Google: Gemini Embedding 2 vs. Perplexity: Embed V1 4B
Ein direkter Vergleich von Google: Gemini Embedding 2 (0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €)) und Perplexity: Embed V1 4B (0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Gemini Embedding 2 | Perplexity: Embed V1 4B | |
|---|---|---|
| Anbieter | Perplexity | |
| Eingabe | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | 0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €) |
| Audioeingabe | 22,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 20,26 €) | - |
| Bild | 0,000002 $ / Bild (≈ 0,0000014 €) | - |
| Kontextfenster | 8.192 | 32.000 |
| Max. Ausgabe | 7.372 | 28.800 |
| Eingabe | text, image, file, audio, video | text |
| Ausgabe | embeddings | embeddings |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.05.2026 | 16.03.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Perplexity: Embed V1 4B ist bei Eingabe-Tokens 85% günstiger.
- Perplexity: Embed V1 4B liest 3.9× mehr Kontext (32.000 Tokens).
Im Detail
Google: Gemini Embedding 2 ist ein Embedding Modell von Google, gelistet unter der Modell ID google/gemini-embedding-2. Perplexity: Embed V1 4B ist ein Embedding Modell von Perplexity, gelistet unter der Modell ID perplexity/pplx-embed-v1-4b. Beide liegen in der Kategorie Embeddings, das heisst, beide nehmen Eingaben entgegen und geben Embeddings zurueck statt generierten Text, und beide bieten keine unterstuetzten Parameter, du rufst sie also mit deiner Eingabe auf und liest den Vektor zurueck.
Die klarste Trennung liegt beim Kontextfenster und den Eingabemodalitaeten. Gemini Embedding 2 akzeptiert Text, Bild, Datei, Audio und Video als Eingabe, und seine Kontextlaenge betraegt 8192 Tokens. Embed V1 4B akzeptiert nur Text, aber seine Kontextlaenge betraegt 32000 Tokens, es nimmt also deutlich mehr Text in einem einzelnen Aufruf auf. Keines der beiden Modelle unterscheidet sich wesentlich bei Tool Nutzung, strukturierter Ausgabe oder Reasoning, da beide Embedding Modelle sind und diese Felder hier nicht zutreffen. Kurz gesagt, Gemini Embedding 2 ist die Wahl, wenn deine Eingabe kein reiner Text ist, waehrend Embed V1 4B die Wahl ist, wenn deine Eingabe ein langes Textdokument ist.
Fuer die praktische Arbeit folgt die Wahl meist deinen Daten und nicht deinen Vorlieben. Wenn du Screenshots, gescannte Seiten, Audioclips, Videoframes oder gemischte Medien zusammen mit Text einbettest, ist Gemini Embedding 2 das einzige der beiden, das diese Eingaben ueberhaupt akzeptiert. Wenn du lange Textpassagen, Dokumentation, Transkripte oder ganze Artikel einbettest und mehr von jedem Element in einen Aufruf packen willst, gibt dir Embed V1 4B das groessere Kontextfenster. Embed V1 4B ist zudem das guenstigere der beiden bei der Eingabe, sodass textlastige Workloads in grossem Umfang auch bei den Kosten zu ihm tendieren.
Beide Modelle ueber api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI kompatibel ist. Du richtest deinen vorhandenen OpenAI Client auf api14, sendest eine Anfrage an den Embeddings Endpoint und setzt das Feld model auf google/gemini-embedding-2 oder perplexity/pplx-embed-v1-4b. Die Form der Anfrage, die Form der Antwort und dein umgebender Code bleiben gleich; nur der Modell ID String aendert sich. Das bedeutet, du kannst eine Pipeline bauen, beide Modelle gegen deine eigenen Daten testen und zwischen ihnen wechseln, indem du einen einzigen Wert aenderst.
Es gibt weiterhin Faelle, in denen das andere Modell gewinnt. Wenn dein Korpus nur Text enthaelt und die Elemente lang sind, ist Embed V1 4B die bessere Wahl, obwohl Gemini Embedding 2 mehr Eingabetypen verarbeitet, weil die zusaetzlichen Modalitaeten dir bei reinem Text nichts bringen und das groessere Kontextfenster schon. Umgekehrt, wenn eine reine Textaufgabe bequem in 8192 Tokens passt und du Gemini Embedding 2 bereits fuer andere Medien eingerichtet hast, gibt es keinen starken Grund, deinen Stack aufzuteilen. Passe das Modell an die Eingabe an, die du tatsaechlich hast.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-embedding-2" auf "perplexity/pplx-embed-v1-4b", 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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