Source: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/ Language: ja # Google: Gemini Embedding 2 Preview [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/facts.json) ## [Google: Gemini Embedding 2 Preview](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/) Gemini Embedding 2 Previewは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを、1つのマルチモーダル空間の数値ベクトルへ変換します。別に文書化されたPreviewのプロファイルは、クロスモーダル検索と比較、8,192トークンの入力、柔軟なベクトル次元に対応します。 - [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-embedding-2-preview/#method-0) モデルについて この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。 Gemini Embedding 2 Previewは、Googleのネイティブなマルチモーダル埋め込みファミリーに属する、Previewという名前のエディションです。テキスト、画像、動画、音声、PDFを共通の数値空間へ写像し、100を超える言語の意味的な意図を表現します。出力は埋め込み、つまり関連する資料を比較して検索するためのベクトルです。このPreviewのモデルIDは、安定版Gemini Embedding 2とは別であり、ウェイトの互換性や同一のベクトル空間を意味しません。 当初の発表は、後続の用途としてクロスモーダル検索、分類、クラスタリング、感情分析、検索拡張生成を説明しています。テキストのクエリで関連する視覚資料を探せる一方、画像やクリップを検索の起点にもできます。アプリケーションは表現を保存して比較し、対応するレコードを返します。別の言語モデルが検索された出典資料を使って回答を起草できます。埋め込み自体に、自然言語の説明や文字起こしが含まれるわけではありません。 このエディション独自のモデルページには、8,192トークンの入力上限と128〜3,072の出力次元が記載され、768、1,536、3,072が推奨サイズです。Previewの発表は既定値を3,072とし、表現の短い先頭部分にも有用な情報を保持するMatryoshka Representation Learningを説明しています。比較する必要があるベクトルには選択した次元を統一し、コレクションとともにモデルエディションを記録してください。長さが一致するだけで表現を統合しないでください。 Previewの発表には、リクエストあたり最大6枚のPNGまたはJPEG画像、最大120秒のMP4またはMOV動画、最大6ページのPDF文書が記載されています。途中でテキストに文字起こしせず、音声を直接埋め込むことも記載されています。これらの仕様は、後の安定版ガイドではなく、Preview自身の発表に基づきます。その発表だけでは、この正確なPreviewプロファイルの現在の音声時間、コーデック、フレームサンプリングのすべての制限は確定しません。 混在したマルチモーダル入力により、画像とキャプションなど、メディア間の関係を表現に反映できます。商品カタログでは、1つの検索対象を説明する写真と承認済みの説明を一緒に入力してください。文書コレクションでは、原本を焦点の定まった文章やページに分け、タイトルと位置を残します。メディアライブラリーでは、ユーザーが見つけるべき事象に対応するクリップを選び、保存レコードとともに元の時間範囲を保持してください。 有用な検索タスクでは、意図する関係を明確にします。説明を求める質問、見た目が似た項目の検索、話題によるクラスタリングは、同じ原本コレクションを使っていても異なるタスクです。コンテンツを一貫して準備し、エディションと次元を記録し、すべてのベクトルを出典に結び付けてください。類似度は、アプリケーションが点検する候補を提供します。2つのレコードが同じ事実を述べていることや、検索された出典が質問に完全に答えることの証明ではありません。 実用的なメディア検索では、選択した画像や動画の抜粋を表現し、求めるコンテンツの説明と比較します。ユーザーが確認できるよう、一致した出典をキャプションや時間範囲とともに提示してください。知識アシスタントでは、文章の回答を生成する前に、関連するページや文章を検索します。Previewモデルの役割は、それらの選択段階を支えるマルチモーダルな数値表現です。保存、順位付けのルール、最終回答は、周囲のワークフローの部分として残ります。 **Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview` [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) Google /`google/gemini-embedding-2-preview` ### はじめに Gemini Embedding 2 Previewは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを、1つのマルチモーダル空間の数値ベクトルへ変換します。別に文書化されたPreviewのプロファイルは、クロスモーダル検索と比較、8,192トークンの入力、柔軟なベクトル次元に対応します。 対応する入力 テキスト 結果 embedding ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` 入力の種類 `text` 出力の種類 `embedding` コンテキスト 8,192 tokens 出力形式 json | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 google/gemini-embedding-2-preview | デフォルト— | | フィールド`input` | 種類`string\|string[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **text\_to\_embedding** メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様model, input | | パラメータ`input_shapes` | 仕様string, string\[\] | | パラメータ`material_types` | 仕様text | ライフサイクル: `synchronous_json` 返されたベクトルとインデックスをすべて保持してください。 この最小限のテキストプロファイルから、画像／音声／ファイルオブジェクトのサポートを推定しません。 ### 料金 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 #### Ailootの料金 #### 設定別の価格 | 設定 | 料金表 | 料金 | | --- | --- | --- | | 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · 埋め込み 必要最小限の完全な JSON ボディcurl · 最小構成のテキスト埋め込み ```json { "model": "google/gemini-embedding-2-preview", "input": [ "First document", "Second document" ] } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · 埋め込み json ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`object` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`data[].index` | 種類integer | | フィールド`data[].embedding` | 種類finite float\[\] | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件modelが未指定、またはJSONの形式が不正です。 | 次の手順指摘されたフィールドを修正してください。 | | レスポンス413 · `invalid_request_error` | 条件設定された本文サイズの上限を超えています。 | 次の手順実際の素材量を減らしてください。 | | レスポンス422 · `invalid_request_error` | 条件入力または制御項目が、現在の専用ポリシーに違反しています。 | 次の手順提示された最小限のテキスト入力を使用し、引き継いだ制御項目は追加しないでください。 | | レスポンス503 · `billing_error` | 条件利用許可または料金見積もりを紐付けできません。 | 次の手順レスポンスを保持してください。別のポリシーに置き換えないでください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot Ultra** [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `text` → `embedding` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `model`, `input` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `ctx`: `8192` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。