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Google: gemini-embedding-2

Gemini Embedding 2 representa texto como vectores para la recuperación semántica y cargas de trabajo de incrustación relacionadas.
Comparar modelos
gemini-embedding-2
DisponibleGoogleIncrustaciónSíncronoReciente
Contexto
8K
Lanzado
30 sept 2026
Modalidades
Incrustación

Primeros pasos

  1. Crear clave API

    Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.

  2. Envía tu primera solicitud

    Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.

    IncrustaciónEndpoint de TokenLab
    POST/v1/embeddings
    curl -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"
    }'

Precios

El precio oficial es la línea base pública del creador del modelo. El precio de TokenLab es lo que pagas por este modelo en TokenLab.

Precios

Por 1M Token
Precio de TokenLab
—
Precio Official
Entrada$0.20Por 1M TokenSalida$0.00Por 1M Token

Uso y actividad

La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.

Uso y disponibilidad

Últimas 24 horas

Aún no hay datos

Desempeño del modelo
Las métricas aparecerán una vez que se alcancen los umbrales de privacidad y volumen de datos.

Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.

Abrir en Console

Abre gemini-embedding-2 en Console con un prompt listo para editar o enviar.

Ayúdame a probar gemini-embedding-2 con embedding en /v1/embeddings. Muestra el resultado y el coste.

Casos de uso

01

Búsqueda semántica

Construye representaciones vectoriales para búsqueda, recomendaciones, clustering y RAG.

02

Comparación directa

Compara calidad, latencia y precio en una misma vista.

Ejemplos de prompts

Embebe cinco fragmentos de FAQ de producto y explica la forma de la respuesta.

Envía la solicitud más pequeña posible y muestra el resultado y el coste.

Compara este modelo con uno más barato de la misma categoría: ¿cuándo conviene cada uno?

Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.

FAQ

¿Cuánto cuesta gemini-embedding-2?

En TokenLab, gemini-embedding-2 cuesta — Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo.

¿Cómo pruebo gemini-embedding-2?

Abre gemini-embedding-2 en Create para probar un ejemplo preparado para /v1/embeddings.

¿Qué endpoint debe usar gemini-embedding-2?

Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings para gemini-embedding-2. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.

¿Puedo probar gemini-embedding-2 antes de integrarlo?

Sí. Abrir Console inicia un borrador listo para gemini-embedding-2 y conserva tu prompt tras iniciar sesión, sin perder contexto.

¿Qué operaciones soporta gemini-embedding-2?

gemini-embedding-2 admite Incrustación. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.

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