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機種比較
Gemini Embedding 2 vs text-embedding-3-large
Compare Gemini Embedding 2 and text-embedding-3-large using the same provider-sourced 埋め込みとベクトル検索 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
コストを見積もる
利用量を入力すると、見積もりが自動で更新されます。
1ページ600トークンで個別に処理すると仮定します。実際の数は異なります。埋め込みのみで、保存・検索・回答生成は含みません。
見積もりの仕組み
税金、ツール、キャッシュ保存・書き込み、無料枠、個別割引は含みません。画像は出力料金のみで、プロンプトや参照画像の料金は含みません。品質モードはモデルごとに異なります。未掲載の設定を無料とは扱いません。
| モデル | アクセス | 合計見積額（USD） |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | $0.0008 |
| Gemini Embedding 2Google | $0.0012 |
クイックテイク
Gemini Embedding 2
テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、PDF を 1 つの検索可能なベクトル空間に配置するための Google のマルチモーダル埋め込みモデル。
こんな方に最適
- テキストとメディアにわたるマルチモーダル検索
- PDF、画像、オーディオ、ビデオ上の RAG
- すでに Gemini API を使用して構築しているチーム
気をつけてください
メディア入力には個別の制限と価格があるため、テキストのみのコスト見積もりではマルチモーダル インデックスを説明できません。無料枠と有料の Gemini API データ使用条件も異なります。
text-embedding-3-large
セマンティック検索、レコメンデーション、クラスタリング、および取得パイプラインのための OpenAI の最高機能のテキスト埋め込みモデル。
こんな方に最適
- 高品質のテキスト検索と RAG
- OpenAI 中心のアプリケーション スタック
- ベクター サイズを調整したいチーム
気をつけてください
このモデルはテキストのみを埋め込み、長いドキュメントを分割しません。取り込みパイプラインには、依然として意図的なチャンク化、メタデータ、評価、および再インデックス付けの戦略が必要です。
公表された事実を比較する
Gemini Embedding 2 vs text-embedding-3-large
値には、各プロバイダーが独自に公開している単位と制限が使用されます。空白は、プロバイダーがレビューされた情報源で直接比較可能な値を公開していないことを意味します。
| 埋め込みとベクトル検索 | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| 埋め込み価格Current provider price per million input tokens or the closest published billing unit. | テキスト $0.20 / 100 万トークン;マルチモーダル料金は異なります | $0.13 / 100万トークン |
| 入力容量プロバイダーの文書化されたトークン ベースを使用して、1 つの埋め込み入力で受け入れられる最大コンテンツ。 | 8,192 テキスト トークン。メディアには個別の制限がある | 8,191 個の入力トークン |
| ベクトルの次元サポートされている出力サイズ。ベクトルが小さいとストレージが削減されますが、ベクトルが大きいとより多くの情報を保持できます。 | 128–3,072; 768、1,536、または 3,072 を推奨 | 3,072 デフォルト。次元を介したより短いベクトル |
| 受け入れられる入力エンドポイントでサポートされているテキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオ、PDF、またはドキュメント対応入力。 | テキスト、画像、ビデオ、音声、PDF | テキスト |
| 取得制御クエリ/ドキュメント モード、タスク タイプ、切り捨て、チャンキング、または取得用のベクトルを整形するその他のコントロール。 | タスクの種類、出力次元、検索ドキュメントのタイトル | オプションの寸法パラメータ。アプリケーションによって処理されるチャンク化 |
| どこで実行されるかDirect API, cloud marketplace, private deployment, or self-hosted route documented by the provider. | Gemini 開発者 API と Google AI Studio | OpenAI ホスト型埋め込み API |
選び方
誇大宣伝ではなく、仕事を比較してください。
完了する必要があるジョブから始めて、正確なプロバイダー ルートのコスト、アクセス、ポリシーの詳細を検証します。
Gemini Embedding 2
Google の Gemini API 規約では、無料サービスと有料サービスを区別しています。つまり、無料サービスのコンテンツは製品の改善に使用される場合がありますが、有料サービスのプロンプトと応答は製品の改善には使用されません。
プロバイダーと API のリンク
text-embedding-3-large
OpenAI は、デフォルトではモデルのトレーニングにビジネス データと API データは使用されないと述べています。不正行為の監視の保存と適格なゼロデータ保存の制御は、エンドポイントと組織の承認によって異なります。
プロバイダーと API のリンク
よくある質問
Gemini Embedding 2 と text-embedding-3-large のよくある質問
Gemini Embedding 2 と text-embedding-3-large の主な違いは何ですか?
Gemini Embedding 2: テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、PDF を 1 つの検索可能なベクトル空間に配置するための Google のマルチモーダル埋め込みモデル。 text-embedding-3-large: セマンティック検索、レコメンデーション、クラスタリング、および取得パイプラインのための OpenAI の最高機能のテキスト埋め込みモデル。
Gemini Embedding 2 または text-embedding-3-large を選択する必要がありますか?
優先順位が テキストとメディアにわたるマルチモーダル検索 の場合は、Gemini Embedding 2 を検討してください。優先順位が 高品質のテキスト検索と RAG の場合は、text-embedding-3-large を検討してください。 Test both with your own data and provider route before committing.
これは Gemini Embedding 2 と text-embedding-3-large の比較は Cody ベンチマークに基づいていますか?
いいえ。この比較は、プロバイダーが公開した 埋め込みとベクトル検索 カテゴリの事実を一致させます。普遍的な勝者を主張したり、互換性のないサードパーティのベンチマーク スコアを組み合わせたりするものではありません。