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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

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

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

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

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

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had google/gemini-embedding-001 | Lalai— |
| Medan`input` | Jenis`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & 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— |
| Medan`encoding_format` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had float | Lalaifloat |
| Medan`dimensions` | Jenis`integer` | KeperluanTidak disokong | Nilai & had Minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`user` | Jenis`json_value` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model. | Lalai— |
| Medan`session_id` | Jenis`json_value` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model. | Lalai— |
| Medan`trace` | Jenis`json_value` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model. | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak | Lalai— |

Gabungan bahan input

**text\_to\_embedding**

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Kontrakstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Kontrakfloat |
| Parameter`dimensions_override` | Kontrakfalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Kontrak20000 |
| Parameter`multimodal_objects` | Kontrakfalse |
| Parameter`material_types` | Kontraktext, 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

| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Pembenaman

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)
```

### 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

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`object` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`data[].index` | Jenisinteger |
| Medan`data[].embedding` | Jenisfinite float\[\] |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

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

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

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

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`

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](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





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





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.