Source: https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/
Language: da

# Google: Gemini Embedding 001

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/facts.json)

## [Google: Gemini Embedding 001](https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/)

Tekst eller token-ID’er til vektorer med float-kodning og en angivet hostet kontekst på 20,000 tokens.

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-001`](https://ailoot.ai/models/da/google-gemini-embedding-001/#method-0)

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

google/gemini-embedding-001 repræsenterer tekst som vektorer til informationssøgning. En praktisk anvendelse er at finde det relevante tekniske afsnit, når et spørgsmål bruger andre ord end dokumentet. Ailoot-ruten angiver en hostet kontekst på 20,000 tokens og accepterer tekststrenge, lister af strenge eller lister af token-ID’er med én ensartet inputtype pr. forespørgsel.

Resultatet indeholder indekserede vektorer med endelige flydende tal. Den accepterede kontrakt angiver ingen standardbredde på vektorerne og udelukker udtrykkeligt en dimensions-tilsidesættelse; fastlæg indeksbredden ud fra den faktiske længde på den returnerede vektor, og hold den fast for det pågældende indeks. encoding\_format understøtter float. Ruten indeholder ingen task-type- eller query/document-vælger. Brug en ensartet forbehandlingskonvention til spørgsmål og dokumenter, og hold den præcise model og vektorbredde samlet, når indekset oprettes eller opdateres.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-001`

[`google/gemini-embedding-001`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-embedding-001&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-001&fmt=embeddings)

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Start

Tekst eller token-ID’er til vektorer med float-kodning og en angivet hostet kontekst på 20,000 tokens.

Accepterede input

Tekst · token\_ids

Resultater

embedding

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

Inputtyper

`text`, `token_ids`

Outputtyper

`embedding`

Kontekst

20.000 tokens

Outputformat

json

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser google/gemini-embedding-001 | Standard— |
| Felt`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 Betingelser: Ikke-tom batch med ensartede elementer. Token-ID’er er ikke-negative heltal. Inputbudget: Maksimum: 20.000 · Tekstenhed: UTF8-bytes · Tokenenhed: elementer i et tokenarray | Standard— |
| Felt`encoding_format` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser float | Standardfloat |
| Felt`dimensions` | Type`integer` | KravIkke understøttet | Værdier og grænser Minimum: 1 | Standard— |
| Felt`user` | Type`json_value` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: Kilden tillader dette JSON-metadatafelt; den præcise betydning hos den bagvedliggende udbyder afhænger af modellen. | Standard— |
| Felt`session_id` | Type`json_value` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: Kilden tillader dette JSON-metadatafelt; den præcise betydning hos den bagvedliggende udbyder afhænger af modellen. | Standard— |
| Felt`trace` | Type`json_value` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: Kilden tillader dette JSON-metadatafelt; den præcise betydning hos den bagvedliggende udbyder afhænger af modellen. | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvist | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**text\_to\_embedding**

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Kontraktstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Kontraktfloat |
| Parameter`dimensions_override` | Kontraktfalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Kontrakt20000 |
| Parameter`multimodal_objects` | Kontraktfalse |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, token\_ids |

Livscyklus: `synchronous_json`

Gem hver vektors indeks og dimension.

Et multimodalt modelnavn giver ikke adgang til at bruge billedobjekter på denne præcise sti.

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Standardpris Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Standardpris Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens **$0.0003** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0** / 1K tokens Input · Cachelæsning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-embedding-001", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='google/gemini-embedding-001',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · Embeddings

json

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Gem hver vektor med dens indeks. Antallet af vektorer skal svare til antallet af input; dimensionerne skal være ensartede.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Der indføres intet endpoint til embedding-job.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`object` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`data[].index` | Typeinteger |
| Felt`data[].embedding` | Typefinite float\[\] |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-embedding-001`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-embedding-001&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-001&fmt=embeddings)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-embedding-001`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-embedding-001&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-001&fmt=embeddings)

FAQ · Google: Gemini Embedding 001

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-001`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-001`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-001`: `ctx`: `20000`; `input.budget.maximum`: `20000` (UTF8-bytes); `input.min_items`: `1`

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

## Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

## Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement

Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.

Rabatkode på op til 50%

Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.

Udgifter i historikken

Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation

Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.

Licens til forhandlere

Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.

Dokumenter på websitet

Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.