Google: Gemini Embedding 001
Текстовая модель эмбеддингов от Google Gemini для семантического поиска, кластеризации, ранжирования и других задач, где важны векторные представления текста. Доступна в Gemini API с бесплатным уровнем доступа.
Чтобы сгенерировать ключ, авторизуйтесь и пополните баланс
Производительность модели
Контекстное окно:
20000
Размерность вектора:
3072
MTEB Score:
68.3%
Ценообразование за 1M токенов
Input:
11 ₽
Output:
- ₽
Хронология
Дата релиза:
Март 2025
Модальности
Input
Text
Output
Vector
Функциональные и технические возможности
Мультиязычность
Сокращение размерности (Matryoshka Support)
Поиск по коду
Задачи кластеризации/классификации
Как получить доступ к gemini-embedding-001 по API
2
Приступайте к работе
Используйте любой SDK, совместимый с OpenAI, чтобы встроить gemini-embedding-001 в ваше приложение.
Пример интеграции
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="your-api-key",
base_url="https://api.vsellm.ru/v1"
)
# Создание embedding для одного текста
response = client.embeddings.create(
input="Текст для векторизации",
model="google/gemini-embedding-001"
)
embedding = response.data[0].embedding
print(f"Embedding dimension: {len(embedding)}")