FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →

Блог

Блог CometAPI

Один API. Все ведущие модели ИИ.

Обновления моделей, руководства по API, бенчмарки и практические идеи для более быстрой разработки с CometAPI.

Что такое Gemini Embedding 2?
New

Что такое Gemini Embedding 2?

Gemini Embedding 2 — первая нативно мультимодальная модель эмбеддингов Google, которая отображает текст, изображения, аудио, видео и PDF-файлы в единое 3,072-мерное семантическое векторное пространство (с настраиваемыми размерами выхода). Она внедряет Matryoshka Representation Learning, чтобы обеспечивать вложенные/усечённые эмбеддинги, улучшенную многоязычную производительность (100+ языков) и оптимизированные настройки для эмбеддингов под конкретные задачи (например, task:search, task:code).

A
Anna
Как использовать Gemini 3.1 pro API
Guide

Как использовать Gemini 3.1 pro API

Практическое, ориентированное на код руководство по Gemini 3.1 Pro — что это такое, как его вызывать (включая через CometAPI), его мультимодальные возможности и настройки «уровня размышлений», вызов функций/использование инструментов, советы по вайб-кодингу и интеграции с GitHub Copilot, VS Code, Gemini CLI и Google Antigravity. Gemini 3.1 pro расширяет границы больших мультимодальных моделей с сфокусированным предложением для разработчиков: увеличенные окна контекста, настраиваемые режимы «мышления», улучшенные вызовы инструментов и функций, а также явная поддержка агентных рабочих процессов.

A
Anna
Gemini API: какие размеры файлов и способы ввода поддерживаются сейчас?
Technology

Gemini API: какие размеры файлов и способы ввода поддерживаются сейчас?

12 января 2026 года Google опубликовал обновление Gemini API для разработчиков, которое изменяет то, как вы передаёте файлы в модель, и то, какого размера эти файлы могут быть. Вкратце: Gemini теперь получает файлы напрямую по внешним ссылкам и из облачных хранилищ (так что их не всегда нужно загружать), а лимит размера инлайн‑файлов существенно повышен. Эти обновления снижают трение для реальных приложений, которые уже хранят медиа или документы в облачных бакетах, и делают короткие циклы прототипирования и продакшен‑рабочие процессы быстрее и дешевле.

A
Anna