Gemini adalah kelompok model AI generatif yang memungkinkan developer membuat konten dan memecahkan masalah. Model ini dirancang dan dilatih untuk menangani teks dan gambar sebagai input. Panduan ini memberikan informasi tentang setiap varian model untuk membantu Anda memutuskan mana yang paling sesuai untuk kasus penggunaan Anda.
Berikut ringkasan model yang tersedia beserta kemampuannya:
Model | Input | Output |
---|---|---|
Gemini | ||
|
Teks dan gambar | Teks |
|
Teks | Teks |
|
Teks dan gambar | Teks |
Embedding | ||
|
Teks | Embedding teks |
Pengambilan | ||
|
Teks | Teks |
Keselamatan dan tujuan penggunaan
Model kecerdasan buatan generatif adalah alat yang canggih, tetapi tidak tanpa batasan. Fleksibilitas dan keberlakuannya terkadang dapat menyebabkan output yang tidak terduga, seperti output yang tidak akurat, bias, atau menyinggung. Pasca-pemrosesan, dan evaluasi manual yang ketat sangat penting untuk membatasi risiko bahaya dari output tersebut. Lihat panduan keamanan untuk saran penggunaan aman tambahan.
Model yang disediakan oleh Gemini API dapat digunakan untuk berbagai aplikasi AI generatif dan natural language processing (NLP). Penggunaan fungsi ini hanya tersedia melalui Gemini API atau aplikasi web Google AI Studio. Penggunaan Anda atas Gemini API juga tunduk pada Kebijakan Penggunaan Terlarang AI Generatif dan Persyaratan layanan Gemini API.
Ukuran model
Tabel berikut menunjukkan ukuran yang tersedia dan artinya jika dibandingkan satu sama lain.
Ukuran model | Deskripsi | Layanan |
---|---|---|
Gemini 1.0 Pro | Ukuran model yang menyeimbangkan kemampuan dan efisiensi. |
|
Versi model
Model Gemini tersedia dalam versi pratinjau atau stabil. Dalam kode, Anda dapat menggunakan salah satu format nama model berikut untuk menentukan model dan versi yang ingin digunakan.
Terbaru: Mengarah ke model versi mutakhir untuk generasi dan variasi tertentu. Model yang mendasarinya diperbarui secara teratur dan mungkin versi pratinjau. Hanya aplikasi dan prototipe pengujian eksploratif yang boleh menggunakan alias ini.
Untuk menentukan versi terbaru, gunakan pola berikut:
<model>-<generation>-<variation>-latest
. Misalnya,gemini-1.0-pro-latest
.Stabil terbaru: Mengarah ke versi stabil terbaru yang dirilis untuk pembuatan dan variasi model yang ditentukan.
Untuk menentukan versi stabil terbaru, gunakan pola berikut:
<model>-<generation>-<variation>
. Misalnya,gemini-1.0-pro
.Stabil: Mengarah ke model stabil tertentu. Model stabil tidak berubah. Sebagian besar aplikasi produksi harus menggunakan model stabil tertentu.
Untuk menentukan versi stabil, gunakan pola berikut:
<model>-<generation>-<variation>-<version>
. Misalnya,gemini-1.0-pro-001
.
Untuk model yang memiliki versi stabil, lihat baris "Nama model" untuk model dalam Variasi model.
Variasi model
Gemini API menawarkan berbagai model yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan tertentu. Tabel berikut menjelaskan atribut dari setiap atribut.
Variasi | Atribut | Deskripsi |
---|---|---|
Gemini 1.5 Pro (Khusus pratinjau) | Model terakhir diperbarui | April 2024 |
Kode model | models/gemini-1.5-pro-latest |
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | generateContent |
|
Batas token input | 1048576 | |
Batas token output | 8192 | |
Keamanan model | Setelan keamanan yang diterapkan secara otomatis yang dapat disesuaikan oleh developer. Lihat topik setelan keamanan untuk mengetahui detailnya. | |
Batas kapasitas | 2 kueri per menit, 1.000 kueri per hari [1] | |
Gemini | Model terakhir diperbarui | Februari 2024 |
Kode model | models/gemini-pro |
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | generateContent |
|
Batas token input | 30720 | |
Batas token output | 2048 | |
Keamanan model | Setelan keamanan yang diterapkan secara otomatis yang dapat disesuaikan oleh developer. Lihat topik setelan keamanan untuk mengetahui detailnya. | |
Batas kapasitas | 60 permintaan per menit [1] | |
Nama model |
|
|
Gemini 1.0 Pro Vision | Model terakhir diperbarui | Desember 2023 |
Kode model | models/gemini-pro-vision |
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | generateContent |
|
Batas token input | 12288 | |
Batas token output | 4096 | |
Keamanan model | Setelan keamanan yang diterapkan secara otomatis yang dapat disesuaikan oleh developer. Lihat topik setelan keamanan untuk mengetahui detailnya. | |
Batas kapasitas | 60 permintaan per menit [1] | |
Embedding | Model terakhir diperbarui | Desember 2023 |
Kode model | models/embedding-001 |
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | embedContent |
|
Keamanan model | Tidak ada setelan keamanan yang dapat disesuaikan. | |
Batas kapasitas | 1.500 permintaan per menit [1] | |
Penyematan Teks | Model terakhir diperbarui | April 2024 |
Kode model | models/text-embedding-004 (text-embedding-preview-0409
di Vertex AI)
|
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | embedContent |
|
Keamanan model | Tidak ada setelan keamanan yang dapat disesuaikan. | |
Batas kapasitas | 1.500 permintaan per menit [1] | |
AQA (AQA) | Model terakhir diperbarui | Desember 2023 |
Kode model | models/aqa |
|
Kemampuan model |
|
|
Metode pembuatan yang didukung | generateAnswer |
|
Bahasa yang didukung | Inggris | |
Batas token input | 7168 | |
Batas token output | 1024 | |
Keamanan model | Setelan keamanan yang diterapkan secara otomatis yang dapat disesuaikan oleh developer. Lihat topik setelan keamanan untuk mengetahui detailnya. | |
Batas kapasitas | 60 permintaan per menit [1] |
Lihat contoh untuk mempelajari kemampuan variasi model ini.
Metadata model
Gunakan ModelService
API untuk mendapatkan metadata tambahan tentang
model terbaru seperti batas token input dan output. Tabel berikut
menampilkan metadata untuk varian model Gemini Pro.
Atribut | Nilai |
---|---|
Nama tampilan | Gemini 1.0 Pro |
Kode model | models/gemini-1.0-pro |
Deskripsi | Model yang ditargetkan untuk pembuatan teks |
Metode pembuatan yang didukung | generateContent |
Temperature (suhu) | 0,9 |
top_p | 1 |
top_k | 1 |
Atribut model
Tabel berikut menjelaskan atribut model Gemini yang umum untuk semua variasi model.
Atribut | Deskripsi |
---|---|
Data pelatihan | Batas pengetahuan Gemini adalah awal tahun 2023. Pengetahuan tentang peristiwa setelah waktu tersebut dibatasi. |
Bahasa yang didukung | Melihat bahasa yang tersedia |
Parameter model yang dapat dikonfigurasi |
|
[1] Karena keterbatasan kapasitas, batas kapasitas maksimum yang ditentukan tidak dijamin.
Lihat bagian parameter model dalam panduan Pengantar LLM untuk mengetahui informasi tentang setiap parameter ini.
Langkah berikutnya
- Untuk mengetahui cara memulai tanpa kode, lihat Panduan memulai Google AI Studio.
- Untuk mulai menggunakan API, lihat panduan memulai Python.