Google hat offiziell sein erstes produktionsreifes Text-Embedding-Modell vorgestellt. Gemini-Einbettung-001Dies markiert einen entscheidenden Moment in den Bemühungen des Unternehmens, das Verständnis und die Darstellung natürlicher Sprache voranzutreiben. Dieses hochmoderne Modell ist jetzt für Entwickler über die Gemini API, Google AI Studio und Vertex AI allgemein verfügbar und verspricht, die semantische Suche, Empfehlungssysteme und eine breite Palette nachgelagerter KI-Anwendungen neu zu definieren.
Hauptmerkmale und Fähigkeiten
- Mehrsprachige Unterstützung: gemini-embedding-001 verarbeitet nativ über 100 Sprachen und ermöglicht so wirklich globale Bereitstellungen und sprachübergreifende Abrufaufgaben.
- Kontextlänge: Das Modell akzeptiert Eingaben von bis zu 2,048 Token und kann lange Dokumente, Codeausschnitte und Passagen mit mehreren Sätzen ohne Kürzung verarbeiten.
- Dynamische Ausgabedimensionen: Durch Nutzung der proprietären Matryoshka Representation Learning (MRL)-Technik von Google können Entwickler die Einbettungsgröße flexibel anpassen – standardmäßig 3072 Dimensionen, mit optionaler Reduzierung auf 1536 oder 768 – und so die Speicher- und Rechenkosten optimieren, während gleichzeitig eine hohe Wiedergabetreue gewährleistet bleibt.
Benchmark-Leistung
gemini-embedding-001 hat bereits erstklassige Ergebnisse auf dem **Benchmark für massive Texteinbettung (MTEB)**In mehrsprachigen und einsprachigen Bewertungen erreichte es eine durchschnittliche Aufgabenpunktzahl von 68.32und übertraf damit führende Konkurrenten wie Mistral und Qwen-basierte Einbettungen. Insbesondere erreichte es 85.13 Punkte bei Paarklassifizierungsaufgaben, 67.71 Punkte beim Abruf und 65.58 Punkte beim Neuranking – Werte, die seine Vielseitigkeit in verschiedenen Textverarbeitungsszenarien unterstreichen.
So wird's genutzt
Um Experimente und die Akzeptanz zu fördern, bietet Google sowohl kostenlose und kostenpflichtige Stufen für gemini-embedding-001. Nach Ausschöpfung der Free-Tier-Kontingente wird die Nutzung abgerechnet zu \0.15 $ pro eine Million Eingabetoken, wodurch es innerhalb der Branche preislich konkurrenzfähig ist. Die Ratenbegrenzungen sind so konzipiert, dass sie eine Reihe von Anwendungsfällen abdecken, von leichten Entwicklungsprototypen bis hin zu Bereitstellungen im Unternehmensmaßstab.
Entwickler können zugreifen gemini-embedding-001 heute durch die bestehenden embed_content Endpunkt in der Gemini-API. Die Integration mit Google AI Studio und Vertex AI sorgt für ein reibungsloses Onboarding. Die Beispielanwendung in Python ist unkompliziert:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Für diejenigen, die vom experimentellen gemini-embedding-exp-03-07 oder veraltete Einbettungsmodelle (embedding-001, text-embedding-004), hat Google Zeitpläne für die Abkündigung der experimentellen Version und der Legacy-Version angekündigt. embedding-001 wird in den Ruhestand gehen am August 14, 2025, während text-embedding-004 ist für die Abschaffung vorgesehen am 14. Januar 2026. Eine frühzeitige Migration auf gemini-embedding-001 wird empfohlen, um einen unterbrechungsfreien Dienst und Zugriff auf die neuesten Leistungsverbesserungen sicherzustellen.
Google plant, die Fähigkeiten von Gemini Embedding künftig zu erweitern mit Batch-API Unterstützung für asynchrone, kosteneffiziente Verarbeitung sowie zukünftige Einbettungsmodelle mit breiteren Modalitäten. Mit seiner leistungsstarken Mehrsprachigkeit, anpassbaren Dimensionalität und wettbewerbsfähigen Preisen ist gemini-embedding-001 bereit, die nächste Generation KI-gesteuerter Anwendungen voranzutreiben.
Erste Schritte
CometAPI bietet eine einheitliche REST-Schnittstelle, die Hunderte von KI-Modellen aggregiert – unter einem konsistenten Endpunkt, mit integrierter API-Schlüsselverwaltung, Nutzungskontingenten und Abrechnungs-Dashboards. Anstatt mit mehreren Anbieter-URLs und Anmeldeinformationen zu jonglieren.
Entwickler können zugreifen Gemini 2.5 Pro Vorschau kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Veo 3 - durch Konsolidierung, CometAPIDie neuesten Modellversionen sind zum Veröffentlichungsdatum des Artikels aufgeführt. Und laden Sie Ihr Terminal mit Googles Gemini CLI auf CometAPI! Erkunden Sie zunächst die Möglichkeiten des Modells im Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.
Die neueste Integration „gemini-embedding-001“ wird bald auf CometAPI erscheinen, also bleiben Sie dran! Während wir den Upload des Modells „gemini-embedding-001“ abschließen, erkunden Sie unsere anderen Modelle auf der Seite „Modelle“ oder probieren Sie sie im AI Playground aus.