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.
Fenêtre de contexte
8K
Tokens de sortie max
8K
Publié
2026-03-10
Capacités
VisionEntrée audioEntrée vidéo
Fournisseurs disponibles
Vertex
Protocoles supportés
gemini
Providers
Vertex
Tokens d'entrée
$0.2/M
Tokens de sortie
$0/M
Entrée image
$0.45/M
Entrée audio
$6.5/M
Entrée vidéo
$12/M
Protocols
gemini
Exemples de code
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])
Modèles associés
Questions fréquentes
Google: Gemini Embedding 2 Preview sur Ofox.ai coûte $0.2/M par million de tokens d'entrée et $0 par million de tokens de sortie. Paiement à l'usage, sans frais mensuels.
Google: Gemini Embedding 2 Preview supporte une fenêtre de contexte de 8K tokens avec un maximum de 8K tokens en sortie, permettant de traiter de longs documents et de maintenir des conversations prolongées.
Configurez simplement votre URL de base sur https://api.ofox.ai/v1 et utilisez votre clé API Ofox. L'API est compatible OpenAI — changez simplement l'URL de base et la clé API dans votre code existant.
Google: Gemini Embedding 2 Preview supporte les capacités suivantes : Vision, Entrée audio, Entrée vidéo. Accédez à toutes les fonctionnalités via l'API unifiée Ofox.ai.