gemini-embedding-001
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
- 最低料金
- 入力 / 出力 · 1M
- コンテキスト
- 2K
- 最大入力ウィンドウ
- モダリティ
- →
- 公開日
- Jul 2025
サプライヤー別料金
機能 / サポートされるモダリティ
プロバイダーとデータ保護
SentencePiece (Gemini)パフォーマンス
gemini-embedding-001 について
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
使用例とプロンプト
評価を始めるためのヒントです。対応する入力とオプションは API アクセス欄を参照してください。
検討できる使用例
- 代表的なクエリと文書でセマンティック検索を評価します。
- アシスタントを接続する前に、自分のナレッジベースで検索品質を比較します。
実用的なヒント
エンドポイントが埋め込みを返すのか文書を再順位付けするのかを確認し、索引作成と検索で前処理を統一してください。
API を利用
コードサンプル
/v1beta/models/gemini-embedding-001:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
input必須 | string | — | ベクトル化するテキストまたは配列 |
dimensions | integer | >= 1 | 指定した次元数にベクトルを切り詰めます |
encoding_format | enum | = float | ベクトルの転送エンコーディング |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
認証
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
対応パラメータ
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
input必須 | string | — | ベクトル化するテキストまたは配列 |
dimensions | integer | >= 1 | 指定した次元数にベクトルを切り詰めます |
encoding_format | enum | = float | ベクトルの転送エンコーディング |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
レート制限
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 3.4K | 685K | 69K |
| Google Vertex | 3.9K | 772K | 77K |
RPM = 1 分あたりリクエスト数、TPM = 1 分あたりトークン数、RPD = 1 日あたりリクエスト数。制限はトークングループ単位で適用されます。
gemini-embedding-001 に関するよくある質問
gemini-embedding-001 とは？
Google 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
gemini-embedding-001 を呼び出すには？
gemini-embedding-001 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
gemini-embedding-001 の料金体系は？
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
gemini-embedding-001 のコンテキストウィンドウは？
モデルカタログには 2048 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
自分のプロジェクトに gemini-embedding-001 が適しているか評価するには？
エンドポイントが埋め込みを返すのか文書を再順位付けするのかを確認し、索引作成と検索で前処理を統一してください。