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Dieses Modell wurde aus dem aktiven Katalog genommen; die folgenden Informationen sind archiviert. Der Anbieter empfiehlt die Migration zu gemini-embedding-2.

Gemini Embedding 001

Veröffentlicht 2025-07-14

embedding

gemini-embedding-001 ist Googles universelles Text-Embedding-Modell auf der Gemini-API, dokumentiert für semantische Suche, Textklassifikation, Clustering und Retrieval-Augmented Generation.

Eingabe
Text $0.15/M
Ausgabe
Text

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (Herstellerangabe) 2.048

Embeddings

Embedding-Dimensionen 128 bis 3072, wählbar Vom Anbieter empfohlene Größen: 768 · 1536 · 3072
Ausgabe kürzbar Ja

Modell

Modalitäten Text → Text

Google's general-purpose text embedding model on the Gemini API, documented for semantic search, classification, clustering and RAG. Output dimensionality is Matryoshka rather than fixed: the docs give it as "Flexible, supports: 128 - 3072" with 768, 1536 and 3072 named as recommended, so a single dimension count does not describe this model. Input is capped at 2,048 tokens per request. The task_type parameter accepts SEMANTIC_SIMILARITY, CLASSIFICATION, CLUSTERING, RETRIEVAL_DOCUMENT, RETRIEVAL_QUERY, CODE_RETRIEVAL_QUERY, QUESTION_ANSWERING and FACT_VERIFICATION. Google's deprecation page lists a shutdown date of 2028-05-14 with gemini-embedding-2 as the replacement.

laut Offizielle Google-Dokumentation ↗

Gemini Embedding 001 in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/embeddings

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-embedding-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über Gemini Embedding 001

  • Die für einen Vergleich wichtigste Eigenschaft ist, dass die Ausgabebreite nicht fest ist: Google gibt sie als „Flexible, supports: 128 - 3072" an und nennt 768, 1536 und 3072 als empfohlene Werte, sodass eine einzelne Dimensionszahl dieses Modell nicht beschreibt und ein kürzerer Vektor ohne Modellwechsel angefordert werden kann.
  • Die Eingabe ist auf 2.048 Token pro Anfrage begrenzt, und der Parameter task_type akzeptiert SEMANTIC_SIMILARITY, CLASSIFICATION, CLUSTERING, RETRIEVAL_DOCUMENT, RETRIEVAL_QUERY, CODE_RETRIEVAL_QUERY, QUESTION_ANSWERING und FACT_VERIFICATION, womit ein Modell beide Seiten eines Retrieval-Paares bedienen kann.
  • Googles Deprecation-Seite nennt den 14.
  • Mai 2028 als Abschaltdatum und gemini-embedding-2 als Nachfolger.

FAQ

Lässt sich die Gemini Embedding 001 API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Das reicht, um Gemini Embedding 001 mit Ihrem realen Workload auszuprobieren, bevor Sie eine Zahlungsmethode hinterlegen.

Worin ist Gemini Embedding 001 am besten?

Ausgabebreite wählbar von 128 bis 3072; ein Modell für beide Seiten eines Retrieval-Paares; Abschaltdatum für Mai 2028 veröffentlicht. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 kostet auf Synthorai $0.15 pro Million Input-Tokens und $0 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag.

Unterstützt Gemini Embedding 001 Prompt-Caching?

Gemini Embedding 001 hat auf Synthorai derzeit keinen Cache-Lese-Rabatt. Prompt-Caching gilt weiterhin für andere Modelle auf dem Gateway; cache-fähige Alternativen finden Sie in der Preistabelle. Caching-Vergleich der Anbieter →

Wie erhalte ich Zugang zu Gemini Embedding 001?

Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-embedding-001", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.

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Vergleichen

Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.

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