Google oficjalnie zaprezentowało swój pierwszy model osadzania tekstu w wersji produkcyjnej, gemini-embedding-001, co stanowi przełomowy moment w dążeniach firmy do rozwoju rozumienia i reprezentacji języka naturalnego. Ten najnowocześniejszy model, teraz szeroko dostępny dla programistów za pośrednictwem Gemini API, Google AI Studio i Vertex AI, obiecuje na nowo zdefiniować wyszukiwanie semantyczne, systemy rekomendacji i szeroką gamę aplikacji AI.
Kluczowe cechy i możliwości
- Wsparcie wielojęzyczne: gemini-embedding-001 obsługuje natywnie ponad 100 języków, umożliwiając prawdziwie globalne wdrożenia i zadania wyszukiwania międzyjęzykowego.
- Długość kontekstu: Model akceptuje dane wejściowe o łącznej liczbie tokenów wynoszącej do 2,048, co pozwala na obsługę dłuższych dokumentów, fragmentów kodu i fragmentów składających się z wielu zdań bez konieczności ich ucinania.
- Wymiary wyjścia dynamicznego: Wykorzystując opatentowaną przez Google technikę Matryoshka Representation Learning (MRL), programiści mogą elastycznie dostosowywać rozmiar osadzenia — domyślnie 3072 wymiary, z możliwością opcjonalnego zmniejszenia do 1536 lub 768 — optymalizując w ten sposób koszty pamięci masowej i obliczeń, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wierności.
Wydajność wzorcowa
gemini-embedding-001 już wykazało najlepsze wyniki w **Test osadzania masowego tekstu (MTEB)**W ocenach wielojęzycznych i jednojęzycznych uzyskał średni wynik zadania na poziomie 68.32, przewyższając czołowych konkurentów, takich jak osadzenia oparte na Mistral i Qwen. Co godne uwagi, uzyskało 85.13 punktów w zadaniach klasyfikacji par, 67.71 punktów w wyszukiwaniu i 65.58 punktów w rerankingu – metryki, które podkreślają jego wszechstronność w różnych scenariuszach przetwarzania tekstu.
Jak korzystać
Aby zachęcić do eksperymentowania i wdrażania, Google udostępnia zarówno darmowe i płatne poziomy dla gemini-embedding-001. Po wyczerpaniu limitów w ramach bezpłatnego poziomu, opłata za użytkowanie jest naliczana 0.15 USD za milion tokenów wejściowych, co czyni go konkurencyjnym cenowo w branży. Limity przepustowości mają na celu uwzględnienie szerokiego zakresu przypadków użycia, od lekkich prototypów rozwojowych po wdrożenia na skalę przedsiębiorstwa.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp gemini-embedding-001 dziś poprzez istniejące embed_content Punkt końcowy w API Gemini. Integracja z Google AI Studio i Vertex AI zapewnia płynne wdrożenie. Przykład użycia w Pythonie jest prosty:
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)
Dla tych, którzy przechodzą z trybu eksperymentalnego gemini-embedding-exp-03-07 lub starszych modeli osadzania (embedding-001, text-embedding-004), Google ogłosiło harmonogram wycofywania wersji eksperymentalnej i starszej embedding-001 przejdzie na emeryturę August 14, 2025, podczas text-embedding-004 jest przeznaczony do wycofania **14 stycznia 2026 r.**Zaleca się jak najszybszą migrację do gemini-embedding-001, aby zapewnić nieprzerwaną usługę i dostęp do najnowszych ulepszeń wydajności.
Patrząc w przyszłość, Google planuje rozszerzyć możliwości Gemini Embedding o Wsadowe API Wsparcie dla asynchronicznego, ekonomicznego przetwarzania, a także przyszłych modeli osadzania obejmujących szersze spektrum zastosowań. Dzięki rozbudowanej obsłudze wielu języków, regulowanej wymiarowości i konkurencyjnej cenie, gemini-embedding-001 jest gotowy do obsługi kolejnej generacji aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Podgląd Gemini 2.5 Pro oraz Wersja 3 przez Interfejs API CometNajnowsze wersje modeli podane są na dzień publikacji artykułu. I doładuj swój terminal dzięki Interfejs wiersza poleceń Gemini firmy Google na CometAPI! Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Najnowsza integracja gemini-embedding-001 wkrótce pojawi się w CometAPI, więc bądźcie czujni! Podczas gdy finalizujemy przesyłanie modelu gemini-embedding-001, zapoznaj się z naszymi innymi modelami na stronie Modele lub wypróbuj je w AI Playground.