model

Google: Gemini Embedding 001

Markdown · JSON

Google: Gemini Embedding 001

Input teks atau ID token kepada vektor, dengan pengekodan float dan konteks dihoskan disenaraikan 20,000 token.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

google/gemini-embedding-001 mewakili teks sebagai vektor untuk carian. Kegunaan praktikal ialah mencari petikan teknikal relevan apabila soalan menggunakan perkataan berbeza daripada dokumen. Laluan Ailoot menyenaraikan konteks dihoskan 20,000 token dan menerima rentetan teks, tatasusunan rentetan atau tatasusunan ID token, dengan satu jenis input konsisten setiap permintaan.

Hasil mengandungi vektor float terhingga berindeks. Kontrak diterima tidak menerbitkan lebar vektor lalai dan jelas mengecualikan pintasan dimensions; tentukan lebar indeks daripada panjang vektor dipulangkan sebenar serta kekalkan bagi indeks itu. encoding_format menyokong float. Tiada pemilih jenis tugasan atau pertanyaan/dokumen disediakan pada laluan ini. Gunakan konvensyen penyediaan konsisten untuk soalan dan dokumen, serta simpan model tepat bersama lebar vektor ketika membina atau mengemas kini indeks.

Ailoot Ultra · Pembenaman POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-001

google/gemini-embedding-001

Google /google/gemini-embedding-001

Pengenalan

Input teks atau ID token kepada vektor, dengan pengekodan float dan konteks dihoskan disenaraikan 20,000 token.

Input yang diterima
Teks · token_ids
Hasil
embedding

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Pembenaman POST /v1/embeddings
Input
text, token_ids
Output
embedding
Konteks
20,000 tokens
Format output
json
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
google/gemini-embedding-001
Lalai—
MedaninputJenisstring|string[]|integer[]|integer[][]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Syarat: Kelompok homogen yang tidak kosong. ID token ialah integer bukan negatif.
Bajet input: Maksimum: 20,000 · Unit teks: bait UTF8 · Unit token: elemen tatasusunan token
Lalai—
Medanencoding_formatJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
float
Lalaifloat
MedandimensionsJenisintegerKeperluanTidak disokongNilai & had
Minimum: 1
Lalai—
MedanuserJenisjson_valueKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.
Lalai—
Medansession_idJenisjson_valueKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.
Lalai—
MedantraceJenisjson_valueKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak
Lalai—
Gabungan bahan input

text_to_embedding

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, input
Parameterinput_shapesKontrakstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Parameterencoding_formatKontrakfloat
Parameterdimensions_overrideKontrakfalse
Parametermax_input_budget_unitsKontrak20000
Parametermultimodal_objectsKontrakfalse
Parametermaterial_typesKontraktext, token_ids

Kitar hayat: synchronous_json

Simpan setiap indeks dan dimensi vektor.

Nama model multimodal tidak bermakna objek imej dibenarkan pada laluan khusus ini.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

KonfigurasiJadual kadarCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasCaj
Input · Token input $0.0003 / 1K token
Output · Token output $0 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Pembenaman

curlPython SDK
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
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)

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Pembenaman

json

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Simpan setiap vektor bersama indeksnya. Bilangan vektor mesti sama dengan bilangan input; dimensi mesti konsisten.

Jika respons asal perlu disemak

Tiada titik akhir tugas pembenaman diperkenalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanobjectJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medandata[].indexJenisinteger
Medandata[].embeddingJenisfinite float[]
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra google/gemini-embedding-001

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

google/gemini-embedding-001

FAQ · Google: Gemini Embedding 001
Apakah input dan hasil yang tersedia?

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

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

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

Apakah had yang terpakai?

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

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen