Google: Gemini Embedding 2 contra Mistral: Mistral Embed 2312
Uma comparação lado a lado entre Google: Gemini Embedding 2 (US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83)) e Mistral: Mistral Embed 2312 (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Gemini Embedding 2 | Mistral: Mistral Embed 2312 | |
|---|---|---|
| Provedor | Mistral | |
| Entrada | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) |
| Entrada de áudio | US$ 22,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 124,40) | - |
| Imagem | US$ 0,000002 / imagem (≈ R$ 0,00000861) | - |
| Janela de contexto | 8.192 | 8.192 |
| Saída máxima | 7.372 | 6.553 |
| Entrada | text, image, file, audio, video | text |
| Saída | embeddings | embeddings |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 20 de mai. de 2026 | 31 de out. de 2025 |
Principais diferenças
- Mistral: Mistral Embed 2312 é 50% mais barato nos tokens de entrada.
Em detalhe
Google: Gemini Embedding 2 é um modelo de embedding do Google, e Mistral: Mistral Embed 2312 é um modelo de embedding da Mistral. Ambos ficam na categoria de embeddings, o que significa que o trabalho deles é transformar a entrada em vetores que você pode armazenar, comparar e pesquisar, em vez de gerar respostas de chat. Se você está construindo recuperação, agrupamento, deduplicação ou busca semântica, estes são os dois candidatos entre os quais você está escolhendo na api14.
A diferença mais clara é a modalidade de entrada. Gemini Embedding 2 aceita texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo, e retorna embeddings. Mistral Embed 2312 aceita apenas texto. Ambos têm um comprimento de contexto de 8192 tokens, então a quantidade de texto que você pode colocar em uma única requisição é a mesma no papel, e nenhum dos modelos expõe parâmetros suportados que você possa ajustar. Na prática, isso significa que a escolha não é sobre quanto texto cabe, mas sobre que tipo de conteúdo você precisa transformar em embedding. Se o seu corpus é texto simples, ambos os modelos conseguem lidar com ele e as janelas de contexto coincidem. Se o seu corpus inclui capturas de tela, páginas digitalizadas, clipes de áudio ou quadros de vídeo, apenas o Gemini Embedding 2 cobre essas entradas diretamente.
Para um desenvolvedor escolhendo um deles, comece pelos dados. Um pipeline somente de texto, como transformar em embedding tickets de suporte, páginas de documentação, descrições de produtos ou logs de chat, é um encaixe natural para o Mistral Embed 2312, e é a opção mais barata na entrada de acordo com o preço mostrado nesta página. Um pipeline que mistura texto com imagens, arquivos, áudio ou vídeo é um encaixe natural para o Gemini Embedding 2, porque o Mistral Embed 2312 não consegue receber essas entradas de forma alguma. Onde ambos poderiam funcionar, o custo é o critério de desempate, e isso aponta para o Mistral Embed 2312 na entrada. O preço de saída não está listado como um diferencial, então não presuma que um seja mais barato no lado da saída.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base da api14, envia sua entrada para o endpoint de embeddings e define o campo model. Para usar o Gemini Embedding 2, defina o id do modelo como "google/gemini-embedding-2". Para usar o Mistral Embed 2312, defina-o como "mistralai/mistral-embed-2312". Todo o resto na requisição permanece igual, então alternar entre eles é uma mudança de uma linha e você pode comparar o desempenho de ambos com seus próprios dados antes de decidir.
Ainda há um argumento a favor do outro modelo. Se sua carga de trabalho é somente texto e o custo de entrada importa, o Mistral Embed 2312 continua sendo a melhor escolha, mesmo que o Gemini Embedding 2 também consiga fazer texto. Capacidade multimodal só vale a pena pagar se você realmente a utiliza.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-embedding-2" para "mistralai/mistral-embed-2312", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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));
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