Ik heb Gemini 2.0 nu twee weken getest voor een RAG project. Hier mijn bevindingen:
**Positief:**
- Multimodal capabilities zijn indrukwekkend — je kunt echt mixed content (tekst + tabellen + afbeeldingen) als input geven
- 2M token context window is een game-changer voor grote documentsets
- Zeer competitieve pricing via de API
- Code generation kwaliteit is sterk verbeterd t.o.v. 1.5
**Negatief:**
- API latency is hoger dan OpenAI en Anthropic (300-800ms first token)
- Function calling is minder betrouwbaar dan GPT-4o
- Documentatie is verwarrend (tig verschillende modellen en tiers)
- Rate limits zijn strenger
**Conclusie:**
Voor batch processing en document analysis is het een uitstekende keuze. Voor real-time chatbots en agents zou ik nog bij OpenAI/Anthropic blijven. De prijs/kwaliteit verhouding is wel echt goed — ik ga het vaker inzetten voor kosteneffectieve use cases.
Reacties (2)
T
Tom Builder3 dagen geleden
Vergelijkbare ervaring! De code quality is echt goed maar de latency is een dealbreaker voor production chatbots. Ik gebruik het nu als "second opinion" model — als mijn RAG pipeline een low-confidence antwoord geeft, vraag ik Gemini om een check. Werkt goed en is goedkoop.
F
Fatima El Amrani3 dagen geleden
Die 2M context window is echt next-level. Ik heb er een hele codebase in gegooid (500K tokens) en het kon echt cross-file references vinden die andere modellen misten. Voor code review van grote PRs is het perfect.