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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

Testo o ID di token convertiti in vettori float, con contesto ospitato indicato di 20,000 token.

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

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

google/gemini-embedding-001 rappresenta il testo come vettori per il recupero. Puoi trovare un passaggio tecnico pertinente anche se la domanda usa parole diverse dal documento. La rotta Ailoot indica contesto ospitato di 20,000 token e accetta stringhe, array di stringhe o array di ID token, mantenendo un tipo di input coerente per richiesta.

Il risultato contiene vettori indicizzati di float finiti. Il contratto non pubblica una dimensione predefinita ed esclude l’override dimensions: ricava la larghezza dal vettore restituito e mantienila fissa nell’indice. encoding\_format supporta float. Non sono esposti selettori di tipo di attività o query/documento. Prepara domande e documenti con convenzioni coerenti e conserva insieme modello esatto e larghezza quando crei o aggiorni l’indice.

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

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

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Introduzione

Testo o ID di token convertiti in vettori float, con contesto ospitato indicato di 20,000 token.

Input accettati

Testo · token\_ids

Risultati

embedding

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

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

Tipi di input

`text`, `token_ids`

Tipi di output

`embedding`

Contesto

20.000 tokens

Formato di output

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-embedding-001 | Predefinito— |
| Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 20.000 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
| Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
| Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
| Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**text\_to\_embedding**

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, input |
| Parametro`input_shapes` | Contrattostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametro`encoding_format` | Contrattofloat |
| Parametro`dimensions_override` | Contrattofalse |
| Parametro`max_input_budget_units` | Contratto20000 |
| Parametro`multimodal_objects` | Contrattofalse |
| Parametro`material_types` | Contrattotext, token\_ids |

Ciclo di vita: `synchronous_json`

Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.

Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico.

### Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.0003** / 1K token Output · Token in output **$0** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · Embedding

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)
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · Embedding

json

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.

Campi della risposta

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

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

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

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

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

FAQ · Google: Gemini Embedding 001

Quali input e risultati sono disponibili?

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

Quali campi usa la richiesta?

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

Quali limiti si applicano?

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

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