Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GoogleのGemini Embedding 001とNVIDIAのLlama Nemotron Embed VL 1B v2は、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini Embedding 001は2K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.15/出力$0.00、一方のLlama Nemotron Embed VL 1B v2は32K トークンのコンテキストで入力$0.02/出力$0.02です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Embedding 001
ベクトル埋め込み・RAG検索Google の Gemini Embedding 001 は、高次元ベクトル検索、セマンティック検索、高精度なRAG（検索拡張生成）構築向けに設計されたAIモデルです。2K のコンテキストウィンドウ、毎秒 400 トークンの生成速度、知能指数 70/100（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0）を実現しています。
$0.15 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
ベクトル埋め込み・RAG検索NVIDIA の Llama Nemotron Embed VL 1B v2 は、高次元ベクトル検索、セマンティック検索、高精度なRAG（検索拡張生成）構築向けに設計されたAIモデルです。32K のコンテキストウィンドウ、毎秒 280 トークンの生成速度、知能指数 32/100（1Mトークンあたり入力$0.02・出力$0.02）を実現しています。
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages
- 2K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（Arena Elo 1280）
- 毎秒 400 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 150ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- 32K のコンテキストウィンドウと最大 2K トークンの出力容量（Arena Elo 1210）
- 毎秒 280 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 80ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (1B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Gemini Embedding 001（高次元ベクトル検索、セマンティック検索、高精度なRAG（検索拡張生成）構築、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama Nemotron Embed VL 1B v2（高次元ベクトル検索、セマンティック検索、高精度なRAG（検索拡張生成）構築、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGemini Embedding 001がリードし、応答速度とスループットではGemini Embedding 001が優れ、APIコスト効率ではLlama Nemotron Embed VL 1B v2が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Gemini Embedding 001 と Llama Nemotron Embed VL 1B v2 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Gemini Embedding 001 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Gemini Embedding 001 と Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini Embedding 001 は100万トークンあたり入力$0.15 / 出力$0.00、Llama Nemotron Embed VL 1B v2 は入力$0.02 / 出力$0.02です。総合的なコスト効率では Llama Nemotron Embed VL 1B v2 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Gemini Embedding 001 が 2K トークン、Llama Nemotron Embed VL 1B v2 が 32K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini Embedding 001 がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Aion-Mini：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
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.
公的ソース: GoogleおよびNVIDIA公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。