हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

Google: Gemini Embedding 2 Preview

google/gemini-embedding-2-preview

Embeddingsइनपुट: text · image · file · audio · video8K17 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें Google: Gemini Embedding 2 Preview के लिए API key पाएं

Google: Gemini Embedding 2 Preview अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

इसे इस्तेमाल करने के लिए साइन इन करेंमुफ्त अकाउंट बनाएं

इनपुट (हर लाइन में एक)

नतीजे यहां दिखेंगे।

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इनसेशन लागत $0.00

Google: Gemini Embedding 2 Preview एक नज़र में

इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 900% ज़्यादा है।

Google: Gemini Embedding 2 Preview के बारे में

Google: Gemini Embedding 2 Preview, Google का एक embedding मॉडल है, जिसे मॉडल id google/gemini-embedding-2-preview के तहत प्रकाशित किया गया है। यह embeddings श्रेणी में आता है और Google इसे अपना पहला multimodal embedding मॉडल बताता है। यह एक preview रिलीज़ है, जिसे ध्यान में रखना उचित है यदि आप इसे production में निर्भरता के लिए उपयोग करने की योजना बना रहे हैं।

मॉडल input के रूप में text, image, file, audio और video स्वीकार करता है, और इसका एकमात्र output embeddings होता है। इसकी context length 8192 tokens है, और अधिकतम output 7372 है। Google के विवरण में कहा गया है कि वर्तमान में text और images को एक unified vector space में मैप करने के लिए समर्थन दिया गया है, जो multimodal input सूची का वह हिस्सा है जो आज स्पष्ट रूप से कवर किया गया है।

यह संयोजन semantic search और retrieval-augmented generation की ओर इशारा करता है, ये दो उपयोग जिन्हें Google अपने विवरण में नाम देता है। आप documents और queries को embed कर सकते हैं ताकि एक vector store keyword के बजाय अर्थ के आधार पर passages प्राप्त कर सके, और आप प्राप्त passages को एक generation मॉडल को दे सकते हैं ताकि उसके उत्तर तथ्यों पर आधारित हों। चूंकि images को text के समान vector space में मैप किया जा सकता है, cross-modal retrieval भी संभव हो जाता है: images को text के साथ index करना और एक ही query से दोनों में खोज करना। व्यापक input सूची (file, audio, video) संकेत देती है कि मॉडल किस दिशा में आगे बढ़ रहा है, लेकिन घोषित समर्थन text और images है, इसलिए फिलहाल इन्हें ही विश्वसनीय inputs मानें।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल id google/gemini-embedding-2-preview का उपयोग करके कॉल करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आप किसी अन्य embedding endpoint को कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries और code paths बिना किसी बदलाव के काम करते हैं। मॉडल request की मूल बातों के अलावा कोई supported parameters सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए अपने calls सरल रखें और ऐसे tuning options मानने से बचें जो documented नहीं हैं।

दो व्यावहारिक बातें। 8192 token context यह सीमित करता है कि आप एक call में कितना text embed कर सकते हैं, इसलिए लंबे documents को embedding से पहले chunking की आवश्यकता होती है। और चूंकि यह एक preview मॉडल है, यदि आपको एक स्थिर, दीर्घकालिक embedding लक्ष्य चाहिए, तो non-preview embedding मॉडल अधिक सुरक्षित विकल्प हो सकता है।

Google: Gemini Embedding 2 Preview API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-embedding-2-preview" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 8,192
अधिकतम आउटपुट: 7,372
इनपुट: text, image, file, audio, video
आउटपुट: embeddings

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemini Embedding 2 Preview: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini Embedding 2 Preview API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini Embedding 2 Preview की कीमत इनपुट $0.70 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini Embedding 2 Preview की context window कितनी है?: Google: Gemini Embedding 2 Preview हर request में 8,192 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 7,372 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini Embedding 2 Preview क्या कर सकता है?: Google: Gemini Embedding 2 Preview text, image, file, audio, video स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
अपने कोड से Google: Gemini Embedding 2 Preview कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-embedding-2-preview" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini Embedding 2 Preview के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: Google: Gemini Embedding 2, Google: Gemini Embedding 2 (batch), Google: Gemini Embedding 001। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Google: Gemini Embedding 2 Preview कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Google: Gemini Embedding 2 Preview के बारे में पहला टॉपिक खोलें।