Google: Gemini Embedding 2 contra Mistral: Mistral Embed 2312
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini Embedding 2 (0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)) y Mistral: Mistral Embed 2312 (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Gemini Embedding 2 | Mistral: Mistral Embed 2312 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Mistral | |
| Entrada | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €) | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Entrada de audio | 22,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 20,26 €) | - |
| Imagen | 0,000002 US$ / imagen (≈ 0,0000014 €) | - |
| Ventana de contexto | 8192 | 8192 |
| Salida máxima | 7372 | 6553 |
| Entrada | text, image, file, audio, video | text |
| Salida | embeddings | embeddings |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 may 2026 | 31 oct 2025 |
Diferencias clave
- Mistral: Mistral Embed 2312 es 50% más barato en tokens de entrada.
En detalle
Google: Gemini Embedding 2 es un modelo de embeddings de Google, y Mistral: Mistral Embed 2312 es un modelo de embeddings de Mistral. Ambos se sitúan en la categoría de embeddings, lo que significa que su función es convertir la entrada en vectores que puedes almacenar, comparar y sobre los que puedes buscar, en lugar de generar respuestas de chat. Si estás construyendo recuperación, agrupamiento, deduplicación o búsqueda semántica, estos son los dos candidatos entre los que eliges en api14.
La diferencia más clara es la modalidad de entrada. Gemini Embedding 2 acepta texto, imagen, archivo, audio y video, y devuelve embeddings. Mistral Embed 2312 acepta solo texto. Ambos tienen una longitud de contexto de 8192 tokens, así que la cantidad de texto que puedes incluir en una sola solicitud es la misma sobre el papel, y ninguno de los modelos expone parámetros compatibles que puedas ajustar. En la práctica esto significa que la elección no se trata de cuánto texto cabe sino de qué tipo de contenido necesitas convertir en embeddings. Si tu corpus es texto plano, ambos modelos pueden manejarlo y las ventanas de contexto coinciden. Si tu corpus incluye capturas de pantalla, páginas escaneadas, clips de audio o fotogramas de video, solo Gemini Embedding 2 cubre esas entradas directamente.
Para un desarrollador que elige uno, empieza por los datos. Una canalización solo de texto, como convertir en embeddings tickets de soporte, páginas de documentación, descripciones de productos o registros de chat, encaja de forma natural con Mistral Embed 2312, y es la opción más barata en entrada según los precios mostrados en esta página. Una canalización que mezcla texto con imágenes, archivos, audio o video encaja de forma natural con Gemini Embedding 2, porque Mistral Embed 2312 no puede aceptar esas entradas en absoluto. Donde ambos podrían funcionar, el costo es el desempate, y eso apunta a Mistral Embed 2312 en entrada. El precio de salida no se lista como un diferenciador, así que no asumas que uno es más barato del lado de la salida.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu entrada al endpoint de embeddings y estableces el campo model. Para usar Gemini Embedding 2, establece el id del modelo en "google/gemini-embedding-2". Para usar Mistral Embed 2312, establécelo en "mistralai/mistral-embed-2312". Todo lo demás en la solicitud permanece igual, así que cambiar entre ellos es un cambio de una línea y puedes comparar ambos con tus propios datos antes de decidirte.
Todavía hay un caso para el otro modelo. Si tu carga de trabajo es solo texto y el costo de entrada importa, Mistral Embed 2312 sigue siendo la mejor opción aunque Gemini Embedding 2 también pueda hacer texto. La capacidad multimodal solo vale la pena pagarla si realmente la usas.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-embedding-2" a "mistralai/mistral-embed-2312": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "mistralai/mistral-embed-2312",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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