Google: Gemini Embedding 2 contre Mistral: Mistral Embed 2312
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini Embedding 2 (0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €)) et Mistral: Mistral Embed 2312 (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Gemini Embedding 2 | Mistral: Mistral Embed 2312 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Mistral | |
| Entrée | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Audio en entrée | 22,75 $US / 1M jetons (≈ 20,26 €) | - |
| Visuel | 0,000002 $US / visuel (≈ 0,0000014 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 8 192 | 8 192 |
| Sortie max. | 7 372 | 6 553 |
| Entrée | text, image, file, audio, video | text |
| Sortie | embeddings | embeddings |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 20 mai 2026 | 31 oct. 2025 |
Principales différences
- Mistral: Mistral Embed 2312 est 50% moins cher sur les tokens d’entrée.
En détail
Google : Gemini Embedding 2 est un modèle d'embedding de Google, et Mistral : Mistral Embed 2312 est un modèle d'embedding de Mistral. Les deux se situent dans la catégorie des embeddings, ce qui signifie que leur rôle est de transformer l'entrée en vecteurs que vous pouvez stocker, comparer et parcourir par recherche, plutôt que de générer des réponses de chat. Si vous construisez de la récupération, du clustering, de la déduplication ou de la recherche sémantique, ce sont les deux candidats entre lesquels vous choisissez sur api14.
La différence la plus claire est la modalité d'entrée. Gemini Embedding 2 accepte le texte, l'image, le fichier, l'audio et la vidéo, et renvoie des embeddings. Mistral Embed 2312 accepte uniquement le texte. Les deux ont une longueur de contexte de 8192 tokens, donc la quantité de texte que vous pouvez faire tenir dans une seule requête est la même sur le papier, et aucun des deux modèles n'expose de paramètres pris en charge que vous pouvez ajuster. En pratique, cela signifie que le choix ne porte pas sur la quantité de texte qui tient, mais sur le type de contenu que vous devez transformer en embedding. Si votre corpus est du texte brut, les deux modèles peuvent le traiter et les fenêtres de contexte correspondent. Si votre corpus inclut des captures d'écran, des pages scannées, des clips audio ou des images vidéo, seul Gemini Embedding 2 couvre directement ces entrées.
Pour un développeur qui doit en choisir un, partez des données. Un pipeline texte uniquement, comme l'embedding de tickets de support, de pages de documentation, de descriptions de produits ou de journaux de chat, correspond naturellement à Mistral Embed 2312, et c'est l'option la moins chère en entrée selon la tarification affichée sur cette page. Un pipeline qui mélange texte avec images, fichiers, audio ou vidéo correspond naturellement à Gemini Embedding 2, car Mistral Embed 2312 ne peut pas du tout prendre ces entrées. Là où les deux pourraient fonctionner, le coût est le critère décisif, et cela pointe vers Mistral Embed 2312 en entrée. La tarification de sortie n'est pas indiquée comme un facteur différenciant, donc ne supposez pas que l'un est moins cher côté sortie.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, vous envoyez votre entrée au endpoint embeddings, et vous définissez le champ model. Pour utiliser Gemini Embedding 2, définissez l'id du modèle sur "google/gemini-embedding-2". Pour utiliser Mistral Embed 2312, définissez-le sur "mistralai/mistral-embed-2312". Tout le reste dans la requête reste identique, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne et vous pouvez benchmarker les deux sur vos propres données avant de vous engager.
Il existe encore un argument pour l'autre modèle. Si votre charge de travail est texte uniquement et que le coût d'entrée compte, Mistral Embed 2312 reste le meilleur choix même si Gemini Embedding 2 peut aussi traiter du texte. La capacité multimodale ne vaut la peine d'être payée que si vous l'utilisez réellement.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-embedding-2" par "mistralai/mistral-embed-2312" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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));
Plus de comparatifs
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 contre Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 contre Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 contre Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 contre Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text contre Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text contre Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text contre Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 contre Cohere: Embed 5 Fast