Gemini Embedding 2 vs Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Google tarafından geliştirilen Gemini Embedding 2 ve NVIDIA tarafından sunulan Llama Nemotron Rerank VL 1B v2, 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; Llama Nemotron Rerank VL 1B v2, 128K token bağlam penceresi ve $0.03/$0.03 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Embedding 2
Vektör Gömme ve RAGGoogle 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
$0.20 / 1M
$0.00 / 1M
8.2K tokens
N/A
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Hafif ve Ekonomik ModelNVIDIA tarafından geliştirilen Llama Nemotron Rerank VL 1B v2; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 33/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.03/$0
$0.03 / 1M
$0.03 / 1M
128K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- Gemini Embedding 2 is faster at 350 tok/s vs 240 tok/s.
| Feature | Gemini Embedding 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 33 |
Provider | NVIDIA | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.03 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 350 tok/s | 240 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1220)
- Sadece 90 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- 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.
| Metric | Gemini Embedding 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini Embedding 2 | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-embedding-2 | llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Unified multimodal joint-embedding transformer | Cross-Encoder Multimodal Reranking 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 ($0.2/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.03/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Cached input at $0.008/1M tokens |
| 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 | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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, vision, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | embedding | score |
Gemini Embedding 2 vs Llama Nemotron Rerank VL 1B v2: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Gemini Embedding 2 or Llama Nemotron Rerank VL 1B v2?
Gemini Embedding 2 is more intelligent. It scores 78 compared with 33 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini Embedding 2 is faster, generating 350 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.09s compared with 0.20s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K 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 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, 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 2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Gemini Embedding 2 mi yoksa Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 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 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Gemini Embedding 2 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.20 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 $0.03 / $0.03 seviyesindedir. Karma maliyette Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Gemini Embedding 2 8.2K token bağlam penceresi sunarken Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini Embedding 2 öndedir.
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: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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 NVIDIA resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).