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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google의 Gemini Embedding 2와 Google의 Gemini Embedding 001는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Gemini Embedding 2는 8.2K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.20/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemini Embedding 001는 2K 토큰 컨텍스트와 $0.15/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini Embedding 2

벡터 임베딩 및 RAG 검색

Google의 Gemini Embedding 2 모델은 고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인에 최적화된 AI 모델로, 8K 컨텍스트 윈도우, 초당 350 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 78/100점(1M 토큰당 입력 $0.2 / 출력 $0)을 제공합니다.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini Embedding 001

벡터 임베딩 및 RAG 검색

Google의 Gemini Embedding 001 모델은 고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인에 최적화된 AI 모델로, 2K 컨텍스트 윈도우, 초당 400 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 70/100점(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0)을 제공합니다.

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7870
Provider
GoogleGoogle
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 text2K tokens~3 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
350 tok/s400 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini Embedding 001
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini Embedding 001
+14% faster generation
Context
Gemini Embedding 2
8.2K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini Embedding 2Gemini Embedding 001
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1340ptsvs1280pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

350 tok/s vs400 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini Embedding 20.20s
Gemini Embedding 0010.15s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Embedding 21.63s
Gemini Embedding 0011.40s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini Embedding 2 Monthly API Bill
$0.30 / month
$0.2/1M in · $0/1M out
Gemini Embedding 001 Monthly API Bill
$0.22 / month
$0.15/1M in · $0/1M out
Gemini Embedding 001 saves approximately $0.08 / month (25%) under this workload.1.3x Savings

Gemini Embedding 2 · Strengths & Key Advantages

  • 8K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1340)
  • 초당 350 토큰의 빠른 처리 속도와 200ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.2 / 출력 $0)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages

  • 2K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1280)
  • 초당 400 토큰의 빠른 처리 속도와 150ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.08$0.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
0K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini Embedding 2Gemini Embedding 001
Official API Model ID (SDK)models/gemini-embedding-2models/gemini-embedding-001
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-042025-05
Knowledge CutoffFebruary 2026March 2025
ArchitectureUnified multimodal joint-embedding transformerDense semantic text embedding transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 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 windowFlat rate ($0.15/1M in) across full 2K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext
Output Modalitiesembeddingembedding

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Gemini Embedding 2(고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemini Embedding 001(고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Gemini Embedding 2가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Gemini Embedding 001가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Gemini Embedding 001가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Gemini Embedding 2와 Gemini Embedding 001 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Gemini Embedding 2가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Gemini Embedding 2와 Gemini Embedding 001의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Gemini Embedding 2는 100만 토큰당 입력 $0.20 / 출력 $0.00이며, Gemini Embedding 001는 입력 $0.15 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Gemini Embedding 001가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Gemini Embedding 2가 8.2K 토큰, Gemini Embedding 001가 2K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Gemini Embedding 001가 더 빠릅니다.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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.

공식 출처: Google 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).