gemini-embedding-001 è il modello di embedding testuale generico di Google sull'API Gemini, documentato per ricerca semantica, classificazione del testo, clustering e generazione aumentata da recupero.
- Input
- testo $0.15/M
- Output
- testo
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 2.048 |
|---|
Embedding
| Dimensioni embedding | da 128 a 3072, selezionabile Dimensioni consigliate dal provider: 768 · 1536 · 3072 |
|---|---|
| Output troncabile | Sì |
Modello
| Modalità | testo → testo |
|---|
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.
Usa Gemini Embedding 001 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-embedding-001",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-embedding-001",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-embedding-001",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-embedding-001")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su Gemini Embedding 001
- La proprietà più determinante per chi confronta modelli di embedding è che la larghezza dell'output non è fissa: Google la pubblica come «Flexible, supports: 128 - 3072» indicando 768, 1536 e 3072 come valori consigliati, quindi un singolo numero di dimensioni non descrive questo modello ed è possibile richiedere un vettore più corto senza cambiare modello.
- L'input è limitato a 2.048 token per richiesta e il parametro task_type accetta SEMANTIC_SIMILARITY, CLASSIFICATION, CLUSTERING, RETRIEVAL_DOCUMENT, RETRIEVAL_QUERY, CODE_RETRIEVAL_QUERY, QUESTION_ANSWERING e FACT_VERIFICATION, il che consente a un solo modello di servire entrambi i lati di una coppia di recupero.
- La pagina delle deprecazioni di Google fissa la chiusura al 14 maggio 2028 e indica gemini-embedding-2 come sostituto.
FAQ
L'API di Gemini Embedding 001 si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. Abbastanza per provare Gemini Embedding 001 sul tuo carico di lavoro reale prima di aggiungere un metodo di pagamento.
In cosa eccelle Gemini Embedding 001?
Larghezza di output selezionabile da 128 a 3072; un modello per entrambi i lati di una coppia di recupero; data di chiusura pubblicata per maggio 2028. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Gemini Embedding 001?
Su Synthorai Gemini Embedding 001 costa $0.15 per milione di token di input e $0 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma.
Gemini Embedding 001 supporta il prompt caching?
Oggi su Synthorai Gemini Embedding 001 non ha uno sconto sulle letture dalla cache. Il prompt caching resta disponibile per altri modelli del gateway: nella tabella dei prezzi trovi le alternative con cache. Confronto del caching tra provider →
Come ottengo l'accesso a Gemini Embedding 001?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gemini-embedding-001" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
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Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.