Google: Gemini Embedding 2 tegen Mistral: Mistral Embed 2312
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini Embedding 2 (US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62)) en Mistral: Mistral Embed 2312 (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini Embedding 2 | Mistral: Mistral Embed 2312 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | |
| Invoer | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Audio-invoer | US$ 22,75 / 1M tekstdelen (≈ € 20,26) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000002 / afbeelding (≈ € 0,0000014) | - |
| Contextvenster | 8.192 | 8.192 |
| Maximale output | 7.372 | 6.553 |
| Invoer | text, image, file, audio, video | text |
| Uitvoer | embeddings | embeddings |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 mei 2026 | 31 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Mistral: Mistral Embed 2312 is 50% goedkoper op inputtokens.
In detail
Google: Gemini Embedding 2 is een embeddingmodel van Google, en Mistral: Mistral Embed 2312 is een embeddingmodel van Mistral. Beide vallen in de categorie embeddings, wat betekent dat hun taak is om invoer om te zetten in vectoren die je kunt opslaan, vergelijken en doorzoeken, in plaats van chatantwoorden te genereren. Als je retrieval, clustering, deduplicatie of semantisch zoeken bouwt, zijn dit de twee kandidaten waaruit je kiest op api14.
Het duidelijkste verschil is de invoermodaliteit. Gemini Embedding 2 accepteert tekst, afbeelding, bestand, audio en video, en retourneert embeddings. Mistral Embed 2312 accepteert alleen tekst. Beide hebben een contextlengte van 8192 tokens, dus de hoeveelheid tekst die je in een enkel verzoek kunt stoppen is op papier hetzelfde, en geen van beide modellen biedt ondersteunde parameters die je kunt afstellen. In de praktijk betekent dit dat de keuze niet gaat over hoeveel tekst er past, maar over wat voor soort inhoud je moet embedden. Als je corpus platte tekst is, kunnen beide modellen het aan en komen de contextvensters overeen. Als je corpus screenshots, gescande pagina's, audioclips of videoframes bevat, dekt alleen Gemini Embedding 2 die invoer rechtstreeks.
Voor een ontwikkelaar die er een kiest, begin bij de data. Een pipeline met alleen tekst, zoals het embedden van supporttickets, documentatiepagina's, productbeschrijvingen of chatlogs, past natuurlijk bij Mistral Embed 2312, en het is de goedkopere optie op invoer volgens de prijsstelling die op deze pagina wordt getoond. Een pipeline die tekst mixt met afbeeldingen, bestanden, audio of video past natuurlijk bij Gemini Embedding 2, omdat Mistral Embed 2312 die invoer helemaal niet kan aannemen. Waar beide zouden kunnen werken, is kosten de beslisser, en dat wijst op invoer naar Mistral Embed 2312. Prijsstelling voor uitvoer wordt niet vermeld als onderscheidend punt, dus ga er niet van uit dat de een goedkoper is aan de uitvoerkant.
Beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt je invoer naar het embeddings endpoint, en stelt het model-veld in. Om Gemini Embedding 2 te gebruiken, stel je het model-id in op "google/gemini-embedding-2". Om Mistral Embed 2312 te gebruiken, stel je het in op "mistralai/mistral-embed-2312". Al het andere in het verzoek blijft hetzelfde, dus wisselen tussen beide is een wijziging van één regel en je kunt beide benchmarken tegen je eigen data voordat je je vastlegt.
Er is nog steeds een argument voor het andere model. Als je workload alleen tekst is en invoerkosten belangrijk zijn, blijft Mistral Embed 2312 de betere keuze, ook al kan Gemini Embedding 2 ook tekst aan. Multimodale capaciteit is alleen het betalen waard als je het daadwerkelijk gebruikt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-embedding-2" naar "mistralai/mistral-embed-2312", prompts, streaming en tools blijven werken.
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));
Meer vergelijkingen
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 tegen Cohere: Embed 5 Fast