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Gemini Embedding 2 vs Embed V1 4B: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Google: Gemini Embedding 2 contro Perplexity: Embed V1 4B

Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini Embedding 2 (0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)) e Perplexity: Embed V1 4B (0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)) 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	Perplexity: Embed V1 4B
Fornitore	Google	Perplexity
Ingresso	0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)	0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)
Input audio	22,75 USD / 1M token (≈ 20,26 €)	-
Immagine	0,000002 USD / immagine (≈ 0,0000014 €)	-
Finestra di contesto	8192	32.000
Output massimo	7372	28.800
Ingresso	text, image, file, audio, video	text
Uscita	embeddings	embeddings
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	20 mag 2026	16 mar 2026

Differenze principali

Perplexity: Embed V1 4B costa il 85% in meno sui token di input.
Perplexity: Embed V1 4B legge 3.9× più contesto (32.000 token).

Nel dettaglio

Google: Gemini Embedding 2 è un modello di embedding di Google, elencato con l'id modello google/gemini-embedding-2. Perplexity: Embed V1 4B è un modello di embedding di Perplexity, elencato con l'id modello perplexity/pplx-embed-v1-4b. Entrambi rientrano nella categoria embeddings, il che significa che entrambi accettano input e restituiscono embeddings anziché testo generato, ed entrambi non espongono parametri supportati, quindi li chiami con il tuo input e leggi il vettore restituito.

La differenza più netta è nella finestra di contesto e nelle modalità di input. Gemini Embedding 2 accetta testo, immagine, file, audio e video come input, e la sua lunghezza di contesto è di 8192 token. Embed V1 4B accetta solo testo, ma la sua lunghezza di contesto è di 32000 token, quindi accetta sensibilmente più testo in una singola chiamata. Nessuno dei due modelli differisce in modo significativo sull'uso di strumenti, output strutturato o ragionamento, dato che entrambi sono modelli di embedding e quei campi non sono applicabili qui. In breve, Gemini Embedding 2 è quello da scegliere quando il tuo input non è testo semplice, mentre Embed V1 4B è quello da scegliere quando il tuo input è un lungo documento testuale.

Nel lavoro pratico, la scelta di solito segue i tuoi dati più che le tue preferenze. Se stai creando embedding di screenshot, pagine scansionate, clip audio, fotogrammi video o contenuti multimediali misti insieme al testo, Gemini Embedding 2 è l'unico dei due che accetta affatto quei tipi di input. Se stai creando embedding di lunghi passaggi testuali, documentazione, trascrizioni o interi articoli e vuoi inserire più contenuto di ogni elemento in una singola chiamata, Embed V1 4B ti offre la finestra di contesto più ampia. Embed V1 4B è anche il più economico dei due sull'input, quindi i carichi di lavoro ad alto volume e a prevalenza testuale propendono per lui anche sul costo.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente su api14, invii una richiesta all'endpoint embeddings e imposti il campo model su google/gemini-embedding-2 o perplexity/pplx-embed-v1-4b. La forma della richiesta, la forma della risposta e il codice circostante restano gli stessi; cambia solo la stringa dell'id modello. Questo significa che puoi costruire una sola pipeline, testare entrambi i modelli sui tuoi dati e passare dall'uno all'altro modificando un singolo valore.

Ci sono comunque casi in cui vince l'altro modello. Se il tuo corpus è solo testuale e gli elementi sono lunghi, Embed V1 4B è la scelta migliore anche se Gemini Embedding 2 gestisce più tipi di input, perché le modalità extra non ti danno nulla sul testo semplice e la finestra di contesto più ampia sì. Al contrario, se un lavoro solo testuale rientra comodamente in 8192 token e hai già Gemini Embedding 2 configurato per altri media, non c'è una forte ragione per dividere il tuo stack. Fai corrispondere il modello all'input 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 "perplexity/pplx-embed-v1-4b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Gemini Embedding 2: dettagli e banco di prova →Perplexity: Embed V1 4B: 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Google: Gemini Embedding 2 contro Perplexity: Embed V1 4B

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti