Google: Gemini Embedding 2

Gemini Embedding 2 biểu diễn văn bản dưới dạng vectơ cho việc truy xuất ngữ nghĩa và các khối lượng công việc nhúng liên quan.

So sánh mô hình

gemini-embedding-2

Sẵn sàngGoogleNhúngĐồng bộMới

Đầu vào / Đầu ra: $0.20 / $0.00
Ngữ cảnh: 8K
Ngày phát hành: 30 thg 9, 2026
Phương thức: Nhúng

Về Gemini Embedding 2

Gemini Embedding 2 là mô hình nhúng mới hơn của Google trong Gemini API. Nó chuyển đổi văn bản thành các vectơ nắm bắt ý nghĩa, phục vụ cho việc tìm kiếm, phân nhóm và đề xuất, với kích thước có thể điều chỉnh từ 128 đến 3.072. Nó chấp nhận văn bản dài hơn so với gemini-embedding-001 và thay thế tham số loại tác vụ của mô hình đó bằng các hướng dẫn được viết trong lời nhắc.

Ưu điểm

Đầu vào văn bản có thể dài gấp nhiều lần so với mức cho phép của gemini-embedding-001, vì vậy cần ít đoạn hơn.
Các vectơ bị cắt ngắn được chuẩn hóa tự động, giúp loại bỏ một bước mà mô hình cũ để bạn tự thực hiện.
Hướng dẫn tác vụ được đưa vào lời nhắc, vì vậy một yêu cầu có thể nêu rõ vectơ dùng cho mục đích gì bằng từ ngữ thông thường.
Kích thước từ 128 đến 3.072 cho phép bạn cân bằng giữa dung lượng lưu trữ, tốc độ tìm kiếm và độ chính xác.

Khi nào nên chọn model khác

Các vectơ không thể so sánh với đầu ra của gemini-embedding-001, vì vậy việc di chuyển chỉ mục đồng nghĩa với việc phải nhúng lại mọi thứ.
Các vectơ chỉ được trả về dưới dạng giá trị float, vì vậy không có mã hóa base64 gọn nhẹ.

Bắt đầu

Tạo API key
Tạo API key trong Console để dùng cho mọi mô hình trên nền tảng.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Sao chép ví dụ cho ngôn ngữ của bạn và chạy nó với endpoint.

NhúngĐiểm cuối 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"
}'

Giá

Giá Official là mức giá công khai của nhà phát triển. Giá TokenLab là số tiền bạn trả cho mô hình này trên TokenLab.

Giá

mỗi 1M token

Official: Đầu vào$0.20mỗi 1M tokenĐầu ra$0.00mỗi 1M token
Giá niêm yết: Đầu vào$0.20mỗi 1M tokenĐầu ra$0.00mỗi 1M token

	Giá niêm yếtmỗi 1M token	Officialmỗi 1M token	Giảm giá
Đầu vào	$0.20	$0.20	—
Đầu ra	$0.00	$0.00	—

Sử dụng & hoạt động

Tỷ lệ thành công là tỷ lệ yêu cầu hoàn tất. Độ trễ là thời gian của một phản hồi đầy đủ; P95 nghĩa là 95% yêu cầu hoàn thành trong khoảng thời gian đó.

Mức sử dụng & tình trạng

24 giờ qua

Yêu cầu
Tỷ lệ thành công
Độ trễ P95
Tổng token

Hiệu năng mô hình

Cập nhật lần cuối 19:23 UTC 3 thg 10, 2026

Các chỉ số sẽ xuất hiện sau khi đạt ngưỡng về quyền riêng tư và khối lượng dữ liệu.

Dữ liệu dựa trên các yêu cầu tổng hợp của người dùng, không bao gồm các kiểm tra trạng thái.

Mở trong Console

Mở Gemini Embedding 2 trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử gemini-embedding-2 với embedding tại /v1/embeddings. Hiển thị kết quả và chi phí.

Tình huống sử dụng

Truy xuất đoạn văn dài hơn
Nhúng các đoạn văn bản lớn hơn để giữ các đoạn văn và ngữ cảnh của chúng cùng nhau trong tìm kiếm cơ sở tri thức.
Độ tương đồng dựa trên hướng dẫn
Thêm một hướng dẫn ngắn như tìm đoạn mã hoặc tìm câu hỏi thường gặp, và để lời nhắc điều hướng những gì được coi là tương tự.
Khớp phiếu hỗ trợ
Khớp một phiếu mới với các phiếu trước đó mô tả cùng một vấn đề bằng các từ ngữ khác nhau.
Phân nhóm chủ đề
Nhóm các đánh giá hoặc bài viết theo ý nghĩa để thấy các chủ đề mà không cần viết danh sách từ khóa.

Ví dụ prompt

tác vụ: trả lời câu hỏi | truy vấn: làm thế nào để xoay vòng khóa API mà không gây gián đoạn

tiêu đề: Chính sách hoàn tiền | văn bản: Khách hàng có thể trả lại các mặt hàng chưa sử dụng trong vòng 30 ngày kể từ ngày giao hàng để được hoàn tiền đầy đủ theo phương thức thanh toán ban đầu.

Nhúng phiếu hỗ trợ này để có thể khớp với các phiếu tương tự trong quá khứ: khách hàng không thể đặt lại mật khẩu sau khi thay đổi địa chỉ email.

Tính chi phí

Token đầu vào hàng tháng1M token

Token đầu ra hàng tháng0.5M token

Chi phí hàng tháng ước tính$0.20

FAQ

Gemini Embedding 2 bổ sung những gì so với Gemini Embedding 001?

Đầu vào văn bản dài hơn, hướng dẫn dựa trên lời nhắc thay cho tham số loại tác vụ và tự động chuẩn hóa các vectơ bị rút ngắn. Cả hai mô hình đều chuyển đổi văn bản thành vectơ, nhưng 001 có giới hạn đầu vào ngắn hơn nhiều.

Tôi có thể sử dụng lại các vectơ nhúng được tạo bằng gemini-embedding-001 không?

Không. Google tuyên bố hai không gian vectơ này không tương thích, vì vậy bạn không thể so sánh các vectơ từ mô hình này với các vectơ từ mô hình kia. Khi chuyển sang Embedding 2, hãy nhúng lại cả tài liệu và truy vấn của bạn.

Có những kích thước nhúng nào?

Từ 128 đến 3.072 chiều, với các mức khuyến nghị là 768, 1.536 và 3.072. Google cho biết các kích thước nhỏ hơn vẫn đạt điểm số gần bằng các kích thước lớn hơn. Embedding 2 tự động chuẩn hóa các vectơ bị cắt ngắn cho bạn, vì vậy bạn có thể lưu trữ và tìm kiếm chúng trực tiếp.

Việc chọn tác vụ hoạt động như thế nào?

Không có tham số loại tác vụ. Bạn đưa ý định vào lời nhắc, ví dụ như đánh dấu văn bản là truy vấn hoặc là tài liệu cần truy xuất. Sử dụng cùng một quy ước ở cả hai phía của chỉ mục để các truy vấn và tài liệu khớp với nhau.

Nó trả về kết quả gì?

Các vectơ float, mỗi vectơ cho một văn bản đầu vào, tại kích thước bạn chọn. Lưu trữ chúng trong bất kỳ chỉ mục vectơ nào và so sánh chúng bằng độ tương đồng cosine hoặc tích vô hướng.

Gemini Embedding 2 có giá bao nhiêu?

Trên TokenLab, Gemini Embedding 2 có giá Đầu vào $0.20 / Đầu ra $0.00 mỗi 1M token. Bảng giá phía trên cho thấy chi tiết đầy đủ.

Gemini Embedding 2 nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings làm mặc định cho Gemini Embedding 2. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

Gemini Embedding 2 hỗ trợ những thao tác nào?

Gemini Embedding 2 hỗ trợ Nhúng. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.