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Gemini Embedding 2 Preview
Nombre del modelo en la API: gemini-embedding-2-preview
Gemini Embedding 2 Preview es el modelo de embeddings de Google, servido en la API unificada de Api.Airforce. Su precio es de 0,18 € por millón de tokens de entrada y 204,28 € por millón de tokens de salida. Accede a él a través de la API compatible con OpenAI con una sola clave, junto a más de 65 modelos más en Api.Airforce.
Precios
Precio de Api.Airforce frente a la tarifa oficial del proveedor.
Especificaciones
- Proveedor
- Tipo
- modelo de embeddings
¿Para qué se usa Gemini Embedding 2 Preview?
- models.detail.useCases.embedding
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Gemini Embedding 2 Preview — preguntas frecuentes
- ¿Cuánto cuesta Gemini Embedding 2 Preview?
- Gemini Embedding 2 Preview se factura por uso a 0,18 € por 1M de tokens de entrada y 204,28 € por 1M de tokens de salida. No hay suscripción — solo pagas lo que utilizas.
- ¿Qué puede hacer Gemini Embedding 2 Preview?
- Gemini Embedding 2 Preview es el modelo de embeddings de Google, accesible a través de la API de Api.Airforce.
- ¿Es Gemini Embedding 2 Preview gratuito?
- Gemini Embedding 2 Preview es un modelo de pago por uso — sin suscripción, solo se te cobra por lo que consumes.
- ¿Cómo uso Gemini Embedding 2 Preview a través de la API?
- Gemini Embedding 2 Preview es compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.airforce/v1 y pasa el ID de modelo gemini-embedding-2-preview con tu clave API de Api.Airforce.
- ¿Quién desarrolla Gemini Embedding 2 Preview?
- Gemini Embedding 2 Preview es el modelo de embeddings de Google, servido a través del gateway unificado de Api.Airforce junto a 100+ otros modelos.
Cargando métricas en vivo…
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Usa Gemini Embedding 2 Preview a través de la API
Compatible con OpenAI: apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.airforce/v1 y pasa gemini-embedding-2-preview como modelo.
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-embedding-2-preview",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="gemini-embedding-2-preview",
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-2-preview",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);