Google: Gemini Embedding 2 vs. OpenAI: Text Embedding 3 Large
Ein direkter Vergleich von Google: Gemini Embedding 2 (0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €)) und OpenAI: Text Embedding 3 Large (0,45 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,41 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Gemini Embedding 2 | OpenAI: Text Embedding 3 Large | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | |
| Eingabe | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | 0,45 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,41 €) |
| Audioeingabe | 22,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 20,26 €) | - |
| Bild | 0,000002 $ / Bild (≈ 0,0000014 €) | - |
| Kontextfenster | 8.192 | 8.192 |
| Max. Ausgabe | 7.372 | 7.372 |
| Eingabe | text, image, file, audio, video | text |
| Ausgabe | embeddings | embeddings |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.05.2026 | 30.10.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- OpenAI: Text Embedding 3 Large ist bei Eingabe-Tokens 35% günstiger.
Im Detail
Google: Gemini Embedding 2 ist ein Embeddings-Modell von Google, gelistet unter der Modell-ID google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large ist ein Embeddings-Modell von OpenAI, gelistet unter der Modell-ID openai/text-embedding-3-large. Beide gehören zur Kategorie Embeddings, und beide geben als einzige Ausgabe Embeddings zurück, sodass keines von beiden ein Chat- oder Completion-Modell ist, das man zur Textgenerierung verwendet. Die Wahl zwischen ihnen hängt davon ab, was man einbettet und wie viel man dafür zahlen möchte.
Die beiden Modelle teilen sich dasselbe Kontextfenster von 8192 Tokens, sodass keines dem anderen mehr Platz pro Anfrage bietet. Der Unterschied liegt beim Input. Gemini Embedding 2 akzeptiert Text, Bild, Datei, Audio und Video als Input, während Text Embedding 3 Large nur Text akzeptiert. Wenn die eigene Pipeline etwas anderes als Text einbetten muss, ist Gemini Embedding 2 das Modell, das dies kann, und Text Embedding 3 Large kann diesen Input schlicht überhaupt nicht annehmen. Keines der Modelle gibt in der Auflistung unterstützte Parameter an, sodass man nicht anhand von justierbaren Stellschrauben zwischen ihnen wählt. Beim Preis ist Text Embedding 3 Large das günstigere der beiden beim Input, sodass reine Text-Workloads dort weniger zahlen.
Für einen reinen Text-Workload, etwa das Einbetten von Dokumenten, Produktbeschreibungen, Support-Tickets oder Suchanfragen, ist Text Embedding 3 Large die naheliegende Wahl: Es verarbeitet Text, es teilt dieselbe Kontextlänge, und es ist beim Input günstiger. Greifen Sie zu Gemini Embedding 2, wenn Ihre Daten nicht rein textuell sind. Gemischte Mediensammlungen, Bildbibliotheken, Audioarchive oder Videomaterial fallen alle in seine Input-Modalitäten, und ein einzelnes Modell, das diese Fälle abdeckt, erspart Ihnen den Betrieb einer separaten Pipeline pro Medientyp. Wenn Sie unsicher sind, beginnen Sie mit dem reinen Textmodell für Text und wechseln Sie nur dort zu Gemini Embedding 2, wo Sie tatsächlich Nicht-Text-Input einbetten müssen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie senden Ihre Anfrage mit Ihrem api14-Schlüssel an den Embeddings-Endpunkt, und das Einzige, was sich zwischen den beiden ändert, ist die Modell-ID-Zeichenkette. Verwenden Sie google/gemini-embedding-2 für Googles Modell und openai/text-embedding-3-large für OpenAIs. Die Form Ihrer Anfrage, Ihre Client-Bibliothek und das Parsen Ihrer Antwort bleiben unverändert, sodass Sie einen Text-Workload von einem zum anderen verschieben können, indem Sie dieses einzelne Feld bearbeiten, oder Nicht-Text-Input an Gemini Embedding 2 weiterleiten, während Text in derselben Codebasis bei Text Embedding 3 Large bleibt.
Es gibt einen Fall, in dem Text Embedding 3 Large die bessere Wahl bleibt, obwohl Gemini Embedding 2 mehr Input-Typen abdeckt. Wenn alles, was Sie einbetten, Text ist und die Input-Kosten für Sie eine Rolle spielen, ist der günstigere Input-Preis des OpenAI-Modells ein echter Grund, bei ihm zu bleiben, statt für multimodale Fähigkeiten zu zahlen, die Sie nie aufrufen werden. Das Umgekehrte gilt ebenfalls: Wenn Sie Nicht-Text-Input haben, macht kein Preisvorteil Text Embedding 3 Large dafür nutzbar, da Text die einzige Modalität ist, die es akzeptiert. Bringen Sie das Modell mit den Daten in Einklang, die Sie tatsächlich haben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-embedding-2" auf "openai/text-embedding-3-large", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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));
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