Combien coûte Gemini Embedding 001 ?

Gemini Embedding 001 est facturé au pay-as-you-go à 0,08 € par 1M tokens d'entrée et 0,08 € par 1M tokens de sortie. Pas d'abonnement — vous ne payez que ce que vous utilisez.

Que peut faire Gemini Embedding 001 ?

Gemini Embedding 001 est le modèle de chat de Google, accessible via l'API Api.Airforce.

Gemini Embedding 001 est-il gratuit ?

Gemini Embedding 001 est un modèle payant au pay-as-you-go — pas d'abonnement, vous n'êtes facturé que pour votre utilisation.

Qui a créé Gemini Embedding 001 ?

Gemini Embedding 001 est le modèle de chat de Google, servi via la passerelle unifiée Api.Airforce aux côtés de 100+ autres modèles.

GooglePayantOpérationnel

Gemini Embedding 001

Nom du modèle API: gemini-embedding-001

Gemini Embedding 001 est le modèle de chat de Google, servi sur l'API unifiée d'Api.Airforce. Il est facturé 0,08 € par million de tokens en entrée et 0,08 € par million de tokens en sortie. Accédez-y via l'API compatible OpenAI avec une seule clé, aux côtés de plus de 100 autres modèles sur Api.Airforce.

Obtenir une clé API Voir les tarifs

Tarifs

Entrée / 1M tokens

≈ 0,08 €

Sortie / 1M tokens

≈ 0,08 €

Spécifications

Fournisseur: Google
Type: modèle de chat

À quoi sert Gemini Embedding 001 ?

Chatbots & assistants — IA conversationnelle, rédaction, résumé et Q&A.

Gemini Embedding 001 vs. modèles similaires

Modèle	Intelligence	Contexte	Entrée / 1M	Sortie / 1M
Gemini Embedding 001	—	—	0,08 €	0,08 €
Gemini 2.5 Flash	14.1	1M	0,35 €	2,17 €
Gemini 2.5 Flash Lite	—	—	0,07 €	0,27 €
Gemini 2.5 Pro	25.8	2M	0,61 €	1,91 €

Les prix sont les tarifs pay-as-you-go d'Api.Airforce par 1M tokens. Le contexte est la longueur d'entrée maximale.

Modèles associés

Gemini 2.5 FlashGoogle · 0,35 € / 1M Gemini 2.5 Flash LiteGoogle · 0,07 € / 1M Gemini 2.5 ProGoogle · 0,61 € / 1M Gemini 3 FlashGoogle · 0,23 € / 1M Gemini 3 ProGoogle · 0,78 € / 1M Gemini 3.1 Flash LiteGoogle · 0,12 € / 1M Gemini 3.1 ProGoogle · 0,87 € / 1M Gemini 3.1 Pro Preview CustomtoolsGoogle · 1,20 € / 1M Gemini 3.5 FlashGoogle · 1,04 € / 1M Gemini 3.5 Flash LiteGoogle · 0,22 € / 1M Gemini 3.6 FlashGoogle · 1,07 € / 1M Gemini Embedding 2Google · 0,03 € / 1M

Gemini Embedding 001 — questions fréquemment posées

Combien coûte Gemini Embedding 001 ?: Gemini Embedding 001 est facturé au pay-as-you-go à 0,08 € par 1M tokens d'entrée et 0,08 € par 1M tokens de sortie. Pas d'abonnement — vous ne payez que ce que vous utilisez.
Que peut faire Gemini Embedding 001 ?: Gemini Embedding 001 est le modèle de chat de Google, accessible via l'API Api.Airforce.
Gemini Embedding 001 est-il gratuit ?: Gemini Embedding 001 est un modèle payant au pay-as-you-go — pas d'abonnement, vous n'êtes facturé que pour votre utilisation.
Comment utiliser Gemini Embedding 001 via l'API ?: Gemini Embedding 001 est compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.airforce/v1 et passez l'ID de modèle gemini-embedding-001 avec votre clé API Api.Airforce.
Qui a créé Gemini Embedding 001 ?: Gemini Embedding 001 est le modèle de chat de Google, servi via la passerelle unifiée Api.Airforce aux côtés de 100+ autres modèles.

Tous les modèles·Démarrage rapide·Référence de l'API Chat

Utiliser Gemini Embedding 001 via l'API

Compatible OpenAI — pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.airforce/v1 et passez gemini-embedding-001 comme modèle.

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);