Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.
google/gemini-embedding-001:batchBerjalan dengan saldo Anda sesuai harga di atas. Akun baru mendapat pemakaian gratis.
Pengaturan
Google: Gemini Embedding 001 (batch) adalah model embedding dari Google, yang ditawarkan di sini dalam varian batch. Model ini termasuk dalam kategori embeddings, jadi tugasnya adalah mengubah teks menjadi representasi vektor, bukan menghasilkan prosa atau respons chat. Model ini dirilis oleh penyedia pada 2025-10-31.
Model ini menerima teks sebagai satu-satunya input dan mengembalikan embeddings sebagai satu-satunya output. Model ini mendukung panjang konteks 20.000 token, dan output maksimumnya adalah 18.000. Tidak ada parameter tambahan yang didukung untuk dikonfigurasi pada permintaan. Karena modalitas inputnya hanya teks, model ini tidak menerima gambar, audio, atau media lain, dan karena outputnya berupa vektor, Anda tidak boleh mengharapkan teks yang dihasilkan kembali dari sebuah panggilan.
Kegunaan praktisnya mengikuti langsung dari sifat-sifat tersebut. Embeddings adalah blok pembangun untuk pencarian semantik, tempat Anda mengindeks dokumen dan mengambil bagian yang paling dekat maknanya dengan kueri. Embeddings mendukung retrieval augmented generation, tempat potongan relevan diambil dan diteruskan ke model bahasa terpisah yang menulis jawabannya. Embeddings juga berfungsi untuk clustering dan penemuan topik pada koleksi teks besar, deduplikasi dan deteksi near duplicate, klasifikasi saat Anda melatih classifier ringan di atas vektor, serta rekomendasi atau pencocokan kemiripan antar item. Konteks 20.000 token berarti satu permintaan dapat mencakup dokumen yang cukup panjang, sehingga Anda dapat menyematkan seluruh bagian alih-alih memecah semuanya menjadi fragmen kecil, meskipun Anda tetap perlu memikirkan cara memotong teks jika dokumen Anda melebihi panjang tersebut.
Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "google/gemini-embedding-001:batch". Karena antarmukanya mengikuti format embeddings OpenAI, Anda mengirim teks di field input pada permintaan embeddings dan membaca vektor kembali dari respons. Model ini tidak mencantumkan parameter yang didukung, jadi tidak ada hal tambahan yang perlu disetel pada permintaan selain model id dan input itu sendiri.
Jika tugas Anda adalah pembuatan teks, peringkasan, penerjemahan, atau output percakapan apa pun, model embedding adalah alat yang salah dan model pembuatan teks akan lebih cocok. Dalam pekerjaan embedding, ingatlah konteks 20.000 token dan input yang hanya berupa teks saat menyiapkan data Anda.
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-001:batch",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Komunitas ini belum memiliki topik. Buka topik pertama tentang Google: Gemini Embedding 001 (batch).