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

# Google: Gemini Embedding 001

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

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

Texto ou IDs de tokens para vetores, com codificação float e contexto alojado indicado de 20,000 tokens.

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

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

google/gemini-embedding-001 representa texto como vetores para recuperação. Pode encontrar a passagem técnica pertinente quando a pergunta usa palavras diferentes do documento. A rota Ailoot indica contexto alojado de 20,000 tokens e aceita cadeias textuais, conjuntos de cadeias ou de IDs de tokens, com um tipo de entrada consistente por pedido.

O resultado contém vetores indexados de valores float finitos. O contrato não publica dimensão predefinida e exclui explicitamente substituir dimensions; determine a dimensão do índice pelo comprimento real dos vetores devolvidos e mantenha-a fixa. encoding\_format suporta float. Não expõe tipo de tarefa nem seletor consulta/documento. Prepare perguntas e documentos de forma consistente e associe modelo exato e dimensão ao criar ou atualizar o índice.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-001`

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

Google /`google/gemini-embedding-001`

### Introdução

Texto ou IDs de tokens para vetores, com codificação float e contexto alojado indicado de 20,000 tokens.

Entradas aceites

Texto · token\_ids

Resultados

embedding

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

Entrada

`text`, `token_ids`

Saída

`embedding`

Contexto

20 000 tokens

Formato de saída

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-embedding-001 | Predefinição— |
| Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 Condições: Lote homogéneo não vazio. Os IDs de tokens são números inteiros não negativos. Orçamento de entrada: Máximo: 20 000 · Unidade de texto: bytes UTF8 · Unidade de tokens: elementos do array de tokens | Predefinição— |
| Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites float | Predefiniçãofloat |
| Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNão suportado | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição— |
| Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
| Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
| Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options rejeitado | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**text\_to\_embedding**

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, input |
| Parâmetro`input_shapes` | Contratostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parâmetro`encoding_format` | Contratofloat |
| Parâmetro`dimensions_override` | Contratofalse |
| Parâmetro`max_input_budget_units` | Contrato20000 |
| Parâmetro`multimodal_objects` | Contratofalse |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, token\_ids |

Ciclo de vida: `synchronous_json`

Guarde o índice e a dimensão de cada vetor.

O nome do modelo multimodal não permite objetos de imagem neste caminho exato.

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0003** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Embeddings

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)
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Embeddings

json

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Guarde cada vetor com o respetivo índice. O número de vetores tem de ser igual ao número de entradas; as dimensões têm de ser consistentes.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Não é introduzido nenhum endpoint de tarefas de embeddings.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`object` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`data[].index` | Tipointeger |
| Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\] |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

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

FAQ · Google: Gemini Embedding 001

Que entradas e resultados estão disponíveis?

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

Que campos utiliza o pedido?

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

Que limites se aplicam?

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

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Custos no histórico

O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido.

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Documentos no site

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[Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt)

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