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 da Google e Llama Nemotron Embed VL 1B v2 da NVIDIA são dois modelos de IA de destaque. O Gemini Embedding 001 oferece uma janela de contexto de 2K tokens a $0.15/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Llama Nemotron Embed VL 1B v2 oferece 32K tokens de contexto a $0.02/$0.02 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Embedding 001
Embeddings Vetoriais e RAGO Gemini Embedding 001 da Google é um modelo de IA projetado para busca vetorial semântica, indexação de documentos e pipelines RAG, oferecendo janela de contexto de 2K, velocidade de 400 tokens/s, índice de inteligência de 70/100 e tarifa
$0.15 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Embeddings Vetoriais e RAGO Llama Nemotron Embed VL 1B v2 da NVIDIA é um modelo de IA projetado para busca vetorial semântica, indexação de documentos e pipelines RAG, oferecendo janela de contexto de 32K, velocidade de 280 tokens/s, índice de inteligência de 32/100
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 2K com limite máximo de saída de 4K tokens (Arena Elo 1280)
- Taxa de transferência rápida de 400 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 150 ms
- Economia de API competitiva ($0.15/$0 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 32K com limite máximo de saída de 2K tokens (Arena Elo 1210)
- Taxa de transferência rápida de 280 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 80 ms
- Pesos abertos (1B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Gemini Embedding 001 (Indicado para busca vetorial semântica, indexação de documentos e pipelines RAG, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Indicado para busca vetorial semântica, indexação de documentos e pipelines RAG, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Gemini Embedding 001 lidera em inteligência geral e programação, Gemini Embedding 001 oferece geração mais rápida e Llama Nemotron Embed VL 1B v2 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Gemini Embedding 001 ou Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+
Nas avaliações de inteligência e código, Gemini Embedding 001 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Gemini Embedding 001 ou Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+
O Gemini Embedding 001 custa $0.15 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Llama Nemotron Embed VL 1B v2 custa $0.02 / $0.02. No custo combinado, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Gemini Embedding 001 suporta 2K tokens de contexto contra 32K tokens do Llama Nemotron Embed VL 1B v2, enquanto Gemini Embedding 001 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Google e NVIDIA e benchmarks independentes (2026).