Dapatkan email saat harga campuran model ini turun. Tidak diperlukan akun.
Satu email per tetes. Berhenti berlangganan kapan saja.
Harga campuran harian ($/1 juta) — dicatat setiap hari, menjadi tren seiring berjalannya waktu.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Harga pada 2026-05-08 · Sumber: google_gemini_official_pricing
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
Model penyematan teks Google Gemini untuk pengambilan, pencocokan semantik, dan klasifikasi.
gemini-embedding-001 adalah model Teks dari Google (US). HotON.ai melacaknya pada $0.15 per 1 juta token masukan dan $0.00 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 1K. Skor efisiensi gabungannya adalah 88/100 dengan perkiraan $0.000 per tugas yang berhasil.
gemini-embedding-001 dilacak pada $0.15 per 1 juta token masukan dan $0.00 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $0.04 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
gemini-embedding-001 mendukung hingga jendela konteks token 1K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, gemini-embedding-001 lebih murah dibandingkan 70% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #341 dari 535 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — llama-3.1-8b-instant adalah opsi berbiaya lebih rendah di $0.08 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Teks yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Siap untuk ditempelkan ke dalam artikel, makalah, atau permintaan AI — harga dan tanggal diperbarui dengan data langsung.
HotON.ai — gemini-embedding-001 (Google): $0.15/1M input, $0.00/1M output, as of 2026-05-08. https://hoton.ai/id/models/google-gemini-embedding-001Harga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Efisiensi adalah gabungan harga riil dan konteks yang dimodelkan.