Preço combinado diário (US$/1 milhão) — registrado todos os dias, cria uma tendência ao longo do tempo.
Mix típico de saída para entrada de 3:1, por 1 milhão de tokens
Fonte: litellm
Geração de texto de uso geral, bate-papo, resumo e cargas de trabalho de conteúdo onde ampla capacidade e baixo custo são mais importantes.
Google multimodal embedding model for text, images, audio, video, and PDF retrieval.
gemini-embedding-2 é um modelo Texto da Google (US). HotON.ai o rastreia em $0.20 por 1 milhão de tokens de entrada e $0.00 por 1 milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de token 1K. Sua pontuação de eficiência composta é 88/100 com um $0.000 estimado por tarefa bem-sucedida.
gemini-embedding-2 é rastreado em $0.20 por 1 milhão de tokens de entrada e $0.00 por 1 milhão de tokens de saída. Uma carga de trabalho típica de saída para entrada de 3:1 combina aproximadamente $0.05 por 1 milhão de tokens. Os números são dados de demonstração ilustrativos.
Geração de texto de uso geral, bate-papo, resumo e cargas de trabalho de conteúdo onde ampla capacidade e baixo custo são mais importantes.
gemini-embedding-2 suporta até uma janela de contexto de token 1K – grande o suficiente para documentos longos e conversas estendidas em uma única solicitação.
Dentro do conjunto rastreado HotON.ai, gemini-embedding-2 é mais barato que 62% dos modelos no preço de entrada e classifica #315 de 521 em termos de eficiência geral.
Sim – qwen3-235b-a22b-2507 é uma opção de custo mais baixo em $0.10 por 1 milhão de tokens de saída, ao mesmo tempo que cobre casos de uso semelhantes de Texto. Compare-os lado a lado no HotON.ai.
O preço é real (através do catálogo TestKey, atualizado diariamente). A qualidade (Arena Elo) é real onde o modelo é classificado no LMArena. Velocidade, disponibilidade e eficiência são estimativas modeladas.