gemini-embedding-001은 Gemini API에서 제공되는 Google의 범용 텍스트 임베딩 모델로, 공식 문서는 의미 검색, 텍스트 분류, 클러스터링, 검색 증강 생성을 용도로 제시합니다.
- 입력
- 텍스트 $0.15/M
- 출력
- 텍스트
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 2,048 |
|---|
벡터 임베딩
| 임베딩 차원 | 128 ~ 3072, 선택 가능 벤더 권장 크기: 768 · 1536 · 3072 |
|---|---|
| 출력 잘라내기 가능 | 지원 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 → 텍스트 |
|---|
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.
출처: Google 공식 문서 ↗
30초 만에 Gemini Embedding 001 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
- 임베딩 모델을 비교할 때 가장 중요한 성질은 출력 차원이 고정되어 있지 않다는 점입니다.
- Google은 이를 「Flexible, supports: 128 - 3072」으로 기재하고 768, 1536, 3072를 권장값으로 명시하므로, 단일 차원 수로는 이 모델을 설명할 수 없고 더 짧은 벡터가 필요해도 다른 모델로 바꿀 필요가 없습니다.
- 요청당 입력 상한은 2,048 토큰이며 task_type 파라미터는 SEMANTIC_SIMILARITY, CLASSIFICATION, CLUSTERING, RETRIEVAL_DOCUMENT, RETRIEVAL_QUERY, CODE_RETRIEVAL_QUERY, QUESTION_ANSWERING, FACT_VERIFICATION을 받아들여 하나의 모델이 검색 쌍의 양쪽을 모두 담당할 수 있습니다.
- Google 지원 중단 페이지는 종료일을 2028년 5월 14일로 제시하고 대체 모델로 gemini-embedding-2를 지정합니다.
자주 묻는 질문
Gemini Embedding 001 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 결제 수단을 추가하기 전에 실제 워크로드로 Gemini Embedding 001을 충분히 시험해 볼 수 있는 양입니다.
Gemini Embedding 001은 무엇에 가장 강한가요?
출력 차원을 128에서 3072까지 선택 가능, 한 모델이 검색 쌍의 양쪽을 담당, 2028년 5월 종료일이 공개됨. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Gemini Embedding 001의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Gemini Embedding 001은 입력 토큰 100만 개당 $0.15, 출력 토큰 100만 개당 $0입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다.
Gemini Embedding 001은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
Gemini Embedding 001은 현재 Synthorai에서 캐시 읽기 할인이 없습니다. 게이트웨이의 다른 모델에는 프롬프트 캐싱이 여전히 적용됩니다. 캐싱을 지원하는 대안은 가격표에서 확인하세요. 공급사별 캐싱 비교 →
Gemini Embedding 001은 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gemini-embedding-001"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.