Wszystkie modele
Google
Gemini Embedding 2
Multimodalny model osadzania Google do umieszczania tekstu, obrazów, wideo, audio i plików PDF w jednej przeszukiwalnej przestrzeni wektorowej.
Przegląd w prostym języku angielskim
Czym właściwie jest Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 pozwala systemowi wyszukiwania porównywać znaczenie kilku typów multimediów zamiast utrzymywać oddzielny model wektorowy dla każdego formatu. Zapytanie tekstowe może pobrać odpowiedni obraz, segment wideo, klip audio, plik PDF lub fragment, jeśli są one osadzone w tym samym miejscu.
Programiści mogą wybrać mniejszy rozmiar wyjściowy, aby zmniejszyć ilość miejsca w bazie danych, lub zachować pełne 3072 wymiary, gdy ważniejsza jest jakość pobierania. Typy zadań pomagają odróżnić zapytania wyszukiwania od indeksowanych dokumentów, klasyfikacji, grupowania i innych obciążeń.
Dobre dopasowanie do
- Wyszukiwanie multimodalne w tekście i mediach
- RAG do plików PDF, obrazów, plików audio i wideo
- Zespoły już budują z Gemini API
Porównanie kategorii
Fakty, które mają znaczenie w przypadku modeli osadzenia
Są to specyfikacje opublikowane przez dostawcę, a nie wyniki testów porównawczych Cody. Skorzystaj z połączonych źródeł, aby poznać aktualne limity i wyjątki specyficzne dla punktu końcowego.
- Cena osadzania
- Wyślij SMS-a o wartości 0,20 $ / 1 mln tokenów; stawki multimodalne są zróżnicowaneAktualna cena dostawcy za milion tokenów wejściowych lub najbliższa opublikowana jednostka rozliczeniowa.
- Pojemność wejściowa
- 8192 tokenów tekstowych; media mają osobne limityMaksymalna zawartość akceptowana w jednym wejściu do osadzania, przy użyciu udokumentowanej podstawy tokena dostawcy.
- Wymiary wektorowe
- 128–3072; Zalecane 768, 1536 lub 3072Obsługiwane rozmiary wyjściowe; mniejsze wektory zmniejszają ilość pamięci, podczas gdy większe wektory mogą zachować więcej informacji.
- Zaakceptowane dane wejściowe
- Tekst, obraz, wideo, audio, PDFTekst, kod, obraz, dźwięk, wideo, plik PDF lub dane wejściowe obsługujące dokument obsługiwane przez punkt końcowy.
- Kontrola pobierania
- Typy zadań, wymiar wyjściowy, tytuł dokumentów wyszukiwaniaTryby zapytań/dokumentów, typy zadań, obcinanie, dzielenie na porcje i inne elementy sterujące kształtujące wektory do pobrania.
- Gdzie biegnie
- Gemini Developer API i Google AI StudioBezpośredni interfejs API, rynek w chmurze, wdrożenie prywatne lub trasa hostowana samodzielnie udokumentowana przez dostawcę.
Ceny i porównania
Oszacuj koszt
Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.
Zakładamy 600 tokenów na stronę, przetwarzaną osobno. Faktyczna liczba się różni. Tylko embeddingi, bez przechowywania, wyszukiwania i odpowiedzi.
Gemini Embedding 2
Szacowany koszt (USD)
Dla podanego użycia · USD · Cena API, nie abonamentu
- Tokeny wejściowe
- 0,20 USD za 1 mln tokenów
Jak działa ten szacunek
Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.
Dostęp do API i dostawcy
Gdzie zdobyć Gemini Embedding 2
Dostępność
Regiony i etap dostępu
Ogólnie dostępne za pośrednictwem interfejsu API programisty Gemini dla osadzania tekstu i multimodalnego.
Dostęp Gemini API jest zgodny z listą obsługiwanych krajów Google, stanem rozliczeń projektu i wymaganiami wiekowymi.
Sprawdź dostępność na żywoDane i szkolenia
Trasa ma znaczenie.
Warunki Google Gemini API rozróżniają usługi bezpłatne i płatne: treści z usług bezpłatnych mogą być wykorzystywane do ulepszania produktów, natomiast monity i odpowiedzi dotyczące usług płatnych nie są wykorzystywane do ulepszania produktów.
Jest to zwięzła lektura cytowanych materiałów dostawcy, a nie porada prawna. Brama innej firmy może mieć inne warunki przechowywania, routingu, szkolenia i miejsca zamieszkania niż bezpośrednie API twórcy modelu.
Przeczytaj politykę dostawcyCzęsto zadawane pytania
Często zadawane pytania dotyczące Gemini Embedding 2
Co to jest Gemini Embedding 2?
Multimodalny model osadzania Google do umieszczania tekstu, obrazów, wideo, audio i plików PDF w jednej przeszukiwalnej przestrzeni wektorowej. Gemini Embedding 2 pozwala systemowi wyszukiwania porównywać znaczenie kilku typów multimediów zamiast utrzymywać oddzielny model wektorowy dla każdego formatu. Zapytanie tekstowe może pobrać odpowiedni obraz, segment wideo, klip audio, plik PDF lub fragment, jeśli są one osadzone w tym samym miejscu.
Kiedy wypuszczono Gemini Embedding 2?
Według materiałów cytowanego dostawcy Gemini Embedding 2 został wydany na 22 kwietnia 2026.
Gdzie mogę uzyskać dostęp do Gemini Embedding 2?
Ogólnie dostępne za pośrednictwem interfejsu API programisty Gemini dla osadzania tekstu i multimodalnego. Drogi dostępu wymienione w tym przewodniku to Google i Google AI Studio.
Ile kosztuje Gemini Embedding 2?
Wyślij SMS o wartości 0,20 $ / 1 milion. Płatne standardowe ceny obejmują również osobne wejście obrazu, dźwięku i wideo. Stawki grupowe stanowią połowę standardowych stawek płaconych; Warstwa bezpłatna ma inne warunki korzystania z danych.
Gdzie jest dostępny Gemini Embedding 2?
Ogólnie dostępne za pośrednictwem interfejsu API programisty Gemini dla osadzania tekstu i multimodalnego. Dostęp Gemini API jest zgodny z listą obsługiwanych krajów Google, stanem rozliczeń projektu i wymaganiami wiekowymi.
Czy moje dane API Gemini Embedding 2 są wykorzystywane do szkolenia?
Warunki Google Gemini API rozróżniają usługi bezpłatne i płatne: treści z usług bezpłatnych mogą być wykorzystywane do ulepszania produktów, natomiast monity i odpowiedzi dotyczące usług płatnych nie są wykorzystywane do ulepszania produktów. Polityka należy do warunków trasy dostawcy i konta, dlatego sprawdź ją ponownie przed użyciem w środowisku produkcyjnym.
Porównanie cen
USD za milion tokenów dla podanych API przy standardowej długości kontekstu. Stawki cache i długiego kontekstu mogą się różnić. Pomijamy modele bez zgodnych, sprawdzonych cen; niższy koszt nie oznacza lepszej jakości.
- Mistral Embed0,10 USD
Mistral AI
- Voyage 4 Large0,12 USD
Voyage AI
- Voyage Context 40,12 USD
Voyage AI
- Voyage Code 40,12 USD
Voyage AI
- text-embedding-3-large0,13 USD
OpenAI
- Gemini Embedding 20,20 USD
Google
Ten model
Powiązane porównania
Porównania bezpośrednie
Gemini Embedding 2 vs text-embedding-3-large
Model OpenAI o najwyższych możliwościach osadzania tekstu na potrzeby wyszukiwania semantycznego, rekomendacji, grupowania i potoków wyszukiwania.
Otwórz pełne porównanieGemini Embedding 2 vs Cohere Embed 4
Cohere to korporacyjny model osadzania wielojęzycznego tekstu, obrazów i bogatych wizualnie dokumentów z oknem kontekstowym o wielkości 128 KB.
Otwórz pełne porównanieGemini Embedding 2 vs Voyage 4 Large
Wysokiej jakości ogólny model osadzania Voyage AI do wyszukiwania tekstu i kodu, z regulowanymi wymiarami i współdzieloną przestrzenią wektorową rodziny.
Otwórz pełne porównanieGemini Embedding 2 vs Voyage Context 4
Model osadzania uwzględniający dokumenty Voyage AI, który automatycznie tworzy wektory dla fragmentów, zachowując jednocześnie informacje z otaczającego dokumentu.
Otwórz pełne porównanieGemini Embedding 2 vs Voyage Code 4
Specjalistyczny model osadzania Voyage AI umożliwiający wyszukiwanie odpowiedniego kodu na podstawie pytań w języku naturalnym lub innego kontekstu kodu źródłowego.
Otwórz pełne porównanieGemini Embedding 2 vs Mistral Embed
Prosty model osadzania hostowanego tekstu firmy Mistral do wyszukiwania semantycznego, grupowania, klasyfikacji i RAG.
Otwórz pełne porównanie
