Google: Gemini Embedding 001
Text oder Token-IDs zu Vektoren mit float-Kodierung und angegebenen 20,000 Tokens gehostetem Kontext.
Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
google/gemini-embedding-001 stellt Text als Retrieval-Vektoren dar. Ein praktischer Einsatz findet technische Passagen, wenn eine Frage anders formuliert ist als das Dokument. Die Ailoot-Route nennt 20,000 Tokens gehosteten Kontext und akzeptiert Textstrings, Stringarrays oder Token-ID-Arrays. Pro Anfrage ist eine einheitliche Eingabeart zu verwenden.
Das Ergebnis enthält indizierte Vektoren mit endlichen Gleitkommazahlen. Der Vertrag veröffentlicht keine Standardvektorbreite und schließt dimensions-Überschreibungen ausdrücklich aus. Bestimme die Indexbreite aus der tatsächlichen Vektorlänge und halte sie für diesen Index fest. encoding_format unterstützt float. Ein Aufgabentyp- oder Anfrage-/Dokumentschalter fehlt. Bereite Fragen und Dokumente konsistent vor und halte beim Indexaufbau oder Update genaues Modell und Vektorbreite zusammen.
Ailoot Ultra · Embeddings POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-001
google/gemini-embedding-001Einstieg
Text oder Token-IDs zu Vektoren mit float-Kodierung und angegebenen 20,000 Tokens gehostetem Kontext.
- Zulässige Eingaben
- Text · token_ids
- Ergebnisse
- embedding
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Embeddings POST /v1/embeddings
- Eingabe
text,token_ids- Ausgabe
embedding- Kontext
- 20'000 tokens
- Ausgabeformat
- json
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-embedding-001 | Standard— |
Feldinput | Typstring|string[]|integer[]|integer[][] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Nicht leerer, homogener Batch. Token-IDs sind nichtnegative Ganzzahlen. Eingabebudget: Maximum: 20'000 · Texteinheit: UTF8-Bytes · Tokeneinheit: Elemente des Token-Arrays | Standard— |
Feldencoding_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits float | Standardfloat |
Felddimensions | Typinteger | AnforderungNicht unterstützt | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— |
Felduser | Typjson_value | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
Feldsession_id | Typjson_value | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
Feldtrace | Typjson_value | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options abgelehnt | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
text_to_embedding
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, input |
Parameterinput_shapes | Vertragstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parameterencoding_format | Vertragfloat |
Parameterdimensions_override | Vertragfalse |
Parametermax_input_budget_units | Vertrag20000 |
Parametermultimodal_objects | Vertragfalse |
Parametermaterial_types | Vertragtext, token_ids |
Lebenszyklus: synchronous_json
Jeden Vektorindex und jede Dimension beibehalten.
Ein multimodaler Modellname erlaubt auf genau diesem Pfad keine Bildobjekte.
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0003 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Embeddings
set -eu
: "${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
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)
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Embeddings
json
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Jeden Vektor mit seinem Index beibehalten. Die Anzahl der Vektoren muss der Anzahl der Eingaben entsprechen; die Dimensionen müssen konsistent sein.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldobject | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Felddata[].index | Typinteger |
Felddata[].embedding | Typfinite float[] |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra google/gemini-embedding-001
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · Google: Gemini Embedding 001
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:text,token_ids→embedding- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:model,input,encoding_format,provider- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:ctx:20000;input.budget.maximum:20000(UTF8-Bytes);input.min_items:1