Google: Gemini Embedding 2 tegen OpenAI: Text Embedding 3 Large
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini Embedding 2 (US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62)) en OpenAI: Text Embedding 3 Large (US$ 0,45 / 1M tekstdelen (≈ € 0,41)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini Embedding 2 | OpenAI: Text Embedding 3 Large | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | |
| Invoer | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 0,45 / 1M tekstdelen (≈ € 0,41) |
| 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 | 7.372 |
| Invoer | text, image, file, audio, video | text |
| Uitvoer | embeddings | embeddings |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 mei 2026 | 30 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: Text Embedding 3 Large is 35% goedkoper op inputtokens.
In detail
Google: Gemini Embedding 2 is een embeddings-model van Google, vermeld onder het model-id google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large is een embeddings-model van OpenAI, vermeld onder het model-id openai/text-embedding-3-large. Beide vallen in de categorie embeddings, en beide retourneren embeddings als enige uitvoer, dus geen van beide is een chat- of completion-model dat je zou gebruiken om tekst te genereren. De keuze tussen hen komt neer op wat je embedt en hoeveel je ervoor wilt betalen.
De twee modellen delen hetzelfde contextvenster van 8192 tokens, dus geen van beide geeft je meer ruimte per verzoek dan de andere. Waar ze uit elkaar gaan, is invoer. Gemini Embedding 2 accepteert tekst, afbeelding, bestand, audio en video als invoer, terwijl Text Embedding 3 Large alleen tekst accepteert. Als je pipeline iets anders dan tekst moet embedden, is Gemini Embedding 2 degene die dat kan, en Text Embedding 3 Large kan die invoer simpelweg helemaal niet aannemen. Geen van beide modellen toont ondersteunde parameters in de vermelding, dus je kiest niet tussen hen op basis van instelbare knoppen. Qua prijs is Text Embedding 3 Large de goedkopere van de twee voor invoer, dus tekst-only workloads betalen daar minder.
Voor een tekst-only workload, zoals het embedden van documenten, productbeschrijvingen, supporttickets of zoekopdrachten, is Text Embedding 3 Large de voor de hand liggende keuze: het verwerkt tekst, het deelt dezelfde contextlengte, en het is goedkoper op invoer. Pak Gemini Embedding 2 wanneer je data niet puur tekst is. Gemengde mediacollecties, afbeeldingsbibliotheken, audio-archieven of videomateriaal vallen allemaal binnen zijn invoermodaliteiten, en een enkel model dat die gevallen dekt, bespaart je het draaien van een aparte pipeline per mediatype. Als je twijfelt, begin dan met het tekst-only model voor tekst en schakel alleen over naar Gemini Embedding 2 waar je daadwerkelijk niet-tekstuele invoer te embedden hebt.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je stuurt je verzoek naar het embeddings-endpoint met je api14-sleutel, en het enige dat tussen de twee verandert, is de model-id-string. Gebruik google/gemini-embedding-2 voor het model van Google en openai/text-embedding-3-large voor dat van OpenAI. De vorm van je verzoek, je clientbibliotheek en het parsen van je respons blijven zoals ze zijn, dus je kunt een tekst-workload van de ene naar de andere verplaatsen door dat ene veld te bewerken, of niet-tekstuele invoer naar Gemini Embedding 2 routeren terwijl je tekst op Text Embedding 3 Large houdt in dezelfde codebase.
Er is een geval waarin Text Embedding 3 Large de betere keuze blijft, ook al dekt Gemini Embedding 2 meer invoertypes. Als alles wat je embedt tekst is en invoerkosten voor je uitmaken, is de goedkopere invoerprijs van het OpenAI-model een echte reden om erbij te blijven in plaats van te betalen voor multimodale capaciteit die je nooit zult aanroepen. Het omgekeerde geldt ook: als je niet-tekstuele invoer hebt, maakt geen enkel prijsvoordeel Text Embedding 3 Large daarvoor bruikbaar, aangezien tekst de enige modaliteit is die het accepteert. Laat het model passen bij de data die je daadwerkelijk hebt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-embedding-2" naar "openai/text-embedding-3-large", 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": "openai/text-embedding-3-large",
"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