Gemini Embedding 001
Réseau Neuronal
Gemini Embedding 001 — модель векторных представлений от Google для семантического поиска, RAG и кластеризации текста.
6 600
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
20 000
Taille du contexte
(en tokens)
0,18 $
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Exemple de code et API pour Gemini Embedding 001Nous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
Comment ça marche 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.Questions fréquentes sur Gemini Embedding 001
Puis-je utiliser les résultats de Gemini Embedding 001 à des fins commerciales ?
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
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