Gemini Embeddings is a multimodal embedding technique that converts text, audio, video, and image data into numerical vectors that can be processed by machine learning algorithms, especially large models. These vector representations are designed to capture the semantic meaning and context of the data they represent.
Ventana de Contexto
8K
Tokens de Salida Máximos
8K
Lanzamiento
2026-03-10
Capacidades
VisiónEntrada de AudioEntrada de Video
Proveedores Disponibles
Vertex
Protocolos Soportados
gemini
Providers
Vertex
Tokens de Entrada
$0.2/M
Tokens de Salida
$0/M
Entrada de Imagen
$0.45/M
Entrada de Audio
$6.5/M
Entrada de Video
$12/M
Protocols
gemini
Ejemplos de Código
from google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.ai/gemini"},)response = client.models.embed_content(model="google/gemini-embedding-2-preview",contents="Hello, world!",)print(response.embeddings[0].values[:5])
Modelos Relacionados
Preguntas Frecuentes
Google: Gemini Embedding 2 Preview en Ofox.ai cuesta $0.2/M por millón de tokens de entrada y $0 por millón de tokens de salida. Pago por uso, sin cuotas mensuales.
Google: Gemini Embedding 2 Preview soporta una ventana de contexto de 8K tokens con salida máxima de 8K tokens, permitiéndote procesar documentos extensos y mantener conversaciones largas.
Simplemente configura tu base URL a https://api.ofox.ai/v1 y usa tu API key de Ofox. La API es compatible con OpenAI — solo cambia la base URL y la API key en tu código existente.
Google: Gemini Embedding 2 Preview soporta las siguientes capacidades: Visión, Entrada de Audio, Entrada de Video. Accede a todas las funciones a través de la API unificada de Ofox.ai.