Gemini-Einbettungsmodell

Eine spezielle Engine für die hochdimensionale Vektordarstellung, die eine effiziente numerische Zuordnung von Text und Bildern ermöglicht. Das Gemini Embedding-Modell eignet sich am besten für die semantische Suche, den Dokumentabruf und Empfehlungssysteme, die schnelle, skalierbare Ähnlichkeitsberechnungen für große Datasets erfordern.

Dokumentation

Eine vollständige Übersicht über die Funktionen und Möglichkeiten finden Sie auf der Seite Embeddings.

gemini-embedding-001

Attribut Beschreibung
Modellcode

Gemini API

gemini-embedding-001

Unterstützte Datentypen

Eingabe

Text

Ausgabe

Texteinbettungen

Token-Limits[*]

Eingabetokenlimit

2.048

Größe der Ausgabedimension

Flexibel, unterstützt: 128–3072, empfohlen: 768, 1536, 3072

-Versionen
Weitere Informationen finden Sie unter Muster für Modellversionen.
  • Stabil: gemini-embedding-001
Letzte Aktualisierung Juni 2025