Google heeft officieel zijn eerste productiemodel voor het insluiten van tekst onthuld, gemini-embedding-001, wat een cruciaal moment markeert in de inspanningen van het bedrijf om het begrip en de representatie van natuurlijke taal te verbeteren. Dit state-of-the-art model, nu breed beschikbaar voor ontwikkelaars via de Gemini API, Google AI Studio en Vertex AI, belooft semantisch zoeken, aanbevelingssystemen en een breed scala aan downstream AI-toepassingen opnieuw te definiëren.
Belangrijkste kenmerken en mogelijkheden
- Meertalige ondersteuning: gemini-embedding-001 ondersteunt standaard ruim 100 talen, waardoor daadwerkelijk wereldwijde implementaties en meertalige ophaaltaken mogelijk zijn.
- Contextlengte: Het model accepteert invoer tot 2,048 tokens en is geschikt voor lange documenten, codefragmenten en passages bestaande uit meerdere zinnen zonder afkapping.
- Dynamische uitvoerdimensies: Met behulp van de gepatenteerde Matryoshka Representation Learning (MRL)-techniek van Google kunnen ontwikkelaars de inbeddingsgrootte flexibel aanpassen (standaard 3072 afmetingen, met optionele reducties tot 1536 of 768). Zo optimaliseren ze de opslag- en rekenkosten en blijft de hoge betrouwbaarheid behouden.
Benchmarkprestaties
gemini-embedding-001 heeft al resultaten van topklasse laten zien op de **Benchmark voor grootschalige tekstinsluiting (MTEB)**Bij meertalige en monolinguale evaluaties behaalde het een gemiddelde taakscore van 68.32, waarmee het toonaangevende concurrenten zoals Mistral en Qwen-gebaseerde embeddings overtrof. Opvallend was de score van 85.13 voor taken met betrekking tot paarclassificatie, 67.71 voor ophalen en 65.58 voor opnieuw rangschikken – statistieken die de veelzijdigheid ervan in diverse tekstverwerkingsscenario's onderstrepen.
Hoe te gebruiken
Om experimenten en acceptatie te stimuleren, biedt Google zowel gratis en betaalde niveaus voor gemini-embedding-001. Nadat de gratis quota zijn uitgeput, wordt het gebruik gefactureerd tegen $0.15 per miljoen invoertokenswaardoor het een concurrerende prijs binnen de sector heeft. Tarieflimieten zijn ontworpen om een scala aan use cases mogelijk te maken, van lichtgewicht ontwikkelingsprototypes tot implementaties op ondernemingsniveau.
Ontwikkelaars hebben toegang tot gemini-embedding-001 vandaag via de bestaande embed_content eindpunt in de Gemini API. Integratie met Google AI Studio en Vertex AI zorgt voor een soepele onboarding-ervaring. Het gebruik van een voorbeeld in Python is eenvoudig:
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)
Voor degenen die overstappen van het experimentele gemini-embedding-exp-03-07 of oudere inbeddingsmodellen (embedding-001, text-embedding-004), Google heeft aangekondigd dat er een tijdlijn komt voor de veroudering van de experimentele versie en de legacy-versie embedding-001 zal met pensioen gaan op August 14, 2025 en text-embedding-004 staat op de nominatie om te worden afgeschaft 14 januari 2026Een vroege migratie naar gemini-embedding-001 wordt aangeraden om een ononderbroken service en toegang tot de nieuwste prestatieverbeteringen te garanderen.
Met het oog op de toekomst is Google van plan de mogelijkheden van Gemini Embedding uit te breiden met Batch-API Ondersteuning voor asynchrone, kostenefficiënte verwerking, evenals toekomstige embeddingmodellen die bredere modaliteiten bestrijken. Met zijn krachtige meertalige dekking, aanpasbare dimensionaliteit en concurrerende prijzen staat Gemini-Embedding-001 klaar om de volgende generatie AI-gestuurde applicaties aan te sturen.
Beginnen
CometAPI biedt een uniforme REST-interface die honderden AI-modellen samenvoegt onder één consistent eindpunt, met ingebouwd API-sleutelbeheer, gebruiksquota's en factureringsdashboards. Dit in plaats van te jongleren met meerdere leveranciers-URL's en inloggegevens.
Ontwikkelaars hebben toegang tot Gemini 2.5 Pro Preview en Beeld 3 brengt KomeetAPIDe nieuwste modellen die in de lijst worden vermeld, zijn van de datum van publicatie van het artikel. En geef uw terminal een boost met De Gemini CLI van Google op CometAPI! Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
De nieuwste integratie gemini-embedding-001 zal binnenkort op CometAPI verschijnen, dus blijf op de hoogte! Terwijl we de upload van het gemini-embedding-001-model afronden, kunt u onze andere modellen bekijken op de pagina Modellen of ze uitproberen in de AI Playground.