Gemini Embedding 2 vs Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini Embedding 2 de Google et Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini Embedding 2 propose une fenêtre de contexte de 8.2K tokens au tarif de $0.20/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 offre 128K tokens de contexte à $0.03/$0.03 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini Embedding 2
Embeddings Vectoriels et RAGGemini Embedding 2 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 8K, une vitesse de 350 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.20 / 1M
$0.00 / 1M
8.2K tokens
N/A
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Modèle Léger et ÉconomiqueLlama Nemotron Rerank VL 1B v2 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 240 tokens/s, un indice d’
$0.03 / 1M
$0.03 / 1M
128K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- Gemini Embedding 2 is faster at 350 tok/s vs 240 tok/s.
| Caractéristique | Gemini Embedding 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 33 |
Provider | NVIDIA | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.03 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 350 tok/s | 240 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 2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1340)
- Débit rapide de 350 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 200 ms
- Tarification API optimisée ($0.2/$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 Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (Arena Elo 1220)
- Débit rapide de 240 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 90 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 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $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 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-embedding-2 | llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Unified multimodal joint-embedding transformer | Cross-Encoder Multimodal Reranking 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 ($0.2/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.03/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Cached input at $0.008/1M tokens |
| 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 | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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, vision, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | embedding | score |
Gemini Embedding 2 vs Llama Nemotron Rerank VL 1B v2: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini Embedding 2 or Llama Nemotron Rerank VL 1B v2?
Gemini Embedding 2 is more intelligent. It scores 78 compared with 33 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini Embedding 2 is faster, generating 350 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.09s compared with 0.20s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.
Verdict
Gemini Embedding 2 (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 Rerank VL 1B v2 (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini Embedding 2 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini Embedding 2 assure un débit supérieur et Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini Embedding 2 ou Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini Embedding 2 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 2 et Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ?+
Gemini Embedding 2 est facturé $0.20 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.03 / $0.03 pour Llama Nemotron Rerank VL 1B v2. En coût pondéré, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini Embedding 2 prend en charge 8.2K tokens contre 128K tokens pour Llama Nemotron Rerank VL 1B v2. Côté vitesse de génération, Gemini Embedding 2 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).