gemini-embedding-2
gemini-embedding-2-previewGoogle 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
- Цена от
- Вход / Выход · 1M
- Контекст
- 8.2K
- Максимальное окно ввода
- Модальности
- →
- Выпущено
- Apr 2026
Цены по поставщикам
Возможности / Поддерживаемые модальности
Поставщик и конфиденциальность
SentencePiece (Gemini)Производительность
О модели gemini-embedding-2
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Сценарии использования и промпты
Отправные точки для оценки; поддерживаемые входы и параметры перечислены в разделе доступа к API.
Возможные сценарии использования
- Оцените семантический поиск на типичных запросах и документах.
- Сравните качество поиска на своей базе знаний до подключения ассистента.
Практические советы
Уточните, возвращает ли эндпоинт эмбеддинги или ранжирует документы. Используйте одинаковую предобработку при индексации и поиске.
Доступ к API
Примеры кода
/v1beta/models/gemini-embedding-2:generateContent| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
inputобязателен | string | — | Текст или массив текстов для векторизации |
dimensions | integer | >= 1 | Усечь эмбеддинги до указанного числа измерений |
encoding_format | enum | = float | Кодирование векторов в передаче |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
Заменить <YOUR_API_KEY> на API-ключ из настроек токенов.
Аутентификация
Все запросы должны содержать Authorization: Bearer <TOKEN> . Эндпоинты формата Anthropic вместо этого принимают x-api-key .
Создавайте токены на странице «Токены». Их можно ограничить моделями, группами, IP и лимитами частоты.
Поддерживаемые параметры
| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
inputобязателен | string | — | Текст или массив текстов для векторизации |
dimensions | integer | >= 1 | Усечь эмбеддинги до указанного числа измерений |
encoding_format | enum | = float | Кодирование векторов в передаче |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
Ограничения частоты
| Поставщик | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 4.4K | 875K | 88K |
| Google Vertex | 9.1K | 1.8M | 181K |
RPM = запросов в минуту, TPM = токенов в минуту, RPD = запросов в день. Ограничения применяются к каждой группе токенов.
Частые вопросы о gemini-embedding-2
Что такое gemini-embedding-2?
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Как вызвать gemini-embedding-2?
Создайте API-ключ с доступом к gemini-embedding-2, затем используйте точный ID модели и поддерживаемый эндпоинт из раздела доступа к API. Поля запроса зависят от выбранного эндпоинта.
Как тарифицируется gemini-embedding-2?
Цена зависит от выбранной группы поставщиков и единицы тарификации модели. Текущая стоимость ввода, вывода, запроса или медиа показана на этой странице до регистрации.
Каков размер контекста gemini-embedding-2?
В каталоге указано контекстное окно 8192 токенов. Ограничения запроса уточняйте для выбранного эндпоинта.
Как оценить gemini-embedding-2 для своего проекта?
Уточните, возвращает ли эндпоинт эмбеддинги или ранжирует документы. Используйте одинаковую предобработку при индексации и поиске.