلاهما في فئة التضمينات، أي أن كليهما يستقبل الإدخال ويعيد التضمينات بدلاً من النص المُولَّد، وكلاهما لا يعرض أي معاملات مدعومة، لذا تستدعيهما بإدخالك وتقرأ المتجه المُعاد.

أوضح فرق بينهما يكمن في نافذة السياق وأنماط الإدخال. يقبل Gemini Embedding 2 النص والصورة والملف والصوت والفيديو كإدخال، وطول سياقه 8192 رمزاً. أما Embed V1 4B فيقبل النص فقط، لكن طول سياقه 32000 رمز، لذا يستوعب نصاً أكثر بشكل ملحوظ في استدعاء واحد. لا يختلف النموذجان اختلافاً ذا معنى في استخدام الأدوات أو الإخراج المُهيكل أو الاستدلال، لأن كليهما نموذجا تضمين وهذه الحقول غير منطبقة هنا. باختصار، Gemini Embedding 2 هو الخيار الذي تلجأ إليه عندما لا يكون إدخالك نصاً عادياً، بينما Embed V1 4B هو الخيار الذي تلجأ إليه عندما يكون إدخالك مستنداً نصياً طويلاً.

في العمل العملي، تتبع الخيار عادةً بياناتك لا تفضيلاتك. إذا كنت تضمّن لقطات شاشة أو صفحات ممسوحة ضوئياً أو مقاطع صوتية أو إطارات فيديو أو وسائط مختلطة إلى جانب النص، فإن Gemini Embedding 2 هو الوحيد بين الاثنين الذي يقبل تلك المدخلات أصلاً. وإذا كنت تضمّن مقاطع نصية طويلة أو وثائق أو نصوصاً مفرّغة أو مقالات كاملة وتريد استيعاب المزيد من كل عنصر في استدعاء واحد، فإن Embed V1 4B يمنحك نافذة السياق الأكبر. كما أن Embed V1 4B هو الأرخص بين الاثنين في الإدخال، لذا تميل أحمال العمل الكثيفة نصياً وبأحجام كبيرة نحوه من حيث التكلفة أيضاً.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة متوافقة مع OpenAI. توجّه عميل OpenAI الحالي لديك إلى api14، وترسل طلباً إلى نقطة نهاية التضمينات embeddings، وتضبط حقل model على google/gemini-embedding-2 أو perplexity/pplx-embed-v1-4b. يبقى شكل الطلب وشكل الاستجابة وكودك المحيط كما هو، ولا يتغير سوى سلسلة معرّف النموذج. هذا يعني أنك تستطيع بناء خط أنابيب واحد، واختبار كلا النموذجين على بياناتك الخاصة، والتبديل بينهما بتعديل قيمة واحدة.

لا تزال هناك حالات يفوز فيها النموذج الآخر. إذا كانت مدوّنتك نصية فقط والعناصر طويلة، فإن Embed V1 4B هو الخيار الأفضل حتى مع أن Gemini Embedding 2 يتعامل مع أنماط إدخال أكثر، لأن الأنماط الإضافية لا تجدي شيئاً في النص العادي بينما نافذة السياق الأكبر تفيد. وبالعكس، إذا كانت مهمة نصية فقط تتسع بسهولة داخل 8192 رمزاً وكان Gemini Embedding 2 مهيأً لديك بالفعل لوسائط أخرى، فلا يوجد سبب قوي لتقسيم منظومتك. طابق النموذج مع الإدخال الذي لديك فعلاً.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-embedding-2" إلى "perplexity/pplx-embed-v1-4b"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Google: Gemini Embedding 2 وساحة التجربة →تفاصيل Perplexity: Embed V1 4B 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Google: Gemini Embedding 2 مقابل Perplexity: Embed V1 4B

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى