gemini-embedding-2
gemini-embedding-2-previewGoogle 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
- Giá từ
- Đầu vào / Đầu ra · 1M
- Ngữ cảnh
- 8.2K
- Cửa sổ nhập tối đa
- Phương thức
- →
- Phát hành
- Apr 2026
Giá theo nhà cung cấp
Khả năng / Phương thức hỗ trợ
Nhà cung cấp & quyền riêng tư
SentencePiece (Gemini)Hiệu suất
Giới thiệu gemini-embedding-2
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Tình huống sử dụng và prompt
Gợi ý để bắt đầu đánh giá; đầu vào và tùy chọn được hỗ trợ nằm trong phần truy cập API.
Các tình huống có thể khám phá
- Đánh giá tìm kiếm ngữ nghĩa bằng các truy vấn và tài liệu tiêu biểu.
- So sánh chất lượng truy xuất trên cơ sở kiến thức của bạn trước khi kết nối trợ lý.
Mẹo thực hành
Kiểm tra endpoint trả về embedding hay xếp hạng lại tài liệu. Giữ cách tiền xử lý nhất quán khi lập chỉ mục và truy vấn.
Truy cập API
Mẫu mã
/v1beta/models/gemini-embedding-2:generateContent| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
inputbắt buộc | string | — | Văn bản hoặc mảng văn bản cần vector hoá |
dimensions | integer | >= 1 | Cắt embedding xuống số chiều này |
encoding_format | enum | = float | Định dạng truyền cho vector embedding |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.
Xác thực
Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .
Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.
Tham số hỗ trợ
| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
inputbắt buộc | string | — | Văn bản hoặc mảng văn bản cần vector hoá |
dimensions | integer | >= 1 | Cắt embedding xuống số chiều này |
encoding_format | enum | = float | Định dạng truyền cho vector embedding |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Giới hạn tốc độ
| Nhà cung cấp | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 4.4K | 875K | 88K |
| Google Vertex | 9.1K | 1.8M | 181K |
RPM = yêu cầu mỗi phút, TPM = token mỗi phút, RPD = yêu cầu mỗi ngày. Giới hạn áp dụng cho từng nhóm token.
Câu hỏi thường gặp về gemini-embedding-2
gemini-embedding-2 là gì?
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Làm thế nào để gọi gemini-embedding-2?
Tạo khóa API có quyền truy cập gemini-embedding-2, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.
gemini-embedding-2 được tính phí như thế nào?
Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.
Cửa sổ ngữ cảnh của gemini-embedding-2 lớn bao nhiêu?
Danh mục ghi cửa sổ ngữ cảnh là 8192 token. Xem endpoint đã chọn để biết giới hạn yêu cầu.
Làm thế nào để đánh giá gemini-embedding-2 cho dự án của tôi?
Kiểm tra endpoint trả về embedding hay xếp hạng lại tài liệu. Giữ cách tiền xử lý nhất quán khi lập chỉ mục và truy vấn.