gemini-embedding-001 は Gemini API 上で提供される Google の汎用テキスト埋め込みモデルで、公式ドキュメントはセマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、検索拡張生成を用途として挙げています。
- 入力
- テキスト $0.15/M
- 出力
- テキスト
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 2,048 |
|---|
ベクトル埋め込み
| 埋め込み次元数 | 128 から 3072、選択可能 ベンダー推奨サイズ: 768 · 1536 · 3072 |
|---|---|
| 出力の切り詰め可 | 対応 |
モデル
| モダリティ | テキスト → テキスト |
|---|
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.
30 秒で Gemini Embedding 001 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));Gemini Embedding 001 について
- 埋め込みモデルを比較するうえで最も重要な性質は、出力次元が固定ではないことです。
- Google は「Flexible, supports: 128 - 3072」と記載し、768、1536、3072 を推奨値として挙げているため、単一の次元数ではこのモデルを説明できず、短いベクトルが必要でも別のモデルに切り替える必要はありません。
- 1 リクエストあたりの入力上限は 2,048 トークンで、task_type パラメータは SEMANTIC_SIMILARITY、CLASSIFICATION、CLUSTERING、RETRIEVAL_DOCUMENT、RETRIEVAL_QUERY、CODE_RETRIEVAL_QUERY、QUESTION_ANSWERING、FACT_VERIFICATION を受け付けるため、1 つのモデルで検索ペアの両側をまかなえます。
- Google の非推奨ページは停止日を 2028 年 5 月 14 日とし、代替として gemini-embedding-2 を挙げています。
よくある質問
Gemini Embedding 001 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。支払い方法を追加する前に、実際のワークロードで Gemini Embedding 001 を試すには十分な量です。
Gemini Embedding 001 は何が得意ですか?
出力次元は 128 から 3072 まで選択可能、1 つのモデルで検索ペアの両側に対応、2028 年 5 月の停止日が公表済み。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
Gemini Embedding 001 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の Gemini Embedding 001 は入力 100 万トークンあたり $0.15、出力 100 万トークンあたり $0 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。
Gemini Embedding 001 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
Gemini Embedding 001 には現在 Synthorai 上でキャッシュ読み取り割引がありません。ゲートウェイ上の他のモデルではプロンプトキャッシュが引き続き利用できます。キャッシュ対応の代替モデルは料金表をご覧ください。 プロバイダー別キャッシュ比較 →
Gemini Embedding 001 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gemini-embedding-001" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。