Для каких задач лучше всего подходит Gemini Embedding 001?

Модель идеально подходит для создания систем семантического поиска, классификации текстов и кластеризации данных в таких сферах, как финансы, право и кодинг.

Каков максимальный объем текста, который модель может обработать за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно до 20 000 токенов, что позволяет эффективно работать с объемными документами и статьями.

Можно ли использовать эту модель через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через API alltokens, что позволяет использовать её передовые возможности в ваших приложениях.

Google: Gemini Embedding 001

GoogleОбновлено: 31 октября 2025 г.

Gemini Embedding 001 — это передовая модель для создания векторных представлений текста, демонстрирующая высокие результаты в бенчмарке MTEB. Она обеспечивает глубокое понимание контекста в таких сложных областях, как юриспруденция, финансы и программирование.

Использовать через API

Метрики

Вход

19 ₽/M

Выход

0 ₽/M

Контекст

20k tokens

Параметры

Релиз

31 октября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

max_tokensresponse_formatseedtemperaturetop_p

Технический обзор

gemini-embedding-001 предлагает передовой унифицированный опыт работы в различных областях, включая науку, юриспруденцию, финансы и программирование. Эта модель встраивания стабильно занимает лидирующие позиции в многоязычном рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) с момента ее экспериментального запуска в марте. На платформе alltokens вы можете получить доступ к этой технологии для решения своих задач.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Google Gemini модели Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Google: Gemini Embedding 001Текущая

Для чего

Контекст

20k

Цена ₽

19 / 0

Google: Gemini Embedding 001Текущая

20k

19 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 4B

Для чего

Обе модели предназначены для генерации эмбеддингов и оптимизированы для работы с большими объемами текстовых данных в поисковых системах.

Контекст

32k

Цена ₽

4 / 0

Perplexity: Embed V1 4B

32k

4 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Являются альтернативными решениями для задач семантического поиска, хотя Gemini предлагает более широкий охват специализированных доменов.

Контекст

32k

Цена ₽

1 / 0

Perplexity: Embed V1 0.6B

32k

1 / 0

Когда выбирать

Необходима высокая точность семантического поиска в специализированных нишах, таких как наука или право
Требуется обработка длинных текстовых фрагментов благодаря контекстному окну в 20 000 токенов
Нужна модель, занимающая лидирующие позиции в рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)

Когда не выбирать

Требуется генерация текстовых ответов, а не получение векторных представлений
Задача подразумевает работу исключительно с мультимодальными данными (изображения, видео)
Необходима работа с крайне короткими фразами, где не требуется глубокий контекстуальный анализ