Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini Embedding 001 de Google et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini Embedding 001 propose une fenêtre de contexte de 2K tokens au tarif de $0.15/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama Nemotron Embed VL 1B v2 offre 32K tokens de contexte à $0.02/$0.02 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini Embedding 001
Embeddings Vectoriels et RAGGemini Embedding 001 de Google est un modèle d’IA conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, offrant une fenêtre de contexte de 2K, une vitesse de 400 tokens/s, un indice d’intelligenc
$0.15 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Embeddings Vectoriels et RAGLlama Nemotron Embed VL 1B v2 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, offrant une fenêtre de contexte de 32K, une vitesse de 280 tokens/s, un indice d’i
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 4.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has a larger context window (32K vs 2K tokens).
- Gemini Embedding 001 is faster at 400 tok/s vs 280 tok/s.
| Caractéristique | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 70 | 32 |
Provider | NVIDIA | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.02 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 400 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1280)
- Débit rapide de 400 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 150 ms
- Tarification API optimisée ($0.15/$0 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 32K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (Arena Elo 1210)
- Débit rapide de 280 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 80 ms
- Poids ouverts (1B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-embedding-001 | llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-05 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | December 2025 |
| Architecture | Dense semantic text embedding transformer | Dense Multimodal Embedding Transformer |
| Parameters | Confidential | 1B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.15/1M in) across full 2K window | Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Cached input at $0.005/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | embedding | embedding |
Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini Embedding 001 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?
Gemini Embedding 001 is more intelligent. It scores 70 compared with 32 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini Embedding 001 is faster, generating 400 tokens per second compared with 280 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.03 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.15s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has a larger context window, supporting 32K tokens compared with 2K tokens.
Verdict
Gemini Embedding 001 (Conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini Embedding 001 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini Embedding 001 assure un débit supérieur et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini Embedding 001 ou Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini Embedding 001 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini Embedding 001 et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ?+
Gemini Embedding 001 est facturé $0.15 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.02 / $0.02 pour Llama Nemotron Embed VL 1B v2. En coût pondéré, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini Embedding 001 prend en charge 2K tokens contre 32K tokens pour Llama Nemotron Embed VL 1B v2. Côté vitesse de génération, Gemini Embedding 001 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Google et NVIDIA, fiches système et benchmarks indépendants (2026).