"model":"google/gemini-embedding-2"Gemini Embedding 2 — первая мультимодальная модель эмбеддингов от Google. Сейчас поддерживается отображение текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополнением из поиска (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкую размерность на выходе — от 128 до 3072 (рекомендуется 768, 1536 или 3072). Она рассчитана на кросс-модальное сходство — можно получить эмбеддинг текстового запроса и найти по нему наиболее релевантные изображения или наоборот, — поэтому хорошо подходит для мультимодального поиска, рекомендаций и пайплайнов понимания документов.
Итоговая стоимость каждого запроса — в ответе (usage.cost_rub) и в статистике.
Быстрый старт
curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"google/gemini-embedding-2","input":"Привет, мир"}'Модели эмбеддингов доступны только по API — в чате их нет. Параметры запроса — в документации.