Google: Gemini Embedding 001
Tekst eller token-ID-er til vektorer med float-koding og oppført driftet 20,000-tokenkontekst.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
google/gemini-embedding-001 representerer tekst som vektorer for gjenfinning. Et praktisk bruksområde er relevant teknisk passasje når spørsmålet bruker andre ord enn dokumentet. Ailoot-ruten oppgir driftet kontekst på 20,000 tokens og tar tekststrenger, lister av strenger eller token-ID-er, med én konsekvent inndatatype per forespørsel.
Resultatet inneholder indekserte vektorer med endelige flyttall. Kontrakten publiserer ingen standardbredde og utelukker uttrykkelig dimensions-overstyring. Fastsett indeksbredde fra faktisk returnert vektorlengde og behold den i indeksen. encoding_format støtter float. Ingen oppgavetype- eller spørring/dokumentvelger tilbys. Bruk konsekvent klargjøring for spørsmål og dokumenter, og behold eksakt modell og vektorbredde sammen ved oppbygging eller oppdatering av indeks.
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-001
google/gemini-embedding-001Start
Tekst eller token-ID-er til vektorer med float-koding og oppført driftet 20,000-tokenkontekst.
- Godkjente inndata
- Tekst · token_ids
- Resultater
- embedding
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner POST /v1/embeddings
- Inndatatyper
text,token_ids- Utdatatyper
embedding- Kontekst
- 20 000 tokens
- Utdataformat
- json
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemini-embedding-001 | Standard— |
Feltinput | Typestring|string[]|integer[]|integer[][] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 Vilkår: Ikke-tom batch med ensartede elementer. Token-ID-er er ikke-negative heltall. Inndatabudsjett: Maksimum: 20 000 · Tekstenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: elementer i token-arrayet | Standard— |
Feltencoding_format | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser float | Standardfloat |
Feltdimensions | Typeinteger | KravStøttes ikke | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— |
Feltuser | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Feltsession_id | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Felttrace | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
text_to_embedding
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, input |
Parameterinput_shapes | Avtalestring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parameterencoding_format | Avtalefloat |
Parameterdimensions_override | Avtalefalse |
Parametermax_input_budget_units | Avtale20000 |
Parametermultimodal_objects | Avtalefalse |
Parametermaterial_types | Avtaletext, token_ids |
Livssyklus: synchronous_json
Bevar hver vektors indeks og dimensjon.
Et multimodalt modellnavn innebærer ikke at bildeobjekter er tillatt på denne nøyaktige stien.
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Standardpris Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Standardpris Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner
set -eu
: "${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)
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner
json
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Bevar hver vektor sammen med indeksen. Antall vektorer må være lik antall inndata; dimensjonene må være konsistente.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Det innføres ikke noe endepunkt for embedding-jobber.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltobject | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltdata[].index | Typeinteger |
Feltdata[].embedding | Typefinite float[] |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra google/gemini-embedding-001
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · Google: Gemini Embedding 001
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:text,token_ids→embedding- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:model,input,encoding_format,provider- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-001:ctx:20000;input.budget.maximum:20000(UTF8-byte);input.min_items:1