O Google revelou oficialmente seu primeiro modelo de incorporação de texto de nível de produção, gemini-embedding-001, marcando um momento crucial nos esforços da empresa para avançar na compreensão e representação da linguagem natural. Agora amplamente disponível para desenvolvedores por meio da API Gemini, do Google AI Studio e do Vertex AI, este modelo de última geração promete redefinir a busca semântica, os sistemas de recomendação e uma ampla gama de aplicações de IA posteriores.
Principais recursos e capacidades
- Suporte multilíngue: gemini-embedding-001 lida nativamente com mais de 100 idiomas, permitindo implantações verdadeiramente globais e tarefas de recuperação entre idiomas.
- Comprimento do contexto: O modelo aceita entradas de até 2,048 tokens, acomodando documentos longos, trechos de código e passagens de várias frases sem truncamento.
- Dimensões de saída dinâmica: Aproveitando a técnica proprietária Matryoshka Representation Learning (MRL) do Google, os desenvolvedores podem ajustar com flexibilidade o tamanho da incorporação — 3072 dimensões por padrão, com reduções opcionais para 1536 ou 768 — otimizando os custos de armazenamento e computação, mantendo a alta fidelidade.
Desempenho de referência
gemini-embedding-001 já demonstrou resultados de primeira linha no Benchmark de incorporação de texto massivo (MTEB). Nas avaliações multilíngues e monolíngues, obteve uma pontuação média de tarefa de 68.32, superando concorrentes líderes, como os embeddings baseados em Mistral e Qwen. Notavelmente, obteve pontuação de 85.13 em tarefas de classificação de pares, 67.71 em recuperação e 65.58 em reclassificação — métricas que ressaltam sua versatilidade em diversos cenários de processamento de texto.
Como usar
Para incentivar a experimentação e a adoção, o Google fornece ambos níveis gratuitos e pagos para gemini-embedding-001. Após esgotar as cotas do nível gratuito, o uso é cobrado em $0.15 por um milhão de tokens de entrada, tornando-o com preço competitivo no setor. Os limites de taxa são projetados para acomodar uma variedade de casos de uso, desde protótipos de desenvolvimento leves até implantações em escala empresarial.
Os desenvolvedores podem acessar gemini-embedding-001 hoje através do existente embed_content endpoint na API Gemini. A integração com o Google AI Studio e o Vertex AI garante uma experiência de integração tranquila. O exemplo de uso em Python é simples:
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 aqueles que estão em transição do experimental gemini-embedding-exp-03-07 ou modelos de incorporação legados (embedding-001, text-embedding-004), o Google anunciou cronogramas de descontinuação: a versão experimental e a legada embedding-001 será aposentado em 14 de agosto de 2025, enquanto text-embedding-004 está programado para descontinuação em 14 de janeiro de 2026. A migração antecipada para gemini-embedding-001 é recomendada para garantir serviço ininterrupto e acesso às últimas melhorias de desempenho.
Olhando para o futuro, o Google planeja expandir os recursos do Gemini Embedding com API de lote Suporte para processamento assíncrono e econômico, bem como futuros modelos de incorporação abrangendo modalidades mais amplas. Com sua poderosa cobertura multilíngue, dimensionalidade ajustável e preço competitivo, gemini-embedding-001 está pronto para impulsionar a próxima geração de aplicativos baseados em IA.
Começando a jornada
A CometAPI fornece uma interface REST unificada que agrega centenas de modelos de IA — em um endpoint consistente, com gerenciamento de chaves de API, cotas de uso e painéis de faturamento integrados. Em vez de lidar com várias URLs e credenciais de fornecedores.
Os desenvolvedores podem acessar Prévia do Gemini 2.5 Pro e Veo 3 através de CometAPI, as versões dos modelos mais recentes listadas são as da data de publicação do artigo. E potencialize seu terminal com CLI Gemini do Google no CometAPI! Para começar, explore os recursos do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
A integração mais recente gemini-embedding-001 aparecerá em breve no CometAPI, então fique ligado! Enquanto finalizamos o upload do modelo gemini-embedding-001, explore nossos outros modelos na página Modelos ou experimente-os no AI Playground.