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Gemini Embedding 2 Preview
API मॉडल नाम: gemini-embedding-2-preview
Gemini Embedding 2 Preview, Google का एम्बेडिंग मॉडल है, जिसे Api.Airforce एकीकृत API पर परोसा जाता है। इसकी कीमत ₹19.02 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और ₹21,832.23 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। इसे एक की के साथ OpenAI-संगत API के माध्यम से एक्सेस करें, Api.Airforce पर 100+ अन्य मॉडलों के साथ।
मूल्य निर्धारण
प्रदाता की आधिकारिक दर की तुलना में Api.Airforce मूल्य।
विनिर्देश
- प्रदाता
- प्रकार
- एम्बेडिंग मॉडल
Gemini Embedding 2 Preview किस काम के लिए उपयोग होता है?
- models.detail.useCases.embedding
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Gemini Embedding 2 Preview — अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Gemini Embedding 2 Preview की कीमत कितनी है?
- Gemini Embedding 2 Preview pay-as-you-go आधार पर बिल होता है: प्रति 1M इनपुट token ₹19.02 और प्रति 1M आउटपुट token ₹21,832.23। कोई सब्सक्रिप्शन नहीं — सिर्फ उपयोग के लिए भुगतान।
- Gemini Embedding 2 Preview क्या-क्या कर सकता है?
- Gemini Embedding 2 Preview, Google का एम्बेडिंग मॉडल है, जिसे Api.Airforce API के ज़रिए एक्सेस किया जा सकता है।
- क्या Gemini Embedding 2 Preview मुफ़्त में उपयोग किया जा सकता है?
- Gemini Embedding 2 Preview एक पेड, pay-as-you-go मॉडल है — कोई सब्सक्रिप्शन नहीं, सिर्फ उपयोग पर शुल्क।
- API के ज़रिए Gemini Embedding 2 Preview का उपयोग कैसे करें?
- Gemini Embedding 2 Preview OpenAI-compatible है। किसी भी OpenAI SDK को https://api.airforce/v1 पर पॉइंट करें और अपनी Api.Airforce API key के साथ मॉडल ID gemini-embedding-2-preview पास करें।
- Gemini Embedding 2 Preview किसने बनाया है?
- Gemini Embedding 2 Preview, Google का एम्बेडिंग मॉडल है, जिसे Api.Airforce के एकीकृत गेटवे के ज़रिए 100+ अन्य मॉडलों के साथ परोसा जाता है।
लाइव मेट्रिक्स लोड हो रहे हैं…
लाइव मेट्रिक्स लोड हो रहे हैं…
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API के माध्यम से Gemini Embedding 2 Preview का उपयोग करें
OpenAI-संगत — किसी भी OpenAI SDK को https://api.airforce/v1 पर इंगित करें और मॉडल के रूप में gemini-embedding-2-preview पास करें।
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);