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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Embedding 2 von Google und Gemini Embedding 001 von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Gemini Embedding 2 bietet ein Kontextfenster von 8.2K Tokens bei API-Preisen von $0.20/$0.00 pro 1M Tokens, während Gemini Embedding 001 2K Tokens Kontext zu $0.15/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Google

Gemini Embedding 2

Vektor-Embedding & RAG

Gemini Embedding 2 von Google ist ein KI-Modell für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines mit 8K Kontextfenster, 350 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 78/100 und $0.2/$0 pro 1M Toke

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

Vektor-Embedding & RAG

Gemini Embedding 001 von Google ist ein KI-Modell für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines mit 2K Kontextfenster, 400 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 70/100 und $0.15/$0 pro 1M T

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

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

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Latenz & Antwortzeit

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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

  • 8K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (Arena Elo 1340)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 350 Token/Sekunde bei nur 200 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.2/$0 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages

  • 2K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (Arena Elo 1280)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 400 Token/Sekunde bei nur 150 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.15/$0 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

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

Technische Spezifikationen

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: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Gemini Embedding 2 (Optimal für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini Embedding 001 (Optimal für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Gemini Embedding 2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini Embedding 001 liefert den höheren Token-Durchsatz und Gemini Embedding 001 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Gemini Embedding 2 oder Gemini Embedding 001?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini Embedding 2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Gemini Embedding 2 und Gemini Embedding 001?+

Gemini Embedding 2 kostet $0.20 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini Embedding 001 liegt bei $0.15 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Gemini Embedding 001 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Gemini Embedding 2 bietet 8.2K Tokens Kontext gegenüber 2K Tokens bei Gemini Embedding 001. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini Embedding 001 vorn.

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)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Google und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).