Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini Embedding 2とGoogleのGemini Embedding 001は、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini Embedding 2は8.2K 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$0.20/出力$0.00、一方のGemini Embedding 001は2K トークンのコンテキストで入力$0.15/出力$0.00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 2
ベクトル埋め込み・RAG検索Google の Gemini Embedding 2 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。8K のコンテキストウィンドウ、毎秒 350 トークンの生成速度、知能指数 78/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0）を実現しています。
$0.20 / 1M
$0.00 / 1M
8.2K tokens
N/A
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
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | 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 |
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 2 · Strengths & Key Advantages
- 8K 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 1340）
- 毎秒 350 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 200ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.2・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
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
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Gemini Embedding 2（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。）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 2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Gemini Embedding 001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 2 と Gemini Embedding 001 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 2 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 2 と Gemini Embedding 001 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini Embedding 2 は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.00、Gemini Embedding 001 は入力$0.15 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Gemini Embedding 001 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 2 が 8.2K トークン、Gemini Embedding 001 が 2K 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.
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公的ソース: GoogleおよびGoogle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)。