Source: https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/ Language: it # Google: Gemini Embedding 2 Preview [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/facts.json) ## [Google: Gemini Embedding 2 Preview](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/) Gemini Embedding 2 Preview converte testo, immagini, audio, video e PDF in vettori numerici in un unico spazio multimodale. Il suo profilo di anteprima documentato separatamente supporta recupero e confronto tra modalità, un input di 8192 token e dimensioni vettoriali flessibili. - [**Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-embedding-2-preview/#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. Gemini Embedding 2 Preview è l’edizione di anteprima denominata da Google della sua famiglia nativa di embedding multimodale. Trasforma testo, immagini, video, audio e PDF in uno spazio numerico condiviso, con intento semantico rappresentato in oltre 100 lingue. L’output consiste in embedding: vettori usati per confrontare e recuperare materiale correlato. Questa identità di anteprima rimane separata dall’edizione stabile Gemini Embedding 2 e non implica pesi intercambiabili o uno spazio vettoriale identico. L’annuncio originale descrive ricerca tra modalità, classificazione, clustering, analisi del sentiment e generazione aumentata dal recupero come applicazioni a valle. Una query testuale può trovare un elemento visivo correlato, mentre un’immagine o una clip possono anche fungere da fonte per la ricerca. Un’applicazione memorizza le rappresentazioni, le confronta e restituisce i record corrispondenti; un modello linguistico separato può usare il materiale di origine recuperato per redigere una risposta. L’embedding stesso non contiene una spiegazione in linguaggio naturale o una trascrizione. La sua pagina specifica del modello documenta un limite di input di 8192 token e dimensioni di output da 128 a 3072, con 768, 1536 e 3072 come dimensioni raccomandate. L’annuncio dell’anteprima indica un valore predefinito di 3072 e descrive Matryoshka Representation Learning, che mantiene informazioni utili in prefissi più corti della rappresentazione. Mantieni una dimensione scelta per i vettori da confrontare e conserva l’edizione del modello insieme alla raccolta, anziché unire rappresentazioni soltanto perché le loro lunghezze coincidono. L’annuncio dell’anteprima documenta fino a sei immagini PNG o JPEG per richiesta, fino a 120 secondi di video MP4 o MOV e documenti PDF fino a sei pagine. Documenta inoltre embedding diretto dell’audio senza una trascrizione testuale intermedia. Queste specifiche provengono dall’annuncio dell’anteprima stessa, non dalla guida stabile successiva. L’annuncio non stabilisce tutti gli attuali limiti di durata audio, codec o campionamento dei fotogrammi per questo esatto profilo di anteprima. L’input multimodale intercalato permette alla rappresentazione di riflettere relazioni tra i media, come un’immagine e la sua didascalia. Per un catalogo di prodotti, fornisci insieme fotografia e descrizione approvata quando descrivono un unico oggetto recuperabile. Per una raccolta documentale, suddividi la fonte in passaggi o pagine mirati e preserva titolo e posizione. Per una libreria multimediale, seleziona una clip corrispondente all’evento che gli utenti devono trovare e mantieni l’intervallo temporale originale insieme al record memorizzato. Un’attività di recupero utile rende chiaro il rapporto desiderato. Una domanda che cerca una spiegazione, una ricerca di elementi visivamente simili e il clustering per argomento sono attività differenti anche quando usano la stessa raccolta di fonti. Prepara il contenuto in modo coerente, registra edizione e dimensione e mantieni ogni vettore collegato alla propria fonte. La similarità fornisce candidati da esaminare all’applicazione; non è prova che due record affermino lo stesso fatto o che una fonte recuperata risponda completamente a una domanda. Per una ricerca multimediale concreta, rappresenta l’immagine o l’estratto video scelto e confrontalo con la descrizione del contenuto desiderato. Presenta la fonte corrispondente insieme alla didascalia o all’intervallo temporale, affinché un utente possa verificarla. Per un assistente di conoscenze, recupera la pagina o il passaggio pertinente prima di generare la risposta scritta. Il ruolo del modello Preview è la rappresentazione numerica multimodale che supporta queste fasi di selezione, mentre memorizzazione, regole di ordinamento e risposta finale rimangono parti del flusso circostante. **Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview` [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) Google /`google/gemini-embedding-2-preview` ### Introduzione Gemini Embedding 2 Preview converte testo, immagini, audio, video e PDF in vettori numerici in un unico spazio multimodale. Il suo profilo di anteprima documentato separatamente supporta recupero e confronto tra modalità, un input di 8192 token e dimensioni vettoriali flessibili. Input accettati Testo Risultati embedding ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` Tipi di input `text` Tipi di output `embedding` Contesto 8192 tokens Formato di output json | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-embedding-2-preview | Predefinito— | | Campo`input` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | 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\[\] | | Parametro`material_types` | Contrattotext | Ciclo di vita: `synchronous_json` Conserva ogni vettore e indice restituito. Da questo profilo testuale minimo non si deduce il supporto per immagini, audio od oggetti file. ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato 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 **$0.0004** / 1K token Output · Token in output **$0** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Embedding Corpo JSON minimo completocurl · richiesta minima per embedding di testo ```json { "model": "google/gemini-embedding-2-preview", "input": [ "First document", "Second document" ] } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ### 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` | CondizioneModello mancante o JSON malformato. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati. | | Risposta413 · `invalid_request_error` | CondizioneSuperato il limite configurato per il corpo della richiesta. | Passaggio successivoRiduci il materiale effettivo. | | Risposta422 · `invalid_request_error` | CondizioneL'input o i controlli violano i criteri specifici attualmente in vigore. | Passaggio successivoUsa l'input testuale minimo mostrato senza controlli ereditati. | | Risposta503 · `billing_error` | CondizioneNon è possibile associare l'autorizzazione all'utilizzo o il preventivo. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i criteri applicabili. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `text` → `embedding` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `model`, `input` Quali limiti si applicano? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `ctx`: `8192` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.