Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.

Yeni misin? Nasıl çalıştığına bak Oyun alanı, modeller ve API anahtarın için 1 dakikalık tur.

Gemini Embedding 2 vs Embed V1 4B: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

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

Google: Gemini Embedding 2 ($0,70 / 1M token (≈ ₺35,05)) ve Perplexity: Embed V1 4B ($0,11 / 1M token (≈ ₺5,26)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Google: Gemini Embedding 2	Perplexity: Embed V1 4B
Sağlayıcı	Google	Perplexity
Girdi	$0,70 / 1M token (≈ ₺35,05)	$0,11 / 1M token (≈ ₺5,26)
Ses girdi	$22,75 / 1M token (≈ ₺1.139,23)	-
Görsel	$0,000002 / görsel (≈ ₺0,0000789)	-
Bağlam penceresi	8.192	32.000
Maks. çıktı	7.372	28.800
Girdi	text, image, file, audio, video	text
Çıktı	embeddings	embeddings
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	20 May 2026	16 Mar 2026

Temel farklar

Perplexity: Embed V1 4B girdi tokenlarında 85% daha ucuz.
Perplexity: Embed V1 4B 3.9× daha fazla bağlam okur (32.000 token).

Ayrıntılı bakış

Google: Gemini Embedding 2, Google'dan bir embedding modelidir ve google/gemini-embedding-2 model id'si altında listelenir. Perplexity: Embed V1 4B, Perplexity'den bir embedding modelidir ve perplexity/pplx-embed-v1-4b model id'si altında listelenir. Her ikisi de embeddings kategorisinde yer alır, yani ikisi de üretilen metin yerine girdi alıp embedding döndürür ve ikisi de desteklenen parametre sunmaz, bu yüzden onları girdinizle çağırır ve vektörü geri okursunuz.

En net ayrım bağlam penceresi ve girdi modalitelerinde. Gemini Embedding 2 girdi olarak metin, görsel, dosya, ses ve video kabul eder ve bağlam uzunluğu 8192 token'dır. Embed V1 4B yalnızca metin kabul eder, ancak bağlam uzunluğu 32000 token'dır, bu yüzden tek bir çağrıda belirgin şekilde daha fazla metin alır. İki model de araç kullanımı, yapılandırılmış çıktı veya akıl yürütme konusunda anlamlı biçimde farklılaşmaz, çünkü ikisi de embedding modelidir ve bu alanlar burada geçerli değildir. Kısaca, girdiniz düz metin değilse başvurulacak model Gemini Embedding 2'dir, girdiniz uzun bir metin belgesiyse başvurulacak model Embed V1 4B'dir.

Pratik çalışmada seçim genellikle tercihlerinizden çok verinizi takip eder. Ekran görüntülerini, taranmış sayfaları, ses kliplerini, video karelerini veya metinle birlikte karma medyayı embedding'e dönüştürüyorsanız, bu girdileri kabul eden ikiliden yalnızca Gemini Embedding 2'dir. Uzun metin pasajlarını, dokümantasyonu, transkriptleri veya tüm makaleleri embedding'e dönüştürüyorsanız ve her öğeden tek bir çağrıya daha fazlasını sığdırmak istiyorsanız, Embed V1 4B size daha büyük bağlam penceresini verir. Embed V1 4B ayrıca girdi açısından ikiliden daha ucuzdur, bu yüzden hacimli metin ağırlıklı iş yükleri maliyet açısından da ona yönelir.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. Mevcut OpenAI istemcinizi api14'e yönlendirir, embeddings uç noktasına bir istek gönderir ve model alanını google/gemini-embedding-2 veya perplexity/pplx-embed-v1-4b olarak ayarlarsınız. İstek şekli, yanıt şekli ve çevresindeki kodunuz aynı kalır; yalnızca model id dizesi değişir. Bu, tek bir ardışık düzen kurabileceğiniz, her iki modeli kendi verinizle test edebileceğiniz ve tek bir değeri düzenleyerek aralarında geçiş yapabileceğiniz anlamına gelir.

Diğer modelin kazandığı durumlar hâlâ vardır. Korpüsünüz yalnızca metinse ve öğeler uzunsa, Gemini Embedding 2 daha fazla girdi türünü işlese bile Embed V1 4B daha iyi seçimdir, çünkü ekstra modaliteler düz metinde size hiçbir şey kazandırmaz ve daha büyük bağlam penceresi kazandırır. Tersine, yalnızca metin içeren bir iş 8192 token'a rahatça sığıyorsa ve Gemini Embedding 2'yi diğer medya için zaten bağlamışsanız, yığınınızı bölmek için güçlü bir neden yoktur. Modeli gerçekte sahip olduğunuz girdiyle eşleştirin.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "google/gemini-embedding-2" yerine "perplexity/pplx-embed-v1-4b" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Google: Gemini Embedding 2 ayrıntıları ve oyun alanı →Perplexity: Embed V1 4B ayrıntıları ve oyun alanı →

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 karşı Perplexity: Embed V1 4B

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar