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Gemini Embedding 2 vs Text Embedding 3 Large: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

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

Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini Embedding 2 (0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)) e OpenAI: Text Embedding 3 Large (0,45 USD / 1M token (≈ 0,41 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Google: Gemini Embedding 2	OpenAI: Text Embedding 3 Large
Fornitore	Google	OpenAI
Ingresso	0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)	0,45 USD / 1M token (≈ 0,41 €)
Input audio	22,75 USD / 1M token (≈ 20,26 €)	-
Immagine	0,000002 USD / immagine (≈ 0,0000014 €)	-
Finestra di contesto	8192	8192
Output massimo	7372	7372
Ingresso	text, image, file, audio, video	text
Uscita	embeddings	embeddings
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	20 mag 2026	30 ott 2025

Differenze principali

OpenAI: Text Embedding 3 Large costa il 35% in meno sui token di input.

Nel dettaglio

Google: Gemini Embedding 2 è un modello di embeddings di Google, elencato con l'id modello google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large è un modello di embeddings di OpenAI, elencato con l'id modello openai/text-embedding-3-large. Entrambi rientrano nella categoria embeddings ed entrambi restituiscono embeddings come unico output, quindi nessuno dei due è un modello di chat o completion che useresti per generare testo. La scelta tra i due dipende da cosa stai incorporando e da quanto sei disposto a pagare per farlo.

I due modelli condividono la stessa finestra di contesto di 8192 token, quindi nessuno dei due ti offre più spazio per richiesta rispetto all'altro. Il punto in cui si separano è l'input. Gemini Embedding 2 accetta testo, immagine, file, audio e video come input, mentre Text Embedding 3 Large accetta solo testo. Se la tua pipeline deve incorporare qualcosa di diverso dal testo, Gemini Embedding 2 è quello in grado di farlo, e Text Embedding 3 Large semplicemente non può accettare quel tipo di input. Nessuno dei due modelli espone parametri supportati nella scheda, quindi non stai scegliendo tra loro in base a parametri regolabili. Sul prezzo, Text Embedding 3 Large è il più economico dei due per l'input, quindi i carichi di lavoro solo testo pagano meno lì.

Per un carico di lavoro solo testo, come incorporare documenti, descrizioni di prodotti, ticket di supporto o query di ricerca, Text Embedding 3 Large è la scelta immediata: gestisce il testo, condivide la stessa lunghezza di contesto ed è più economico sull'input. Rivolgiti a Gemini Embedding 2 quando i tuoi dati non sono puramente testo. Collezioni di media misti, librerie di immagini, archivi audio o materiale video rientrano tutti nelle sue modalità di input, e un singolo modello che copre quei casi ti evita di eseguire una pipeline separata per ogni tipo di media. Se hai dubbi, inizia con il modello solo testo per il testo e passa a Gemini Embedding 2 solo dove hai effettivamente input non testuale da incorporare.

Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Invii la tua richiesta all'endpoint embeddings con la tua chiave api14, e l'unica cosa che cambia tra i due è la stringa dell'id modello. Usa google/gemini-embedding-2 per il modello di Google e openai/text-embedding-3-large per quello di OpenAI. La forma della tua richiesta, la tua libreria client e il parsing della risposta restano come sono, quindi puoi spostare un carico di lavoro testuale da uno all'altro modificando quel singolo campo, oppure instradare input non testuale a Gemini Embedding 2 mantenendo il testo su Text Embedding 3 Large nello stesso codebase.

C'è un caso in cui Text Embedding 3 Large rimane la scelta migliore anche se Gemini Embedding 2 copre più tipi di input. Se tutto ciò che incorpori è testo e il costo dell'input ti interessa, il prezzo di input più basso del modello OpenAI è un motivo reale per restare con esso invece di pagare per una capacità multimodale che non userai mai. Vale anche il contrario: se hai input non testuale, nessun vantaggio di prezzo rende Text Embedding 3 Large utilizzabile per esso, dato che il testo è l'unica modalità che accetta. Abbina il modello ai dati che hai effettivamente.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-embedding-2" a "openai/text-embedding-3-large", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Gemini Embedding 2: dettagli e banco di prova →OpenAI: Text Embedding 3 Large: dettagli e banco di prova →

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 contro OpenAI: Text Embedding 3 Large

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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