Google: Gemini Embedding 2 contra Perplexity: Embed V1 4B
Uma comparação lado a lado entre Google: Gemini Embedding 2 (US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83)) e Perplexity: Embed V1 4B (US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,57)) 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 | Perplexity: Embed V1 4B | |
|---|---|---|
| Provedor | Perplexity | |
| Entrada | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,57) |
| Entrada de áudio | US$ 22,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 124,40) | - |
| Imagem | US$ 0,000002 / imagem (≈ R$ 0,00000861) | - |
| Janela de contexto | 8.192 | 32.000 |
| Saída máxima | 7.372 | 28.800 |
| 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 | 16 de mar. de 2026 |
Principais diferenças
- Perplexity: Embed V1 4B é 85% mais barato nos tokens de entrada.
- Perplexity: Embed V1 4B lê 3.9× mais contexto (32.000 tokens).
Em detalhe
Google: Gemini Embedding 2 é um modelo de embedding do Google, listado sob o id de modelo google/gemini-embedding-2. Perplexity: Embed V1 4B é um modelo de embedding da Perplexity, listado sob o id de modelo perplexity/pplx-embed-v1-4b. Ambos estão na categoria de embeddings, o que significa que ambos recebem entrada e retornam embeddings em vez de texto gerado, e ambos não expõem parâmetros suportados, então você os chama com sua entrada e lê o vetor de volta.
A divisão mais clara está na janela de contexto e nas modalidades de entrada. Gemini Embedding 2 aceita texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo como entrada, e seu comprimento de contexto é de 8192 tokens. Embed V1 4B aceita apenas texto, mas seu comprimento de contexto é de 32000 tokens, então ele recebe visivelmente mais texto em uma única chamada. Nenhum dos modelos difere de forma significativa em uso de ferramentas, saída estruturada ou raciocínio, já que ambos são modelos de embedding e esses campos não se aplicam aqui. Em resumo, Gemini Embedding 2 é o modelo a escolher quando sua entrada não é texto simples, enquanto Embed V1 4B é o modelo a escolher quando sua entrada é um documento de texto longo.
Para trabalho prático, a escolha geralmente segue seus dados e não suas preferências. Se você está gerando embeddings de capturas de tela, páginas digitalizadas, clipes de áudio, quadros de vídeo ou mídia mista junto com texto, Gemini Embedding 2 é o único dos dois que aceita essas entradas. Se você está gerando embeddings de trechos longos de texto, documentação, transcrições ou artigos inteiros e quer encaixar mais de cada item em uma única chamada, Embed V1 4B oferece a janela de contexto maior. Embed V1 4B também é o mais barato dos dois na entrada, então cargas de trabalho com muito texto em volume também pendem para ele em termos de custo.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente OpenAI existente para a api14, envia uma requisição para o endpoint de embeddings e define o campo model como google/gemini-embedding-2 ou perplexity/pplx-embed-v1-4b. O formato da requisição, o formato da resposta e seu código ao redor permanecem os mesmos; apenas a string do id de modelo muda. Isso significa que você pode construir um único pipeline, testar ambos os modelos com seus próprios dados e alternar entre eles editando um único valor.
Ainda há casos em que o outro modelo vence. Se seu corpus é apenas texto e os itens são longos, Embed V1 4B é a melhor escolha mesmo que Gemini Embedding 2 lide com mais tipos de entrada, porque as modalidades extras não trazem nenhum benefício em texto simples e a janela de contexto maior traz. Por outro lado, se um trabalho apenas de texto cabe confortavelmente dentro de 8192 tokens e você já tem Gemini Embedding 2 configurado para outras mídias, não há motivo forte para dividir sua stack. Combine o modelo com a entrada que você realmente tem.
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 "perplexity/pplx-embed-v1-4b", 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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