Google: gemini-embedding-2
gemini-embedding-2- Kontext
- 8K
- Veröffentlicht
- 30. Sept. 2026
- Modalitäten
- Einbettung
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
EinbettungTokenLab-EndpunktPOST/v1/embeddingscurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "dimensions": 768, "encoding_format": "float", "input": "Semantic search", "model": "gemini-embedding-2" }'
Preise
Der offizielle Preis ist die öffentliche Basisvorgabe des Modellerstellers. Der TokenLab-Preis ist das, was du für dieses Modell auf TokenLab zahlst.
Preise
Pro 1M Token- TokenLab-Preis
- —
- Offizieller Preis
- Eingabe$0.20Pro 1M TokenAusgabe$0.00Pro 1M Token
| Offizieller PreisPro 1M Token | TokenLab-PreisPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| Eingabe | $0.20 | — | - |
| Ausgabe | $0.00 | — | - |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 StundenNoch keine Daten
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne gemini-embedding-2 in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste gemini-embedding-2 mit embedding an /v1/embeddings. Zeige Ergebnis und Kosten.
Anwendungsfälle
Semantische Suche
Bauen Sie Vektor-Repräsentationen für Suche, Empfehlungen, Clustering und RAG.
Direkter Vergleich
Vergleiche Antwortqualität, Latenz und Preis direkt nebeneinander.
Prompt-Beispiele
Embedde fünf Produkt-FAQ-Snippets und erkläre die Antwortstruktur.
Sende die kleinstmögliche Anfrage und zeige Ergebnis und Kosten.
Vergleiche dieses Modell mit einem günstigeren in derselben Kategorie – wann lohnt sich welches?
Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.
FAQ
Was kostet gemini-embedding-2?
Auf TokenLab kostet gemini-embedding-2 — Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben.
Wie teste ich gemini-embedding-2?
Öffnen Sie gemini-embedding-2 in Create. Dort können Sie ein Beispiel für /v1/embeddings direkt ausprobieren.
Welchen Endpunkt soll gemini-embedding-2 verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings für gemini-embedding-2. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Kann ich gemini-embedding-2 vor der Integration testen?
Ja. Console öffnen startet einen vorbereiteten Entwurf für gemini-embedding-2 und behält Ihren Prompt nach der Anmeldung bei, sodass kein Kontext verloren geht.
Welche Operationen unterstützt gemini-embedding-2?
gemini-embedding-2 unterstützt Einbettung. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.