Googleは、初の製品グレードのテキスト埋め込みモデルを正式に発表した。 ジェミニ埋め込み-001これは、自然言語理解と表現の進化に向けた同社の取り組みにおいて、極めて重要な節目となるものです。Gemini API、Google AI Studio、Vertex AIを通じて開発者に広く公開されているこの最先端モデルは、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、そして幅広い下流AIアプリケーションを再定義することを約束します。
主な機能と機能
- 多言語サポート： gemini-embedding-001 は 100 を超える言語をネイティブに処理し、真にグローバルな展開と言語間の検索タスクを可能にします。
- コンテキストの長さ: このモデルは最大 2,048 トークンの入力を受け入れ、長い形式のドキュメント、コード スニペット、複数文の文章を切り捨てずに収容します。
- 動的出力寸法: Google 独自の Matryoshka Representation Learning（MRL）技術を活用することで、開発者は埋め込みサイズ（デフォルトでは 3072 次元ですが、オプションで 1536 または 768 に削減可能）を柔軟に調整し、高い忠実度を維持しながらストレージとコンピューティングのコストを最適化できます。
ベンチマークパフォーマンス
gemini-embedding-001はすでにトップクラスの結果を実証しています **大規模テキスト埋め込みベンチマーク (MTEB)**多言語および単一言語の評価において、平均タスクスコアは 68.32MistralやQwenベースの埋め込みといった主要な競合技術を凌駕しました。特に、ペア分類タスクでは85.13、検索タスクでは67.71、再ランキングタスクでは65.58という高いスコアを獲得しました。これらの指標は、多様なテキスト処理シナリオにおける汎用性の高さを裏付けています。
使い方
実験と採用を促進するために、Googleは 無料および有料の階層 gemini-embedding-001の場合。無料枠を使い切った後は、使用量に応じて課金されます。 入力トークン0.15万個あたりXNUMXドル業界内で競争力のある価格設定となっています。レート制限は、軽量開発プロトタイプからエンタープライズ規模の展開まで、さまざまなユースケースに対応できるように設計されています。
開発者はアクセスできる gemini-embedding-001 今日、既存の embed_content Gemini APIのエンドポイントです。Google AI StudioおよびVertex AIとの統合により、スムーズなオンボーディングを実現します。Pythonでの使用例は簡単です。
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)
実験的な gemini-embedding-exp-03-07 または従来の埋め込みモデル（embedding-001, text-embedding-004）、Googleは廃止のタイムラインを発表しました：実験版とレガシー embedding-001 退職予定日 2025 年 8 月 14 日一方、 text-embedding-004 廃止予定日 2026 年 1 月 14 日中断のないサービスと最新のパフォーマンス改善へのアクセスを確保するために、gemini-embedding-001 への早期移行をお勧めします。
今後、GoogleはGemini Embeddingの機能を拡張する予定です。 バッチAPI 非同期かつコスト効率の高い処理に加え、より幅広いモダリティをカバーする将来の埋め込みモデルもサポートします。gemini-embedding-001は、強力な多言語対応、調整可能な次元数、そして競争力のある価格設定により、次世代のAI駆動型アプリケーションを支える準備が整っています。
スタートガイド
CometAPIは、数百ものAIモデルを単一のエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードも内蔵されており、複数のベンダーURLや認証情報を管理する手間が省けます。
開発者はアクセスできる Gemini 2.5 Pro プレビュー および ヴェオ 3 コメットAPI記載されている最新モデルのバージョンは、記事公開日時点のものです。端末をスーパーチャージしましょう GoogleのGemini CLI CometAPIで！まずは、モデルの機能について プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
最新の統合 gemini-embedding-001 はまもなく CometAPI に表示される予定ですので、お楽しみに！gemini-embedding-001 モデルのアップロードが完了するまで、モデル ページで他のモデルを調べたり、AI プレイグラウンドで試したりしてください。