Google: gemini-embedding-2
gemini-embedding-2- コンテキスト
- 8K
- リリース日
- 2026年9月30日
- モダリティ
- 埋め込み
はじめに
最初のキーを作成
Consoleでキーを作成すれば、プラットフォーム内のすべてのモデルで使えます。
最初のリクエストを送信する
お使いの言語の例をコピーして、エンドポイントに対して実行してください。
埋め込みTokenLab エンドポイントPOST/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" }'
料金
Official価格はモデル提供者の公開基準です。TokenLab価格はTokenLabでのご利用料金です。
料金
1M Token あたり- TokenLab 価格
- —
- 公式価格
- 入力$0.201M Token あたり出力$0.001M Token あたり
| 公式価格1M Token あたり | TokenLab 価格1M Token あたり | 割引 | |
|---|---|---|---|
| 入力 | $0.20 | — | - |
| 出力 | $0.00 | — | - |
使用状況とアクティビティ
成功率は完了したリクエストの割合です。レイテンシは完全なレスポンスにかかる時間で、P95 は 95% のリクエストがその時間内に完了したことを意味します。
使用量と可用性
過去24時間データはまだありません
データはステータスチェックを除外した、集計済みのユーザーリクエストに基づいています。
Consoleで開く
Consoleでgemini-embedding-2を開き、プロンプトを編集・送信できます。
gemini-embedding-2と/v1/embeddingsでembeddingを実行。結果とコストを表示します。
ユースケース
セマンティック検索
検索、推薦、クラスタリング、RAG 向けのベクトル表現を構築します。
横並び比較
応答品質、レイテンシ、価格を並べて比較します。
プロンプト例
プロダクト FAQ のスニペットを 5 件埋め込み、レスポンス形を説明してください。
最小限のリクエストを送信し、結果とコストを表示してください。
このモデルと同カテゴリの安いモデルを比較し、それぞれどんなときに選ぶべきか教えてください。
このモデルは条件付き料金です。月間トークン総量だけでは確実な見積もりができません。リクエスト仕様・キャッシュ・該当時間帯に応じた詳細料金をご利用ください。
FAQ
gemini-embedding-2 の料金はいくらですか？
TokenLab では gemini-embedding-2 は — 1M Token あたり です。詳細は上の料金表を参照してください。
gemini-embedding-2 API はどう呼び出しますか？
Create で gemini-embedding-2 を開くと、/v1/embeddings 用のサンプルを試せます。
gemini-embedding-2 はどのエンドポイントを使うべきですか？
gemini-embedding-2 のデフォルトは https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings です。プロバイダーネイティブ形式に対応している場合は、API workbench にそのエンドポイントも表示されます。
統合する前に gemini-embedding-2 を試せますか？
Console で gemini-embedding-2 を開くと、下書きがすぐ準備できて、サインイン後もプロンプトが残ります。
gemini-embedding-2 はどの操作に対応していますか？
gemini-embedding-2 は 埋め込み に対応しています。上の API workbench で操作を選ぶと、対応するエンドポイントとコード例が表示されます。