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Gemini Embedding 2 vs Text Embedding 3 Large: precio de la API, contexto y funciones · api14

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

Una comparativa lado a lado de Google: Gemini Embedding 2 (0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)) y OpenAI: Text Embedding 3 Large (0,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,41 €)) 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	OpenAI: Text Embedding 3 Large
Proveedor	Google	OpenAI
Entrada	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)	0,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,41 €)
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	7372
Entrada	text, image, file, audio, video	text
Salida	embeddings	embeddings
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	20 may 2026	30 oct 2025

Diferencias clave

OpenAI: Text Embedding 3 Large es 35% más barato en tokens de entrada.

En detalle

Google: Gemini Embedding 2 es un modelo de embeddings de Google, listado bajo el id de modelo google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large es un modelo de embeddings de OpenAI, listado bajo el id de modelo openai/text-embedding-3-large. Ambos se encuentran en la categoría de embeddings, y ambos devuelven embeddings como su única salida, por lo que ninguno es un modelo de chat o de completado que usarías para generar texto. La elección entre ellos se reduce a qué estás embebiendo y cuánto estás dispuesto a pagar por ello.

Los dos modelos comparten la misma ventana de contexto de 8192 tokens, por lo que ninguno te da más espacio por solicitud que el otro. Donde se separan es en la entrada. Gemini Embedding 2 acepta texto, imagen, archivo, audio y video como entrada, mientras que Text Embedding 3 Large acepta solo texto. Si tu pipeline necesita embeber algo que no sea texto, Gemini Embedding 2 es el que puede hacerlo, y Text Embedding 3 Large simplemente no puede tomar esa entrada en absoluto. Ninguno de los modelos expone parámetros soportados en el listado, por lo que no estás eligiendo entre ellos sobre la base de ajustes configurables. En cuanto al precio, Text Embedding 3 Large es el más barato de los dos para entrada, por lo que las cargas de trabajo solo de texto pagan menos allí.

Para una carga de trabajo solo de texto, como embeber documentos, descripciones de productos, tickets de soporte o consultas de búsqueda, Text Embedding 3 Large es la elección directa: maneja texto, comparte la misma longitud de contexto, y es más barato en entrada. Recurre a Gemini Embedding 2 cuando tus datos no sean puramente texto. Las colecciones de medios mixtos, bibliotecas de imágenes, archivos de audio o material de video caen dentro de sus modalidades de entrada, y un solo modelo que cubre esos casos te ahorra ejecutar un pipeline separado por tipo de medio. Si no estás seguro, comienza con el modelo solo de texto para texto y cambia a Gemini Embedding 2 solo donde realmente tengas entrada que no sea texto para embeber.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Envías tu solicitud al endpoint de embeddings con tu clave de api14, y lo único que cambia entre los dos es la cadena del id de modelo. Usa google/gemini-embedding-2 para el modelo de Google y openai/text-embedding-3-large para el de OpenAI. La forma de tu solicitud, tu biblioteca cliente y el análisis de tu respuesta permanecen como están, por lo que puedes mover una carga de trabajo de texto de uno a otro editando ese único campo, o enrutar entrada que no sea texto a Gemini Embedding 2 mientras mantienes el texto en Text Embedding 3 Large en el mismo código base.

Hay un caso en el que Text Embedding 3 Large sigue siendo la mejor elección aunque Gemini Embedding 2 cubra más tipos de entrada. Si todo lo que embebes es texto y el costo de entrada te importa, el precio de entrada más barato del modelo de OpenAI es una razón real para quedarte con él en lugar de pagar por capacidad multimodal que nunca vas a invocar. Lo inverso también se cumple: si tienes entrada que no sea texto, ninguna ventaja de precio hace que Text Embedding 3 Large sea usable para ello, ya que el texto es la única modalidad que acepta. Haz coincidir el modelo con los datos que realmente tienes.

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 "openai/text-embedding-3-large": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Google: Gemini Embedding 2 →Detalles y entorno de pruebas de OpenAI: Text Embedding 3 Large →

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 contra OpenAI: Text Embedding 3 Large

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

Más comparativas