GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Gemini Embedding 2 من Google وGemini Embedding 001 من Google من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Gemini Embedding 2 نافذة سياق بحجم 8.2K رمز بسعر $0.20/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Gemini Embedding 001 سياقًا بحجم 2K رمز بسعر $0.15/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini Embedding 2

تضمين متجهات واسترجاع RAG

نموذج Gemini Embedding 2 من Google مصمم خصيصاً لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 8K وسرعة 350 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 78/100 (بتكلفة $0.2/$0 لكل مليون رمز).

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini Embedding 001

تضمين متجهات واسترجاع RAG

نموذج Gemini Embedding 001 من Google مصمم خصيصاً لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 2K وسرعة 400 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 70/100 (بتكلفة $0.15/$0 لكل مليون رمز).

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Gemini Embedding 001 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Embedding 2 has a larger context window (8K vs 2K tokens).
  • Gemini Embedding 001 is faster at 400 tok/s vs 350 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7870
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.04 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
8.2K tokens~12 A4 pages of text2K tokens~3 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
350 tok/s400 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini Embedding 001
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini Embedding 001
+14% faster generation
Context
Gemini Embedding 2
8.2K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini Embedding 2Gemini Embedding 001
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1340ptsvs1280pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

350 tok/s vs400 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini Embedding 20.20s
Gemini Embedding 0010.15s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Embedding 21.63s
Gemini Embedding 0011.40s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini Embedding 2 Monthly API Bill
$0.30 / month
$0.2/1M in · $0/1M out
Gemini Embedding 001 Monthly API Bill
$0.22 / month
$0.15/1M in · $0/1M out
Gemini Embedding 001 saves approximately $0.08 / month (25%) under this workload.1.3x Savings

Gemini Embedding 2 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 8K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (Arena Elo 1340)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 350 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 200 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.2/$0 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 2K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (Arena Elo 1280)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 400 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 150 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.15/$0 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.08$0.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
0K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Official API Model ID (SDK)models/gemini-embedding-2models/gemini-embedding-001
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-042025-05
Knowledge CutoffFebruary 2026March 2025
ArchitectureUnified multimodal joint-embedding transformerDense semantic text embedding transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 8K windowFlat rate ($0.15/1M in) across full 2K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext
Output Modalitiesembeddingembedding

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Embedding 2 or Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 2 is more intelligent. It scores 78 compared with 70 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini Embedding 001 is faster, generating 400 tokens per second compared with 350 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini Embedding 001 is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Embedding 001 has lower latency, with a time to first token of 0.15s compared with 0.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini Embedding 2 has a larger context window, supporting 8.2K tokens compared with 2K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemini Embedding 2 (مثالي لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG) وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini Embedding 001 (مثالي لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG) وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini Embedding 2 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini Embedding 001 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini Embedding 001 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemini Embedding 2 أم Gemini Embedding 001؟+

يتصدر Gemini Embedding 2 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemini Embedding 2 وGemini Embedding 001؟+

يبلغ سعر Gemini Embedding 2 نحو $0.20 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini Embedding 001 نحو $0.15 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini Embedding 001 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemini Embedding 2 سياقًا بحجم 8.2K رمز مقابل 2K رمز لنموذج Gemini Embedding 001، بينما يتفوق Gemini Embedding 001 في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Google وGoogle وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).