Google: Gemini Embedding 2 é um modelo de embeddings do Google, listado sob o id de modelo google/gemini-embedding-2. OpenAI: Text Embedding 3 Large é um modelo de embeddings da OpenAI, listado sob o id de modelo openai/text-embedding-3-large. Ambos estão na categoria de embeddings, e ambos retornam embeddings como sua única saída, então nenhum dos dois é um modelo de chat ou de completion que você usaria para gerar texto. A escolha entre eles se resume ao que você está embedando e quanto você quer pagar por isso.
Os dois modelos compartilham a mesma janela de contexto de 8192 tokens, então nenhum oferece mais espaço por requisição do que o outro. Onde eles se separam é na entrada. Gemini Embedding 2 aceita texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo como entrada, enquanto Text Embedding 3 Large aceita apenas texto. Se o seu pipeline precisa embedar qualquer coisa além de texto, Gemini Embedding 2 é o que consegue fazer isso, e Text Embedding 3 Large simplesmente não consegue receber essa entrada de forma alguma. Nenhum dos modelos expõe parâmetros suportados na listagem, então você não está escolhendo entre eles com base em ajustes configuráveis. Em preço, Text Embedding 3 Large é o mais barato dos dois para entrada, então cargas de trabalho somente texto pagam menos nele.
Para uma carga de trabalho somente texto, como embedar documentos, descrições de produtos, tickets de suporte ou consultas de busca, Text Embedding 3 Large é a escolha direta: ele lida com texto, compartilha o mesmo comprimento de contexto, e é mais barato na entrada. Recorra ao Gemini Embedding 2 quando seus dados não forem puramente texto. Coleções de mídia mista, bibliotecas de imagens, arquivos de áudio ou material de vídeo estão todos dentro de suas modalidades de entrada, e um único modelo que cobre esses casos evita que você execute um pipeline separado por tipo de mídia. Se você estiver em dúvida, comece com o modelo somente texto para texto e mude para Gemini Embedding 2 apenas onde você realmente tiver entrada não textual para embedar.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você envia sua requisição para o endpoint de embeddings com sua chave da api14, e a única coisa que muda entre os dois é a string do id de modelo. Use google/gemini-embedding-2 para o modelo do Google e openai/text-embedding-3-large para o da OpenAI. O formato da sua requisição, sua biblioteca cliente e sua análise de resposta permanecem como estão, então você pode mover uma carga de trabalho de texto de um para o outro editando esse único campo, ou direcionar entrada não textual para Gemini Embedding 2 enquanto mantém texto em Text Embedding 3 Large na mesma base de código.
Há um caso em que Text Embedding 3 Large continua sendo a melhor escolha mesmo que Gemini Embedding 2 cubra mais tipos de entrada. Se tudo o que você embeda é texto e o custo de entrada importa para você, o preço de entrada mais barato no modelo da OpenAI é um motivo real para ficar com ele em vez de pagar por capacidade multimodal que você nunca vai chamar. O inverso também vale: se você tem entrada não textual, nenhuma vantagem de preço torna Text Embedding 3 Large utilizável para isso, já que texto é a única modalidade que ele aceita. Combine o modelo com os dados que você realmente tem.