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Comparación de modelos

Gemini Embedding 2 y Voyage 4 Large

Compare Gemini Embedding 2 y Voyage 4 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

Calcula tu coste

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.

Cómo funciona esta estimación

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.

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modeloTotal estimado (USD)
Voyage 4 LargeVoyage AI0,0007 US$
Gemini Embedding 2Google0,0012 US$

Evidencia de calidad y velocidad

Los resultados describen una prueba, idioma y configuración concretos, no la inteligencia general. La ausencia de resultados no implica peor calidad.

Voyage 4 Large · FinanceBenchRetrieval

Resultado aportado por la comunidad

Relevancia de recuperación (0–1; mayor es mejor)

Configuración de prueba

MTEB · 2.1.3 · eng-Latn · test/default

dimensions: 1024 · similarity: cosine · modelMetadata: https://github.com/embeddings-benchmark/results/blob/main/results/voyageai__voyage-4-large/1/model_meta.json

Revisado: 5 de septiembre de 2026

MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval

0,9288 nDCG@10

Toma rápida

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.

Lo mejor para

  • Búsqueda multimodal en texto y medios
  • RAG sobre archivos PDF, imágenes, audio y vídeo
  • Equipos que ya están construyendo con el Gemini API

cuidado con

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.

Voyage 4 Large

El modelo de incrustación general de primera calidad de Voyage AI para recuperación de texto y código, con dimensiones ajustables y un espacio vectorial familiar compartido.

Lo mejor para

  • Recuperación de texto sensible a la calidad
  • Búsqueda que mezcla prosa y código
  • Equipos que evalúan índices asimétricos y modelos de consulta.

cuidado con

La gran asignación de tokens gratuitos es un detalle comercial a nivel de cuenta, no una garantía permanente de costo cero. Confirme la elegibilidad, la configuración de retención y la tarifa que se aplica después de la asignación.

Compara los hechos publicados

Gemini Embedding 2 vs Voyage 4 Large

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 vectoresGemini Embedding 2Voyage 4 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$0,12 / 1 millón de tokens después de 200 millones gratis
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.32K fichas
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 recomendados1.024 morosos; 256, 512 o 2048 opcional
Entradas aceptadasEntrada de texto, código, imagen, audio, vídeo, PDF o documento compatible con el punto final.Texto, imagen, vídeo, audio, PDFTexto y código
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 recuperaciónTipos de entrada de consulta/documento, truncamiento, dimensión de salida
donde correAPI directa, mercado en la nube, implementación privada o ruta autohospedada documentada por el proveedor.API de desarrollador Gemini y Google AI StudioVoyage API, MongoDB Atlas y nubes seleccionadas

como elegir

Compare el trabajo, no las exageraciones.

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.

Gemini Embedding 2

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.

Voyage 4 Large

Los términos públicos de Voyage permiten que el contenido del cliente mejore los servicios a menos que el cliente opte por no participar. Las organizaciones pagas elegibles pueden configurar una opción de exclusión voluntaria y una retención de día cero; Los términos empresariales negociados por separado pueden diferir.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre Gemini Embedding 2 y Voyage 4 Large

¿Cuál es la principal diferencia entre Gemini Embedding 2 y Voyage 4 Large?

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. Voyage 4 Large: El modelo de incrustación general de primera calidad de Voyage AI para recuperación de texto y código, con dimensiones ajustables y un espacio vectorial familiar compartido.

¿Debo elegir Gemini Embedding 2 o Voyage 4 Large?

Considere Gemini Embedding 2 cuando su prioridad sea Búsqueda multimodal en texto y medios. Considere Voyage 4 Large cuando su prioridad sea Recuperación de texto sensible a la calidad. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.

¿Esta comparación entre Gemini Embedding 2 y Voyage 4 Large se basa en los puntos de referencia de Cody?

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.