Prix mixte quotidien (1 million de dollars) — enregistré chaque jour, se transforme en tendance au fil du temps.
Mélange sortie-entrée typique 3:1, par million de jetons
Source: litellm
Charges de travail de génération de texte, de chat, de synthèse et de contenu à usage général pour lesquelles une large capacité et un faible coût sont les plus importants.
Google multimodal embedding model for text, images, audio, video, and PDF retrieval.
gemini-embedding-2 est un modèle Texte de Google (US). HotON.ai le suit à $0.20 par 1 million de jetons d'entrée et $0.00 par 1 million de jetons de sortie, avec une fenêtre contextuelle de jeton 1K. Son score d'efficacité composite est de 88/100 avec une estimation de $0.000 par tâche réussie.
gemini-embedding-2 est suivi à $0.20 par 1 million de jetons d'entrée et à $0.00 par 1 million de jetons de sortie. Une charge de travail typique de 3:1 sortie-entrée se mélange à environ $0.05 pour 1 million de jetons. Les chiffres sont des données de démonstration illustratives.
Charges de travail de génération de texte, de chat, de synthèse et de contenu à usage général pour lesquelles une large capacité et un faible coût sont les plus importants.
gemini-embedding-2 prend en charge jusqu'à une fenêtre contextuelle de jeton 1K — suffisamment grande pour des documents longs et des conversations étendues en une seule requête.
Dans l'ensemble suivi HotON.ai, gemini-embedding-2 est moins cher que 62% des modèles en termes de prix d'entrée et se classe #315 de 521 en termes d'efficacité globale.
Oui — qwen3-235b-a22b-2507 est une option moins coûteuse à $0.10 par 1 million de jetons de sortie, tout en couvrant des cas d'utilisation similaires de Texte. Comparez-les côte à côte sur HotON.ai.
Le prix est réel (via le catalogue TestKey, mis à jour quotidiennement). La qualité (Arena Elo) est réelle là où le modèle est classé sur LMArena. La vitesse, la disponibilité et l'efficacité sont des estimations modélisées.