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 Text Embedding 3 Large：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

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

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OpenAI: Text Embedding 3 Large（$0.45 / 100万トークン (≈ ￥72)）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	OpenAI: Text Embedding 3 Large
プロバイダー	Google	OpenAI
入力	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)	$0.45 / 100万トークン (≈ ￥72)
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	7,372
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	2025/10/30

主な違い

OpenAI: Text Embedding 3 Largeは入力トークンが35%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、モデル ID google/gemini-embedding-2 で登録されています。OpenAI: Text Embedding 3 Large は OpenAI の埋め込みモデルで、モデル ID openai/text-embedding-3-large で登録されています。どちらも埋め込みカテゴリに属し、どちらも唯一の出力として埋め込みを返すため、テキスト生成に使うチャットモデルや補完モデルではありません。両者の選択は、何を埋め込むのか、そしてそれにいくら払うのかにかかっています。

両モデルは 8192 トークンという同じコンテキストウィンドウを共有しているため、1 リクエストあたりの余裕はどちらも同じです。違いが現れるのは入力です。Gemini Embedding 2 はテキスト、画像、ファイル、音声、動画を入力として受け付けますが、Text Embedding 3 Large はテキストのみを受け付けます。パイプラインでテキスト以外を埋め込む必要があるなら、それを実行できるのは Gemini Embedding 2 であり、Text Embedding 3 Large はそもそもその入力を受け取れません。どちらのモデルも一覧で対応パラメータを公開していないため、調整可能な設定を基準に選ぶことにはなりません。価格では、入力について Text Embedding 3 Large のほうが安いため、テキストのみのワークロードはそちらでコストを抑えられます。

テキストのみのワークロード、たとえば文書、商品説明、サポートチケット、検索クエリの埋め込みでは、Text Embedding 3 Large が素直な選択です。テキストを扱え、同じコンテキスト長を共有し、入力が安いからです。Gemini Embedding 2 に手を伸ばすのは、データが純粋なテキストではない場合です。混合メディアのコレクション、画像ライブラリ、音声アーカイブ、動画素材はすべてその入力モダリティに収まり、それらを 1 つのモデルでカバーできれば、メディア種別ごとに別のパイプラインを動かさずに済みます。迷ったら、テキストにはテキスト専用モデルから始め、実際に埋め込む非テキスト入力がある箇所だけ Gemini Embedding 2 に切り替えてください。

どちらのモデルも api14 経由での呼び出しは同じです。API が OpenAI 互換だからです。api14 キーを使って埋め込みエンドポイントにリクエストを送り、両者で変わるのはモデル ID 文字列だけです。Google のモデルには google/gemini-embedding-2 を、OpenAI のモデルには openai/text-embedding-3-large を使ってください。リクエストの形、クライアントライブラリ、レスポンスの解析はそのままなので、その 1 つのフィールドを編集するだけでテキストのワークロードを一方から他方へ移せますし、同じコードベースでテキストは Text Embedding 3 Large に残しつつ非テキスト入力は Gemini Embedding 2 にルーティングできます。

Gemini Embedding 2 のほうが多くの入力タイプをカバーしていても、Text Embedding 3 Large のほうが適している場合があります。埋め込むものがすべてテキストで、入力コストが重要な場合、OpenAI モデルの安い入力価格は、決して呼び出さないマルチモーダル機能に払うよりも、それを使い続ける現実的な理由になります。逆もまた成り立ちます。非テキスト入力があるなら、どんな価格優位も Text Embedding 3 Large をそれに使えるようにはしません。受け付けるモダリティはテキストだけだからです。実際に持っているデータにモデルを合わせてください。

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"openai/text-embedding-3-large"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 →OpenAI: Text Embedding 3 Large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": "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 対 OpenAI: Text Embedding 3 Large

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