Gemini Embedding 001 的费用是多少？

Gemini Embedding 001 按量计费：输入 ¥0.61 / 1M token，输出 ¥0.61 / 1M token。无需订阅，仅按实际用量收费。

Gemini Embedding 001 具备哪些能力？

Gemini Embedding 001 是 Google 的聊天模型，可通过 Api.Airforce API 访问。

Gemini Embedding 001 是否免费使用？

Gemini Embedding 001 是付费按量计费模型——无需订阅，仅按用量收费。

如何通过 API 使用 Gemini Embedding 001？

Gemini Embedding 001 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1，传入模型 ID gemini-embedding-001 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。

Gemini Embedding 001 由谁开发？

Gemini Embedding 001 是 Google 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一网关提供服务，接入 100+ 款其他模型。

Google付费运行正常

Gemini Embedding 001

API 模型名称: gemini-embedding-001

Gemini Embedding 001 是 Google 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一 API 提供服务。它的定价为每百万输入 tokens ¥0.61，每百万输出 tokens ¥0.61。通过 OpenAI 兼容 API 使用一个密钥即可访问它，以及 Api.Airforce 上的 100+ 其他模型。

获取 API 密钥查看价格

价格

输入 / 1M tokens

≈ ¥0.61

输出 / 1M tokens

≈ ¥0.61

规格参数

供应商: Google
类型: 聊天模型

Gemini Embedding 001 适用于哪些场景？

聊天机器人与助手——对话式 AI、起草、摘要与 Q&A。

Gemini Embedding 001 与同类模型对比

模型	智能	上下文	输入 / 1M	输出 / 1M
Gemini Embedding 001	—	—	¥0.61	¥0.61
Gemini 2.5 Flash	14.1	1M	¥2.70	¥16.89
Gemini 2.5 Flash Lite	—	—	¥0.54	¥2.09
Gemini 2.5 Pro	25.8	2M	¥4.73	¥14.87

价格为 Api.Airforce 按量计费费率，单位为每 1M token。上下文为最大输入长度。

Gemini Embedding 001 — 常见问题

Gemini Embedding 001 的费用是多少？: Gemini Embedding 001 按量计费：输入 ¥0.61 / 1M token，输出 ¥0.61 / 1M token。无需订阅，仅按实际用量收费。
Gemini Embedding 001 具备哪些能力？: Gemini Embedding 001 是 Google 的聊天模型，可通过 Api.Airforce API 访问。
Gemini Embedding 001 是否免费使用？: Gemini Embedding 001 是付费按量计费模型——无需订阅，仅按用量收费。
如何通过 API 使用 Gemini Embedding 001？: Gemini Embedding 001 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1，传入模型 ID gemini-embedding-001 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。
Gemini Embedding 001 由谁开发？: Gemini Embedding 001 是 Google 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一网关提供服务，接入 100+ 款其他模型。

所有模型·快速开始·Chat API 参考

通过 API 使用 Gemini Embedding 001

OpenAI 兼容 —— 将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1 并传入 gemini-embedding-001 作为模型。

cURL

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-embedding-001",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
  }'

Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
    model="gemini-embedding-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

JavaScript

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-embedding-001",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);