Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Gemini Embedding 2 de Google y Gemini Embedding 001 de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini Embedding 2 ofrece una ventana de contexto de 8.2K tokens a $0.20/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini Embedding 001 ofrece 2K tokens de contexto a $0.15/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
Cambia y Compara Cualquier Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Embedding 2
Embeddings Vectoriales y RAGGemini Embedding 2 de Google es un modelo de IA diseñado para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, con ventana de contexto de 8K, velocidad de 350 tokens/s, índice de inteligencia de 78/100 y tar
$0.20 / 1M
$0.00 / 1M
8.2K tokens
N/A
Gemini Embedding 001
Embeddings Vectoriales y RAGGemini Embedding 001 de Google es un modelo de IA diseñado para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, con ventana de contexto de 2K, velocidad de 400 tokens/s, índice de inteligencia de 70/100 y t
$0.15 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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.
| Característica | Gemini Embedding 2 | Gemini Embedding 001 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 70 |
Provider | ||
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 text | 2K tokens~3 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 350 tok/s | 400 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Embedding 2 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 8K con hasta 4K tokens de salida máxima (Arena Elo 1340)
- Rendimiento ágil de 350 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 200 ms
- Economía de API competitiva ($0.2/$0 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 2K con hasta 4K tokens de salida máxima (Arena Elo 1280)
- Rendimiento ágil de 400 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 150 ms
- Economía de API competitiva ($0.15/$0 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini Embedding 2 | Gemini Embedding 001 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 0K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Gemini Embedding 2 | Gemini Embedding 001 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-embedding-2 | models/gemini-embedding-001 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | March 2025 |
| Architecture | Unified multimodal joint-embedding transformer | Dense semantic text embedding transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 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 window | Flat rate ($0.15/1M in) across full 2K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision, audio, video | text |
| Output Modalities | embedding | embedding |
Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Gemini Embedding 2 (Ideal para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini Embedding 001 (Ideal para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini Embedding 2 lidera en inteligencia general y programación, Gemini Embedding 001 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini Embedding 001 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini Embedding 2 o Gemini Embedding 001?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini Embedding 2 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Gemini Embedding 2 frente a Gemini Embedding 001?+
Gemini Embedding 2 cuesta $0.20 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini Embedding 001 cuesta $0.15 / $0.00. En costo combinado, Gemini Embedding 001 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Gemini Embedding 2 cuenta con 8.2K tokens de contexto frente a 2K tokens de Gemini Embedding 001. En velocidad de inferencia, Gemini Embedding 001 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini Embedding 001 vs. Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Gemini Embedding 2 vs. Llama Nemotron Rerank VL 1B v2: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aya Expanse 32B vs. Llama 3.2 90B Vision: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Google y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).