GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini Embedding 2 vs Gemini Embedding 001: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google tarafından geliştirilen Gemini Embedding 2 ve Google tarafından sunulan Gemini Embedding 001, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Gemini Embedding 2, 8.2K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.20/$0.00 fiyat sunarken; Gemini Embedding 001, 2K token bağlam penceresi ve $0.15/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Gemini Embedding 2

Vektör Gömme ve RAG

Google tarafından geliştirilen Gemini Embedding 2; anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları için tasarlanmış olup 8K bağlam penceresi, 350 token/sn hız, 78/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.2/$0 fiyatlandırm

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

Vektör Gömme ve RAG

Google tarafından geliştirilen Gemini Embedding 001; anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları için tasarlanmış olup 2K bağlam penceresi, 400 token/sn hız, 70/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.15/$0 fiyatland

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1340)
  • Sadece 200 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 350 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.2/$0 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages

  • 2K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1280)
  • Sadece 150 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 400 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.15/$0 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Gemini Embedding 2 (anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Gemini Embedding 001 (anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Gemini Embedding 2 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Gemini Embedding 001 daha yüksek üretim hızı sağlar; Gemini Embedding 001 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Gemini Embedding 2 mi yoksa Gemini Embedding 001 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Gemini Embedding 2 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Gemini Embedding 2 ve Gemini Embedding 001 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Gemini Embedding 2 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.20 / $0.00 ücretlendirilirken, Gemini Embedding 001 $0.15 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Gemini Embedding 001 daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Gemini Embedding 2 8.2K token bağlam penceresi sunarken Gemini Embedding 001 2K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini Embedding 001 öndedir.

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)

Related reading

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.

Resmi kaynaklar: Google ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).