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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

Text oder Token-IDs zu Vektoren mit float-Kodierung und angegebenen 20,000 Tokens gehostetem Kontext.

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

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

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Start

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`

Eingabetypen

`text`, `token_ids`

Ausgabetypen

`embedding`

Kontext

20.000 tokens

Ausgabeformat

json

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-embedding-001 | Standard— |
| Feld`input` | Typ`string\|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— |
| Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float | Standardfloat |
| Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungNicht unterstützt | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— |
| Feld`user` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`session_id` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`trace` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**text\_to\_embedding**

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Vertragstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Vertragfloat |
| Parameter`dimensions_override` | Vertragfalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Vertrag20000 |
| Parameter`multimodal_objects` | Vertragfalse |
| Parameter`material_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 Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### 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)
```

### 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 |
| --- | --- |
| Feld`object` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`data[].index` | Typinteger |
| Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\] |
| Feld`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-embedding-001&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-001&fmt=embeddings)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

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

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`

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Ausgaben in der Historie

Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

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Reseller-Lizenz

Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de)

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