Gemini Embedding 2 Preview
Red Neuronal
Gemini Embedding 2 Preview — мультимодальная модель эмбеддингов от Google для семантического поиска и RAG.
2 703
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
65 536
Tamaño del contexto
(en tokens)
0,24 $
Costo del prompt
(por 1M tokens)
< 0.01 $
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Ejemplo de código y API para Gemini Embedding 2 PreviewOfrecemos 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 2 Preview?
Gemini Embedding 2 Preview — первая мультимодальная модель эмбеддингов Google: текст и изображения она отображает в единое векторное пространство, поэтому поиск по смыслу работает сразу по обоим типам данных, без отдельных индексов. Через BotHub модель подключается по единому OpenAI-совместимому API — доступ из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены, а переключение на другую из более чем 250 моделей не требует переписывать интеграцию. Векторы кладутся в Qdrant, pgvector или другое хранилище. Применяйте для RAG-ассистентов по базе знаний, семантического и кросс-модального поиска по каталогу, дедупликации и кластеризации контента, классификации обращений.Preguntas frecuentes sobre Gemini Embedding 2 Preview
¿Se pueden usar los resultados de Gemini Embedding 2 Preview 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