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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

Texte ou identifiants de tokens vers vecteurs float, avec un contexte hébergé annoncé de 20 000 tokens.

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

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

google/gemini-embedding-001 représente le texte par des vecteurs de recherche. Il peut retrouver un passage technique pertinent malgré une question formulée autrement. La route Ailoot annonce 20 000 tokens de contexte hébergé et accepte chaîne, tableau de chaînes ou tableau d’identifiants de tokens, avec un seul type cohérent par requête.

La réponse contient des vecteurs indexés de nombres flottants finis. Aucune largeur par défaut n’est publiée et la surcharge dimensions est explicitement exclue : établissez la largeur d’index depuis le vecteur retourné et gardez-la fixe. encoding\_format accepte float. Aucun sélecteur de tâche ou requête/document n’est exposé. Préparez questions et documents de manière cohérente et conservez modèle exact et largeur ensemble dans l’index.

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

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

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Pour commencer

Texte ou identifiants de tokens vers vecteurs float, avec un contexte hébergé annoncé de 20 000 tokens.

Entrées acceptées

Texte · token\_ids

Résultats

embedding

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `token_ids`

Sortie

`embedding`

Contexte

20 000 tokens

Format de sortie

json

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-embedding-001 | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 Conditions: Lot homogène non vide. Les identifiants de jetons sont des entiers positifs ou nuls. Budget d’entrée : Maximum: 20 000 · Unité de texte: octets UTF8 · Unité de jetons: éléments du tableau de jetons | Par défaut— |
| Champ`encoding_format` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites float | Par défautfloat |
| Champ`dimensions` | Type`integer` | ExigenceNon pris en charge | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut— |
| Champ`user` | Type`json_value` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle. | Par défaut— |
| Champ`session_id` | Type`json_value` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle. | Par défaut— |
| Champ`trace` | Type`json_value` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle. | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**text\_to\_embedding**

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`input_shapes` | Contratstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Paramètre`encoding_format` | Contratfloat |
| Paramètre`dimensions_override` | Contratfalse |
| Paramètre`max_input_budget_units` | Contrat20000 |
| Paramètre`multimodal_objects` | Contratfalse |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, token\_ids |

Cycle de vie : `synchronous_json`

Conservez tous les indices et toutes les dimensions des vecteurs.

Un nom de modèle multimodal n’autorise pas les objets image sur ce chemin précis.

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### 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)
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Embeddings

json

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque vecteur avec son indice. Le nombre de vecteurs doit être égal au nombre d’entrées ; les dimensions doivent être cohérentes.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Aucun point de terminaison dédié aux tâches d’embedding n’est ajouté.

Champs de la réponse

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

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

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

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

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

FAQ · Google: Gemini Embedding 001

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

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

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

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

Quelles limites s’appliquent ?

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

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Documents sur le site

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