Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

初めてですか？使い方をご紹介しますプレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。

Gemini Embedding 2 vs Mistral Embed 2312：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Google: Gemini Embedding 2 対 Mistral: Mistral Embed 2312

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemini Embedding 2（$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)）とMistral: Mistral Embed 2312（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Google: Gemini Embedding 2	Mistral: Mistral Embed 2312
プロバイダー	Google	Mistral
入力	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
音声入力	$22.75 / 100万トークン (≈ ￥3,591)	-
画像	$0.000002 / 画像 (≈ ￥0.000249)	-
コンテキストウィンドウ	8,192	8,192
最大出力	7,372	6,553
入力	text, image, file, audio, video	text
出力	embeddings	embeddings
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/05/20	2025/10/31

主な違い

Mistral: Mistral Embed 2312は入力トークンが50%安くなっています。

詳しく見る

Google: Gemini Embedding 2 は Google の埋め込みモデルであり、Mistral: Mistral Embed 2312 は Mistral の埋め込みモデルです。どちらも埋め込みカテゴリに属しており、これはチャットの返信を生成するのではなく、入力をベクトルに変換して保存、比較、検索できるようにすることを役割としていることを意味します。検索、クラスタリング、重複排除、セマンティック検索を構築する場合、api14 上で選択肢となるのはこの 2 つです。

最も明確な違いは入力モダリティです。Gemini Embedding 2 はテキスト、画像、ファイル、音声、動画を受け取り、埋め込みを返します。Mistral Embed 2312 はテキストのみを受け取ります。どちらもコンテキスト長は 8192 トークンなので、1 回のリクエストに詰め込めるテキスト量は表面上は同じであり、どちらのモデルも調整できる対応パラメータを公開していません。実際には、これは選択がどれだけのテキストが収まるかではなく、どの種類のコンテンツを埋め込む必要があるかに関するものであることを意味します。コーパスがプレーンテキストであれば、どちらのモデルも扱え、コンテキストウィンドウも一致します。コーパスにスクリーンショット、スキャンしたページ、音声クリップ、動画フレームが含まれる場合、それらの入力を直接カバーするのは Gemini Embedding 2 だけです。

どちらかを選ぶ開発者は、データから始めてください。サポートチケット、ドキュメントページ、商品説明、チャットログの埋め込みなど、テキストのみのパイプラインは Mistral Embed 2312 に自然に適合し、このページに表示されている価格によれば入力においてより安価な選択肢です。テキストと画像、ファイル、音声、動画を混在させるパイプラインは Gemini Embedding 2 に自然に適合します。なぜなら Mistral Embed 2312 はそれらの入力をまったく受け取れないからです。どちらでも動作しうる場合、コストが決め手となり、それは入力において Mistral Embed 2312 を指します。出力価格は差別化要因として記載されていないため、出力側でどちらかが安いと仮定しないでください。

どちらのモデルも api14 経由での呼び出しは同じように動作します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、入力を embeddings エンドポイントに送信し、model フィールドを設定します。Gemini Embedding 2 を使うには、model id を "google/gemini-embedding-2" に設定します。Mistral Embed 2312 を使うには、"mistralai/mistral-embed-2312" に設定します。リクエスト内のそれ以外はすべて同じままなので、切り替えは 1 行の変更であり、コミットする前に両方を自分のデータに対してベンチマークできます。

もう一方のモデルに利点がある場合もあります。ワークロードがテキストのみで入力コストが重要なら、Gemini Embedding 2 もテキストを扱えますが、Mistral Embed 2312 が依然としてより良い選択です。マルチモーダル機能は、実際に使う場合にのみ対価を払う価値があります。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-embedding-2"から"mistralai/mistral-embed-2312"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Google: Gemini Embedding 2の詳細とプレイグラウンド →Mistral: Mistral Embed 2312の詳細とプレイグラウンド →

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));

Google: Gemini Embedding 2 対 Mistral: Mistral Embed 2312

仕様

主な違い

詳しく見る

文字列1つで切り替え

その他の比較