Google presentó oficialmente su primer modelo de incrustación de texto de nivel de producción, gemini-incrustación-001Esto marca un momento crucial en los esfuerzos de la compañía por avanzar en la comprensión y representación del lenguaje natural. Ya disponible para desarrolladores a través de la API de Gemini, Google AI Studio y Vertex AI, este modelo de vanguardia promete redefinir la búsqueda semántica, los sistemas de recomendación y una amplia gama de aplicaciones de IA posteriores.
Funciones y capacidades clave
- Soporte multilingüe gemini-embedding-001 maneja de forma nativa más de 100 idiomas, lo que permite implementaciones verdaderamente globales y tareas de recuperación multilingües.
- Contexto Longitud: El modelo acepta entradas de hasta 2,048 tokens y admite documentos extensos, fragmentos de código y pasajes de varias oraciones sin truncamiento.
- Dimensiones de salida dinámica: Al aprovechar la técnica Matryoshka Representation Learning (MRL), propiedad de Google, los desarrolladores pueden ajustar de forma flexible el tamaño de la incrustación (3072 dimensiones por defecto, con reducciones opcionales a 1536 o 768), optimizando los costos de almacenamiento y procesamiento y manteniendo al mismo tiempo una alta fidelidad.
Rendimiento de referencia
gemini-embedding-001 ya ha demostrado resultados de primer nivel en el **Punto de referencia de incrustación masiva de texto (MTEB)**En evaluaciones multilingües y monolingües, logró una puntuación media de la tarea de 68.32, superando a competidores líderes como Mistral y las incrustaciones basadas en Qwen. Cabe destacar que obtuvo una puntuación de 85.13 en tareas de clasificación de pares, 67.71 en recuperación y 65.58 en reordenación, métricas que subrayan su versatilidad en diversos escenarios de procesamiento de texto.
Instrucciones de uso
Para fomentar la experimentación y la adopción, Google ofrece ambos niveles gratuitos y de pago Para gemini-embedding-001. Después de agotar las cuotas del nivel gratuito, el uso se factura a $0.15 por cada millón de tokens de entrada, lo que lo hace competitivo en cuanto a precios dentro de la industria. Los límites de velocidad están diseñados para adaptarse a una variedad de casos de uso, desde prototipos de desarrollo livianos hasta implementaciones a escala empresarial.
Los desarrolladores pueden acceder gemini-embedding-001 Hoy a través de lo existente embed_content Punto final en la API de Gemini. La integración con Google AI Studio y Vertex AI garantiza una experiencia de incorporación fluida. El ejemplo de uso en Python es sencillo:
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)
Para aquellos que están en transición desde lo experimental gemini-embedding-exp-03-07 o modelos de incrustación heredados (embedding-001, text-embedding-004), Google ha anunciado plazos de desuso: la versión experimental y la heredada embedding-001 se jubilará el 14 de agosto de 2025, mientras text-embedding-004 Está previsto que quede obsoleto el Enero 14, 2026Se recomienda migrar pronto a gemini-embedding-001 para garantizar un servicio ininterrumpido y acceso a las últimas mejoras de rendimiento.
De cara al futuro, Google planea ampliar las capacidades de Gemini Embedding con API por lotes Compatibilidad con procesamiento asíncrono y rentable, así como con futuros modelos de incrustación que abarcan modalidades más amplias. Con su potente cobertura multilingüe, dimensionalidad ajustable y precio competitivo, gemini-embedding-001 está listo para impulsar la próxima generación de aplicaciones basadas en IA.
Primeros Pasos
CometAPI proporciona una interfaz REST unificada que integra cientos de modelos de IA en un único punto de conexión, con gestión de claves API integrada, cuotas de uso y paneles de facturación. En lugar de tener que gestionar múltiples URL y credenciales de proveedores.
Los desarrolladores pueden acceder Vista previa de Gemini 2.5 Pro y Veo 3 atravesar CometAPILas últimas versiones de los modelos mencionados corresponden a la fecha de publicación del artículo. Y potencia tu terminal con CLI Gemini de Google ¡En CometAPI! Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
La última integración gemini-embedding-001 pronto aparecerá en CometAPI, ¡así que estad atentos! Mientras finalizamos la carga del modelo gemini-embedding-001, explora nuestros otros modelos en la página de Modelos o pruébalos en AI Playground.