Comparación de modelos
Compare Gemini Embedding 2 y text-embedding-3-large utilizando la misma rúbrica incrustaciones y búsqueda de vectores del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026
Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.
Supone 600 tokens por página, procesada por separado. El número real varía. Solo incluye embeddings, no almacenamiento, búsqueda ni respuestas.
Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.
| modelo | Acceso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 US$ |
| Gemini Embedding 2Google | 0,0012 US$ |
Toma rápida
Modelo de incrustación multimodal de Google para colocar texto, imágenes, video, audio y archivos PDF en un espacio vectorial con capacidad de búsqueda.
Los insumos de medios tienen límites y precios separados, por lo que las estimaciones de costos basadas únicamente en texto no describen un índice multimodal. Los términos de uso de datos Gemini API de nivel gratuito y de pago también difieren.
El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación.
El modelo incorpora sólo texto y no fragmenta documentos largos. Su canal de ingesta aún necesita una estrategia deliberada de fragmentación, metadatos, evaluación y reindexación.
Compara los hechos publicados
Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.
| Incrustaciones y búsqueda de vectores | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| Precio de incrustaciónPrecio actual del proveedor por millón de tokens de entrada o la unidad de facturación publicada más cercana. | Envía un mensaje de texto con $0,20 / 1 millón de tokens; las tarifas multimodales varían | $0,13 / 1 millón de tokens |
| Capacidad de entradaContenido máximo aceptado en una entrada de inserción, utilizando el token documentado del proveedor. | 8.192 tokens de texto; Los medios tienen límites separados. | 8,191 tokens de entrada |
| Dimensiones vectorialesTamaños de salida admitidos; los vectores más pequeños reducen el almacenamiento, mientras que los vectores más grandes pueden conservar más información. | 128–3.072; 768, 1.536 o 3.072 recomendados | 3.072 morosos; vectores más cortos a través de dimensiones |
| Entradas aceptadasEntrada de texto, código, imagen, audio, vídeo, PDF o documento compatible con el punto final. | Texto, imagen, vídeo, audio, PDF | Texto |
| Controles de recuperaciónModos de consulta/documento, tipos de tareas, truncamiento, fragmentación u otros controles que dan forma a los vectores para su recuperación. | Tipos de tareas, dimensión de salida, título de los documentos de recuperación | Parámetro de dimensiones opcional; fragmentación manejada por la aplicación |
| donde correAPI directa, mercado en la nube, implementación privada o ruta autohospedada documentada por el proveedor. | API de desarrollador Gemini y Google AI Studio | OpenAI API de incrustaciones alojadas |
como elegir
Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.
Los términos Gemini API de Google distinguen los servicios pagos y no pagos: el contenido de los servicios no pagos se puede utilizar para mejorar los productos, mientras que las indicaciones y respuestas de los servicios pagos no se utilizan para mejorar los productos.
Enlaces de proveedores y API
OpenAI dice que los datos comerciales y API no se utilizan para entrenar sus modelos de forma predeterminada. La retención de monitoreo de abusos y los controles elegibles de cero retención de datos dependen del punto final y de la aprobación de la organización.
Enlaces de proveedores y API
Preguntas frecuentes
Gemini Embedding 2: Modelo de incrustación multimodal de Google para colocar texto, imágenes, video, audio y archivos PDF en un espacio vectorial con capacidad de búsqueda. text-embedding-3-large: El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación.
Considere Gemini Embedding 2 cuando su prioridad sea Búsqueda multimodal en texto y medios. Considere text-embedding-3-large cuando su prioridad sea Búsqueda de texto de alta calidad y RAG. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.
No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Incrustaciones y búsqueda de vectores. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.
