쿠키를 사용합니다. 쿠키와 브라우저 저장소는 로그인 상태를 유지하고 환경설정을 기억합니다. 동의하시면 사이트 이용 방식도 측정합니다. 언제든지 할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿠키 정책을 참고하세요.

Google: Gemini Embedding 2 (batch)

google/gemini-embedding-2:batch

임베딩입력: text · image · file · audio · video8K2026. 5. 20. 추가됨

플레이그라운드에서 열기 Google: Gemini Embedding 2 (batch) API 키 받기

지금 Google: Gemini Embedding 2 (batch) 사용해 보기

위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.

사용하려면 로그인하세요무료 계정 만들기

입력 (한 줄에 하나씩)

결과가 여기에 표시됩니다.

오늘 무료 메시지 5개 중 5개 남음, 무료 계정을 만들면 무료 사용량과 API 키가 추가됩니다.무료 계정 만들기 로그인세션 비용 US$0.00

Google: Gemini Embedding 2 (batch) 한눈에 보기

입력 가격이 임베딩 모델 34개의 중앙값보다 400% 높습니다.

Google: Gemini Embedding 2 (batch) 소개

Google: Gemini Embedding 2 (batch)는 Google의 임베딩 모델입니다. api14에 embeddings 카테고리로 등록되어 있으며, 제공자 출시일은 2026-05-20입니다. Google은 이를 Gemini Embedding 2, 회사의 첫 멀티모달 임베딩 모델이라고 설명합니다. 채팅 답변을 생성하는 대신, 저장하고 비교할 수 있는 벡터 표현을 생성하므로, 대화하는 어시스턴트라기보다 검색 및 검색 증강 시스템을 위한 구성 요소입니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 파일, 오디오 및 비디오 입력을 받으며, 유일한 출력 모달리티는 임베딩입니다. Google의 설명에 따르면 현재 텍스트와 이미지가 시맨틱 검색 및 검색 증강 생성(RAG)을 위한 통합 벡터 공간으로 매핑되는 것이 지원되므로, 더 넓은 입력 목록은 모델의 멀티모달 설계를 반영하고 문서화된 매핑은 텍스트와 이미지를 포괄합니다. 컨텍스트 윈도우는 8192 토큰이며, 최대 출력은 7372입니다. 출력이 산문이 아니라 벡터이므로 구성하거나 다시 읽을 텍스트 생성은 없습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 패턴을 가리킵니다. 혼합 코퍼스에 대한 시맨틱 검색이 가장 직접적인 예입니다. 문서와 쿼리를 동일한 공간에 임베딩하고 유사도로 순위를 매기므로, 텍스트 쿼리가 관련 이미지를 표시하거나 그 반대도 가능합니다. RAG 파이프라인은 동일한 속성을 사용하여 인덱스 시점에 청크를 임베딩하고 쿼리 시점에 사용자 질문을 임베딩함으로써 생성기에 가장 가까운 구절을 전달할 수 있습니다. 파일, 오디오 및 비디오가 허용되는 입력으로 나열되어 있으므로, 더 풍부한 미디어를 다루는 팀은 별도의 전사 또는 캡션 단계를 먼저 작성하지 않고 해당 콘텐츠를 직접 임베딩할 수 있을 수 있지만, Google의 현재 설명은 텍스트와 이미지만 보장합니다.

api14를 통해 호출하는 방식은 게이트웨이의 다른 모델과 동일하며, 모델 id "google/gemini-embedding-2:batch"와 함께 OpenAI 호환 API를 사용합니다. batch 접미사는 이 변형이 배치 임베딩 작업을 위한 것임을 나타냅니다. 지원되는 매개변수 목록은 비어 있으므로, 엔드포인트가 기대하는 표준 요청 필드 외에 설정할 추가 요청 옵션은 없습니다. 입력을 보내고 임베딩을 돌려받은 다음, 저장 및 유사도 비교는 사용자 측에서 처리합니다.

고려해야 할 주요 제약은 8192 토큰 컨텍스트 윈도우입니다. 긴 문서는 임베딩 전에 청크로 분할해야 하며, 이는 검색 작업에서 일반적이지만 파이프라인에 청킹 단계를 추가합니다. 작업이 텍스트를 벡터로 표현하는 것이 아니라 텍스트를 생성하는 것이라면, 임베딩 모델은 잘못된 도구이며 채팅 또는 완성 모델이 더 적합합니다. 입력이 대부분 오디오나 비디오이고 나열된 모달리티가 아니라 보장된 지원이 필요하다면, Google의 설명이 현재 텍스트와 이미지를 명시하고 있으므로 확정하기 전에 해당 동작을 확인하세요.

Google: Gemini Embedding 2 (batch) API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "google/gemini-embedding-2:batch"로 설정하세요.

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:batch",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

사양

컨텍스트 길이: 8,192
최대 출력: 7,372
입력: text, image, file, audio, video
출력: embeddings

api14 요청 수 · 최근 7일

Google: Gemini Embedding 2 (batch): 자주 묻는 질문

Google: Gemini Embedding 2 (batch) API 비용은 얼마인가요?: Google: Gemini Embedding 2 (batch)의 가격은 입력 US$0.35 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Google: Gemini Embedding 2 (batch)의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Google: Gemini Embedding 2 (batch)는(은) 요청당 최대 8,192 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 7,372개의 출력 토큰을 생성합니다.
Google: Gemini Embedding 2 (batch)는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Google: Gemini Embedding 2 (batch)는(은) text, image, file, audio, video 입력을 받아 embeddings 출력을 반환합니다.
코드에서 Google: Gemini Embedding 2 (batch)를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "google/gemini-embedding-2:batch"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Google: Gemini Embedding 2 (batch)의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 임베딩 모델: Google: Gemini Embedding 001, Mistral: Codestral Embed 2505, OpenAI: Text Embedding 3 Large. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

Google: Gemini Embedding 2 (batch) 커뮤니티

새 토픽

이 커뮤니티에는 아직 토픽이 없습니다. Google: Gemini Embedding 2 (batch)에 대한 첫 토픽을 열어 보세요.