Google, ilk üretim düzeyindeki metin yerleştirme modelini resmen tanıttı. ikizler-gömme-001Şirketin doğal dil anlayışını ve gösterimini geliştirme çabalarında önemli bir dönüm noktası olan bu model, artık Gemini API, Google AI Studio ve Vertex AI aracılığıyla geliştiricilerin kullanımına açık. Bu son teknoloji model, anlamsal aramayı, öneri sistemlerini ve çok çeşitli alt akış yapay zeka uygulamalarını yeniden tanımlamayı vaat ediyor.
Temel Özellikler ve Yetenekler
- Çok Dilli Destek: gemini-embedding-001, 100'den fazla dili yerel olarak işleyerek gerçek anlamda küresel dağıtımlara ve diller arası alma görevlerine olanak tanır.
- Bağlam Uzunluğu: Model, 2,048 adede kadar jetonu kabul ederek, uzun biçimli belgeleri, kod parçacıklarını ve çok cümleli pasajları kesme işlemi olmadan destekler.
- Dinamik Çıkış Boyutları: Geliştiriciler, Google'ın tescilli Matruşka Temsil Öğrenme (MRL) tekniğinden yararlanarak, gömme boyutunu esnek bir şekilde ayarlayabilirler; varsayılan olarak 3072 boyut, isteğe bağlı olarak 1536 veya 768 boyuta düşürülebilir; böylece yüksek doğruluk korunurken depolama ve hesaplama maliyetleri optimize edilir.
Karşılaştırma Performansı
gemini-embedding-001, halihazırda en üst düzey sonuçları gösterdi **Büyük Metin Gömme Ölçütü (MTEB)**Çok dilli ve tek dilli değerlendirmelerde ortalama bir görev puanı elde etti 68.32Mistral ve Qwen tabanlı yerleştirmeler gibi önde gelen rakiplerini geride bırakarak öne çıktı. Özellikle, çift sınıflandırma görevlerinde 85.13, geri çağırmada 67.71 ve yeniden sıralamada 65.58 puan aldı; bu metrikler, çeşitli metin işleme senaryolarındaki çok yönlülüğünün altını çiziyor.
Nasıl Kullanılır?
Deneyselliği ve benimsemeyi teşvik etmek için Google her ikisini de sağlar ücretsiz ve ücretli katmanlar gemini-embedding-001 için. Ücretsiz katman kotaları tükendikten sonra, kullanım şu şekilde faturalandırılır: $0.15 bir milyon giriş belirteci başınaBu da onu sektörde rekabetçi bir fiyata sahip kılıyor. Fiyat sınırlamaları, hafif geliştirme prototiplerinden kurumsal ölçekli dağıtımlara kadar çeşitli kullanım durumlarını karşılayacak şekilde tasarlanmıştır.
Geliştiriciler erişebilir gemini-embedding-001 bugün mevcut aracılığıyla embed_content Gemini API'sindeki uç nokta. Google AI Studio ve Vertex AI ile entegrasyon, sorunsuz bir başlangıç deneyimi sağlar. Python'da örnek kullanım basittir:
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)
Deneyselden geçiş yapanlar için gemini-embedding-exp-03-07 veya eski gömme modelleri (embedding-001, text-embedding-004), Google kullanımdan kaldırma zaman çizelgelerini duyurdu: deneysel sürüm ve eski sürüm embedding-001 emekli olacak Ağustos 14, 2025, süre text-embedding-004 kullanımdan kaldırılmak üzere planlanmıştır Ocak 14, 2026Kesintisiz hizmet ve en son performans iyileştirmelerine erişim sağlamak için gemini-embedding-001'e erken geçiş yapmanız önerilir.
Google, ileriye dönük olarak Gemini Embedding'in yeteneklerini şu şekilde genişletmeyi planlıyor: Toplu API Eşzamansız, uygun maliyetli işleme desteğinin yanı sıra daha geniş kapsamlı yöntemleri kapsayan gelecekteki yerleştirme modelleri de mevcuttur. Güçlü çok dilli kapsamı, ayarlanabilir boyutları ve rekabetçi fiyatlandırmasıyla gemini-embedding-001, yeni nesil yapay zeka destekli uygulamalara güç vermeye hazırdır.
Başlamak
CometAPI, tutarlı bir uç nokta altında, yerleşik API anahtarı yönetimi, kullanım kotaları ve faturalama panolarıyla yüzlerce AI modelini bir araya getiren birleşik bir REST arayüzü sağlar. Birden fazla satıcı URL'sini ve kimlik bilgilerini bir arada yürütmek yerine.
Geliştiriciler erişebilir Gemini 2.5 Pro Önizleme ve Veo 3 içinden Kuyrukluyıldız API'si, listelenen en son model sürümleri, makalenin yayınlandığı tarih itibarıyla geçerlidir. Terminalinizi şu şekilde güçlendirin: Google'ın Gemini CLI'si CometAPI'de! Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
En son entegrasyon gemini-embedding-001 yakında CometAPI'de görünecek, bu yüzden bizi izlemeye devam edin! gemini-embedding-001 Model yüklemesini tamamlarken, Modeller sayfasındaki diğer modellerimizi keşfedin veya AI Playground'da deneyin.