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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

Texto o ID de tokens a vectores, con codificación float y contexto alojado declarado de 20.000 tokens.

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

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

google/gemini-embedding-001 representa texto como vectores para recuperación. Puede encontrar un pasaje técnico cuando la pregunta usa palabras distintas. Ailoot declara 20.000 tokens de contexto alojado y acepta cadenas, arrays de cadenas o arrays de ID de tokens, usando un tipo coherente por solicitud.

Devuelve vectores indexados de valores flotantes finitos. No publica dimensión predeterminada y excluye expresamente sobrescribirla con dimensions; establece el ancho del índice desde la longitud real devuelta y mantenlo fijo. encoding\_format admite float. No se expone tipo de tarea ni selector consulta/documento. Usa preparación coherente y conserva juntos modelo exacto y dimensión al construir o actualizar el índice.

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

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

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Primeros pasos

Texto o ID de tokens a vectores, con codificación float y contexto alojado declarado de 20.000 tokens.

Entradas aceptadas

Texto · token\_ids

Resultados

embedding

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings`

Tipos de entrada

`text`, `token_ids`

Tipos de salida

`embedding`

Contexto

20.000 tokens

Formato de salida

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-embedding-001 | Predeterminado— |
| Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 Condiciones: Lote homogéneo no vacío. Los ID de tokens son números enteros no negativos. Presupuesto de entrada: Máximo: 20.000 · Unidad de texto: bytes UTF8 · Unidad de tokens: elementos de un array de tokens | Predeterminado— |
| Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites float | Predeterminadofloat |
| Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNo compatible | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— |
| Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
| Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
| Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**text\_to\_embedding**

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, input |
| Parámetro`input_shapes` | Contratostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parámetro`encoding_format` | Contratofloat |
| Parámetro`dimensions_override` | Contratofalse |
| Parámetro`max_input_budget_units` | Contrato20000 |
| Parámetro`multimodal_objects` | Contratofalse |
| Parámetro`material_types` | Contratotext, token\_ids |

Ciclo de vida: `synchronous_json`

Conserva todos los índices y dimensiones de los vectores.

Que el modelo tenga un nombre multimodal no permite enviar objetos de imagen por esta ruta concreta.

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0003** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales

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)
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales

json

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada vector con su índice. El número de vectores debe coincidir con el número de entradas; las dimensiones deben ser coherentes.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

No se introduce ningún endpoint de trabajos de embeddings.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`object` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`data[].index` | Tipointeger |
| Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\] |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

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

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

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

FAQ · Google: Gemini Embedding 001

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

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

¿Qué campos utiliza la solicitud?

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

¿Qué límites se aplican?

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

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