Gemini Embedding 001
Red Neuronal
Gemini Embedding 001 — модель векторных представлений от Google для семантического поиска, RAG и кластеризации текста.
6 600
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
20 000
Tamaño del contexto
(en tokens)
0,18 $
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Ejemplo de código y API para Gemini Embedding 001Ofrecemos acceso completo a la API de OpenAI a través de nuestro servicio. Todos nuestros puntos finales cumplen completamente con los puntos finales de OpenAI y se pueden usar tanto con complementos como al desarrollar su propio software a través del SDK.Crear clave API
Cómo funciona Gemini Embedding 001?
Gemini Embedding 001 — модель эмбеддингов от Google, которая переводит тексты в векторы и удерживает верхние позиции в бенчмарке MTEB. Она рассчитана на работу сразу в нескольких доменах: наука, право, финансы и программный код. В BotHub модель доступна через единый OpenAI-совместимый API, без VPN и зарубежной карты, с оплатой в рублях по факту использования. Запросы передаются в зашифрованном виде, а данные не сохраняются. Векторы можно складывать в Qdrant или pgvector и строить на них семантический поиск по базе документов, RAG-контур для ассистента поддержки, кластеризацию обращений, дедупликацию карточек товаров и поиск похожих фрагментов кода в репозитории.Preguntas frecuentes sobre Gemini Embedding 001
¿Se pueden usar los resultados de Gemini Embedding 001 con fines comerciales?
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Servicio de SoporteAbierto de 10:00 a 18:00 MSK