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Gemini Embedding 2
Modelo de incorporação multimodal do Google para colocar texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um espaço vetorial pesquisável.
Visão geral em inglês simples
O que Gemini Embedding 2 realmente é
Gemini Embedding 2 permite que um sistema de pesquisa compare o significado em vários tipos de mídia, em vez de manter um modelo vetorial separado para cada formato. Uma consulta de texto pode recuperar uma imagem, segmento de vídeo, clipe de áudio, PDF ou passagem relevante quando eles são incorporados no mesmo espaço.
Os desenvolvedores podem escolher um tamanho de saída menor para reduzir o armazenamento do banco de dados ou manter as 3.072 dimensões completas quando a qualidade da recuperação for mais importante. Os tipos de tarefas ajudam a distinguir consultas de pesquisa de documentos indexados, classificação, clustering e outras cargas de trabalho.
Bom ajuste para
- Pesquisa multimodal em texto e mídia
- RAG em PDFs, imagens, áudio e vídeo
- Equipes que já estão construindo com o Gemini API
Comparação de categorias
Os fatos que importam para os modelos incorporações
Estas são especificações publicadas pelo fornecedor, não pontuações de benchmark Cody. Siga as fontes vinculadas para limites atuais e exceções específicas de endpoint.
- Preço de incorporação
- Texto de tokens de US$ 0,20/1 milhão; taxas multimodais variamPreço atual do provedor por milhão de tokens de entrada ou a unidade de cobrança publicada mais próxima.
- Capacidade de entrada
- 8.192 tokens de texto; a mídia tem limites separadosConteúdo máximo aceito em uma entrada de incorporação, usando a base de token documentada do provedor.
- Dimensões vetoriais
- 128–3.072; 768, 1.536 ou 3.072 recomendadosTamanhos de saída suportados; vetores menores reduzem o armazenamento, enquanto vetores maiores podem preservar mais informações.
- Entradas aceitas
- Texto, imagem, vídeo, áudio, PDFEntrada com reconhecimento de texto, código, imagem, áudio, vídeo, PDF ou documento compatível com o endpoint.
- Controles de recuperação
- Tipos de tarefas, dimensão de saída, título para documentos de recuperaçãoModos de consulta/documento, tipos de tarefas, truncamento, fragmentação ou outros controles que moldam vetores para recuperação.
- Onde corre
- API de desenvolvedor Gemini e Google AI StudioAPI direta, mercado em nuvem, implantação privada ou rota auto-hospedada documentada pelo provedor.
Preços e comparações
Estime seu custo
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Supõe 600 tokens por página, processada separadamente. A contagem real varia. Inclui apenas embeddings, sem armazenamento, busca ou respostas.
Gemini Embedding 2
Total estimado (USD)
Para o uso indicado · USD · Preço de API, não de assinatura
- Tokens de entrada
- US$ 0,20 por 1 milhão de tokens
Como funciona esta estimativa
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
Acesso à API e ao provedor
Onde obter Gemini Embedding 2
Disponibilidade
Regiões e estágio de acesso
Geralmente disponível por meio da API Gemini Developer para incorporações de texto e multimodais.
O acesso Gemini API segue a lista de países suportados, o estado de faturamento do projeto e os requisitos de idade do Google.
Verifique a disponibilidade ao vivoDados e treinamento
A rota é importante.
Os termos Gemini API de Google distinguem serviços não pagos e pagos: o conteúdo de serviços não pagos pode ser usado para melhorar produtos, enquanto prompts e respostas de serviços pagos não são usados para melhorar produtos.
Esta é uma leitura concisa do material citado do fornecedor, e não um aconselhamento jurídico. Um gateway de terceiros pode ter diferentes termos de armazenamento, roteamento, treinamento e residência da API direta do criador do modelo.
Leia a política do provedorPerguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre Gemini Embedding 2
O que é Gemini Embedding 2?
Modelo de incorporação multimodal do Google para colocar texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um espaço vetorial pesquisável. Gemini Embedding 2 permite que um sistema de pesquisa compare o significado em vários tipos de mídia, em vez de manter um modelo vetorial separado para cada formato. Uma consulta de texto pode recuperar uma imagem, segmento de vídeo, clipe de áudio, PDF ou passagem relevante quando eles são incorporados no mesmo espaço.
Quando o Gemini Embedding 2 foi lançado?
Gemini Embedding 2 foi lançado em 22 de abril de 2026 de acordo com os materiais do fornecedor citado.
Onde posso acessar Gemini Embedding 2?
Geralmente disponível por meio da API Gemini Developer para incorporações de texto e multimodais. As rotas de acesso listadas neste guia são Google e Google AI Studio.
Quanto custa Gemini Embedding 2?
Texto de tokens de US$ 0,20/1 milhão. O preço padrão pago também lista entradas de imagem, áudio e vídeo separadamente. As taxas de lote são metade das taxas padrão pagas; o nível gratuito tem diferentes termos de uso de dados.
Onde o Gemini Embedding 2 está disponível?
Geralmente disponível por meio da API Gemini Developer para incorporações de texto e multimodais. O acesso Gemini API segue a lista de países suportados, o estado de faturamento do projeto e os requisitos de idade do Google.
Os dados da minha API Gemini Embedding 2 são usados para treinamento?
Os termos Gemini API de Google distinguem serviços não pagos e pagos: o conteúdo de serviços não pagos pode ser usado para melhorar produtos, enquanto prompts e respostas de serviços pagos não são usados para melhorar produtos. A política pertence à rota do provedor e aos termos da conta, portanto, verifique-a novamente antes do uso em produção.
Comparação de preços
USD por milhão de tokens nas APIs indicadas com contexto padrão. Tarifas de cache e contexto longo podem variar. Modelos sem preços revisados compatíveis são omitidos; menor custo não significa melhor qualidade.
- Mistral EmbedUS$ 0,10
Mistral AI
- Voyage 4 LargeUS$ 0,12
Voyage AI
- Voyage Context 4US$ 0,12
Voyage AI
- Voyage Code 4US$ 0,12
Voyage AI
- text-embedding-3-largeUS$ 0,13
OpenAI
- Gemini Embedding 2US$ 0,20
Google
Este modelo
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