Gemini Embedding 2 vs Text Embedding 3 Large: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

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

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini Embedding 2 ($0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)) और OpenAI: Text Embedding 3 Large ($0.45 / 1M टोकन (≈ ₹43.01)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini Embedding 2	OpenAI: Text Embedding 3 Large
प्रोवाइडर	Google	OpenAI
इनपुट	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)	$0.45 / 1M टोकन (≈ ₹43.01)
ऑडियो इनपुट	$22.75 / 1M टोकन (≈ ₹2,150.72)	-
इमेज	$0.000002 / इमेज (≈ ₹0.000149)	-
संदर्भ विंडो	8,192	8,192
अधिकतम आउटपुट	7,372	7,372
इनपुट	text, image, file, audio, video	text
आउटपुट	embeddings	embeddings
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	20 मई 2026	30 अक्टू॰ 2025

मुख्य अंतर

OpenAI: Text Embedding 3 Large इनपुट tokens पर 35% सस्ता है।

विस्तार से

Google: Gemini Embedding 2, Google का एक embeddings मॉडल है, जो मॉडल id google/gemini-embedding-2 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। OpenAI: Text Embedding 3 Large, OpenAI का एक embeddings मॉडल है, जो मॉडल id openai/text-embedding-3-large के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों embeddings श्रेणी में आते हैं, और दोनों अपने एकमात्र आउटपुट के रूप में embeddings लौटाते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी ऐसा chat या completion मॉडल नहीं है जिसका उपयोग आप टेक्स्ट जनरेट करने के लिए करेंगे। इन दोनों के बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस चीज़ को embed कर रहे हैं और उसके लिए आप कितना भुगतान करना चाहते हैं।

दोनों मॉडलों का context window समान है, 8192 tokens, इसलिए इनमें से कोई भी आपको प्रति अनुरोध दूसरे से अधिक जगह नहीं देता। इनके रास्ते input पर अलग होते हैं। Gemini Embedding 2 input के रूप में text, image, file, audio और video स्वीकार करता है, जबकि Text Embedding 3 Large केवल text स्वीकार करता है। यदि आपकी pipeline को text के अलावा कुछ और embed करना है, तो Gemini Embedding 2 ही ऐसा कर सकता है, और Text Embedding 3 Large उस input को बिल्कुल भी नहीं ले सकता। दोनों मॉडल listing में supported parameters उजागर नहीं करते, इसलिए आप इनके बीच tunable knobs के आधार पर चुनाव नहीं कर रहे हैं। कीमत पर, input के लिए Text Embedding 3 Large दोनों में से सस्ता है, इसलिए text-only workloads वहां कम भुगतान करते हैं।

text-only workload के लिए, जैसे दस्तावेज़, उत्पाद विवरण, support tickets या search queries embed करना, Text Embedding 3 Large सीधा चुनाव है: यह text संभालता है, इसकी context length समान है, और यह input पर सस्ता है। Gemini Embedding 2 की ओर तब जाएं जब आपका डेटा पूरी तरह text न हो। मिश्रित media संग्रह, image लाइब्रेरी, audio अभिलेखागार या video सामग्री, ये सभी इसके input modalities के भीतर आते हैं, और एक ही मॉडल जो इन मामलों को कवर करता है, आपको प्रत्येक media प्रकार के लिए अलग pipeline चलाने से बचाता है। यदि आप अनिश्चित हैं, तो text के लिए text-only मॉडल से शुरू करें और Gemini Embedding 2 पर केवल तब स्विच करें जहां वास्तव में embed करने के लिए non-text input हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-compatible है। आप अपने api14 key के साथ embeddings endpoint पर अपना अनुरोध भेजते हैं, और दोनों के बीच केवल model id string बदलती है। Google के मॉडल के लिए google/gemini-embedding-2 और OpenAI के मॉडल के लिए openai/text-embedding-3-large उपयोग करें। आपके अनुरोध का स्वरूप, आपकी client library और आपकी response parsing जैसी हैं वैसी ही रहती हैं, इसलिए आप उस एक फ़ील्ड को संपादित करके एक text workload को एक से दूसरे पर ले जा सकते हैं, या उसी codebase में text को Text Embedding 3 Large पर रखते हुए non-text input को Gemini Embedding 2 पर route कर सकते हैं।

एक स्थिति ऐसी है जहां Text Embedding 3 Large बेहतर चुनाव बना रहता है, भले ही Gemini Embedding 2 अधिक input प्रकारों को कवर करता हो। यदि आप जो कुछ भी embed करते हैं वह text है और input लागत आपके लिए मायने रखती है, तो OpenAI मॉडल पर सस्ती input कीमत इसके साथ बने रहने का वास्तविक कारण है, बजाय उस multimodal क्षमता के लिए भुगतान करने के जिसे आप कभी कॉल नहीं करेंगे। इसका विपरीत भी सही है: यदि आपके पास non-text input है, तो कोई भी मूल्य लाभ Text Embedding 3 Large को उसके लिए उपयोगी नहीं बनाता, क्योंकि text ही एकमात्र modality है जिसे यह स्वीकार करता है। मॉडल को उस डेटा से मिलाएं जो वास्तव में आपके पास है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-embedding-2" से "openai/text-embedding-3-large" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini Embedding 2 विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: Text Embedding 3 Large विवरण और प्लेग्राउंड →

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 बनाम OpenAI: Text Embedding 3 Large

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

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