Google: Gemini Embedding 2 Preview
Gemini Embedding 2 Preview convierte texto, imágenes, audio, vídeo y PDF en vectores numéricos en un espacio multimodal. Su perfil Preview documentado por separado admite recuperación y comparación entre modalidades, una entrada de 8192 tokens y dimensiones vectoriales flexibles.
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.
Gemini Embedding 2 Preview es la edición Preview con nombre propio de la familia nativa de embeddings multimodales de Google. Asigna texto, imágenes, vídeo, audio y PDF a un espacio numérico compartido, con intención semántica representada en más de 100 idiomas. La salida son embeddings: vectores utilizados para comparar y recuperar material relacionado. Esta identidad Preview sigue siendo distinta de la edición estable Gemini Embedding 2 y no implica pesos intercambiables ni un espacio vectorial idéntico.
El anuncio original describe búsqueda entre modalidades, clasificación, agrupación, análisis de sentimiento y generación aumentada por recuperación como aplicaciones posteriores. Una consulta de texto puede encontrar un elemento visual relacionado, mientras que una imagen o clip también pueden actuar como fuente de búsqueda. Una aplicación guarda las representaciones, las compara y devuelve los registros correspondientes; un modelo de lenguaje separado puede utilizar el material de origen recuperado para redactar una respuesta. El embedding por sí mismo no contiene una explicación en lenguaje natural ni una transcripción.
Su propia página del modelo documenta un límite de entrada de 8192 tokens y dimensiones de salida de 128 a 3072, con 768, 1536 y 3072 como tamaños recomendados. El anuncio Preview da un valor predeterminado de 3072 y describe Matryoshka Representation Learning, que conserva información útil en prefijos más cortos de la representación. Mantén una dimensión elegida para los vectores que deban compararse y conserva la edición del modelo junto con la colección, en lugar de mezclar representaciones solo porque coincidan sus longitudes.
El anuncio Preview documenta hasta seis imágenes PNG o JPEG por solicitud, hasta 120 segundos de vídeo MP4 o MOV y documentos PDF de hasta seis páginas. También documenta embeddings directos de audio sin una transcripción textual intermedia. Estas especificaciones proceden del propio anuncio Preview, no de la guía estable posterior. El anuncio no establece todos los límites actuales de duración de audio, códecs o muestreo de fotogramas para este perfil Preview exacto.
La entrada multimodal intercalada permite que la representación refleje relaciones entre medios, como una imagen y su leyenda. Para un catálogo de productos, proporciona juntos la fotografía y la descripción aprobada cuando describan un objeto que deba recuperarse como unidad. Para una colección documental, divide la fuente en pasajes o páginas específicos y conserva su título y posición. Para una biblioteca multimedia, selecciona un clip que corresponda al evento que los usuarios deban encontrar y guarda su intervalo temporal original junto con el registro almacenado.
Una tarea útil de recuperación deja clara la relación prevista. Una pregunta que busca una explicación, una búsqueda de elementos visualmente similares y una agrupación por temas son tareas diferentes aunque utilicen la misma colección de origen. Prepara el contenido de forma coherente, registra la edición y la dimensión y mantén cada vector vinculado a su fuente. La similaridad aporta candidatos que la aplicación debe examinar; no prueba que dos registros afirmen el mismo hecho ni que una fuente recuperada responda por completo a una pregunta.
Para una búsqueda práctica de medios, representa la imagen o extracto de vídeo elegidos y compáralos con la descripción del contenido deseado. Presenta la fuente coincidente junto con su leyenda o intervalo temporal para que un usuario pueda revisarla. Para un asistente de conocimiento, recupera la página o pasaje pertinentes antes de generar la respuesta escrita. La función del modelo Preview es la representación numérica multimodal que permite esos pasos de selección, mientras que el almacenamiento, las reglas de ordenación y la respuesta final siguen formando parte del flujo de trabajo que lo integra.
Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-2-preview
google/gemini-embedding-2-preview
google/gemini-embedding-2-previewPrimeros pasos
Gemini Embedding 2 Preview convierte texto, imágenes, audio, vídeo y PDF en vectores numéricos en un espacio multimodal. Su perfil Preview documentado por separado admite recuperación y comparación entre modalidades, una entrada de 8192 tokens y dimensiones vectoriales flexibles.
- Entradas aceptadas
- Texto
- Resultados
- embedding
Disponible en Ailoot · entradas y métodos
Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales POST /v1/embeddings
- Tipos de entrada
text- Tipos de salida
embedding- Contexto
- 8192 tokens
- Formato de salida
- json
| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-embedding-2-preview | Predeterminado— |
Campoinput | Tipostring|string[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Combinaciones de materiales de entrada
text_to_embedding
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, input |
Parámetroinput_shapes | Contratostring, string[] |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Ciclo de vida: synchronous_json
Conserva todos los vectores e índices devueltos.
De este perfil mínimo de texto no se deduce compatibilidad con imágenes, audio ni objetos de archivo.
Planes
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
- Modo rápido
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
- Modo flex
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
- Esfuerzo máximo de razonamiento
- Sin especificar 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 $0.0004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Representaciones vectoriales
{
"model": "google/gemini-embedding-2-preview",
"input": [
"First document",
"Second document"
]
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > embedding-request.json <<'JSON_REQUEST'
{
"model": "google/gemini-embedding-2-preview",
"input": [
"First document",
"Second document"
]
}
JSON_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 @embedding-request.json -o embedding-response.json
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 |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
Errores y siguientes pasos
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónFalta model o el JSON está mal formado. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados. |
Respuesta413 · invalid_request_error | CondiciónSe ha superado el límite configurado para el cuerpo de la solicitud. | Siguiente pasoReduce la cantidad de material real. |
Respuesta422 · invalid_request_error | CondiciónLa entrada o los controles incumplen la política específica vigente. | Siguiente pasoUsa la entrada mínima de texto mostrada, sin controles heredados. |
Respuesta503 · billing_error | CondiciónNo se puede vincular el acceso o la cotización. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas la política. |
Alias
Alias del modelo
Ailoot Ultra google/gemini-embedding-2-preview
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2-preview:text→embedding- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2-preview:model,input- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2-preview:ctx:8192