Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

Gemini Embedding 2 vs Embed V1 4B: cena API, kontekst i funkcje · api14

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

Porównanie Google: Gemini Embedding 2 (0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł)) i Perplexity: Embed V1 4B (0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Google: Gemini Embedding 2	Perplexity: Embed V1 4B
Dostawca	Google	Perplexity
Wejście	0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł)	0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł)
Audio na wejściu	22,75 USD / 1M tokenów (≈ 89,13 zł)	-
Obraz	0,000002 USD / obraz (≈ 0,00000617 zł)	-
Okno kontekstu	8192	32 000
Maks. wyjście	7372	28 800
Wejście	text, image, file, audio, video	text
Wyjście	embeddings	embeddings
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	20 maj 2026	16 mar 2026

Najważniejsze różnice

Perplexity: Embed V1 4B jest o 85% tańszy na tokenach wejściowych.
Perplexity: Embed V1 4B przyjmuje 3.9× więcej kontekstu (32 000 tokenów).

Szczegółowo

Google: Gemini Embedding 2 to model embedding od Google, wymieniony pod identyfikatorem modelu google/gemini-embedding-2. Perplexity: Embed V1 4B to model embedding od Perplexity, wymieniony pod identyfikatorem modelu perplexity/pplx-embed-v1-4b. Oba należą do kategorii embeddings, co oznacza, że oba przyjmują dane wejściowe i zwracają embeddingi, a nie wygenerowany tekst, oraz oba nie udostępniają żadnych obsługiwanych parametrów, więc wywołujesz je ze swoim wejściem i odczytujesz wektor z powrotem.

Najwyraźniejszy podział dotyczy okna kontekstu i modalności wejściowych. Gemini Embedding 2 przyjmuje jako wejście tekst, obraz, plik, dźwięk i wideo, a jego długość kontekstu wynosi 8192 tokeny. Embed V1 4B przyjmuje wyłącznie tekst, ale jego długość kontekstu wynosi 32000 tokenów, więc przyjmuje zauważalnie więcej tekstu w jednym wywołaniu. Żaden z modeli nie różni się istotnie pod względem użycia narzędzi, ustrukturyzowanych danych wyjściowych ani rozumowania, ponieważ oba są modelami embeddingowymi i te pola nie mają tu zastosowania. Krótko mówiąc, po Gemini Embedding 2 sięgasz wtedy, gdy twoje wejście nie jest zwykłym tekstem, a po Embed V1 4B sięgasz wtedy, gdy twoje wejście jest długim dokumentem tekstowym.

W praktycznej pracy wybór zwykle wynika z twoich danych, a nie z twoich preferencji. Jeśli tworzysz embeddingi ze zrzutów ekranu, zeskanowanych stron, klipów audio, klatek wideo lub mediów mieszanych wraz z tekstem, Gemini Embedding 2 jest jedynym z tych dwóch, który w ogóle przyjmuje takie dane wejściowe. Jeśli tworzysz embeddingi z długich fragmentów tekstu, dokumentacji, transkrypcji lub całych artykułów i chcesz zmieścić więcej z każdego elementu w jednym wywołaniu, Embed V1 4B daje ci większe okno kontekstu. Embed V1 4B jest także tańszy z tych dwóch na wejściu, więc obciążenia z dużą ilością tekstu na dużą skalę również skłaniają się ku niemu pod względem kosztów.

Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego embeddings i ustawiasz pole model na google/gemini-embedding-2 lub perplexity/pplx-embed-v1-4b. Kształt żądania, kształt odpowiedzi i otaczający kod pozostają takie same; zmienia się tylko ciąg identyfikatora modelu. Oznacza to, że możesz zbudować jeden potok, przetestować oba modele na własnych danych i przełączać się między nimi, edytując jedną wartość.

Wciąż istnieją przypadki, w których wygrywa drugi model. Jeśli twoje zbiory danych są wyłącznie tekstowe, a elementy są długie, Embed V1 4B jest lepszym wyborem, nawet jeśli Gemini Embedding 2 obsługuje więcej typów wejściowych, ponieważ dodatkowe modalności nie dają ci nic przy zwykłym tekście, a większe okno kontekstu daje. I odwrotnie, jeśli zadanie wyłącznie tekstowe mieści się wygodnie w 8192 tokenach, a Gemini Embedding 2 masz już podłączony do innych mediów, nie ma silnego powodu, aby dzielić swój stos. Dopasuj model do danych wejściowych, które faktycznie masz.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-embedding-2" na "perplexity/pplx-embed-v1-4b", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Google: Gemini Embedding 2: szczegóły i piaskownica →Perplexity: Embed V1 4B: szczegóły i piaskownica →

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 kontra Perplexity: Embed V1 4B

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań