Berapa biaya penggunaan Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 ditagih secara pay-as-you-go sebesar Rp 2.353.507 per 1M token input dan Rp 9.414.030 per 1M token output. Tidak ada langganan — Anda hanya membayar sesuai penggunaan.

Apa yang bisa dilakukan Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 adalah model chat dari Google, dapat diakses melalui API Api.Airforce.

Apakah Gemini Embedding 001 gratis digunakan?

Gemini Embedding 001 adalah model berbayar pay-as-you-go — tanpa langganan, Anda hanya dikenakan biaya sesuai penggunaan.

Bagaimana cara menggunakan Gemini Embedding 001 melalui API?

Gemini Embedding 001 kompatibel dengan OpenAI. Arahkan SDK OpenAI mana pun ke https://api.airforce/v1 dan berikan model ID gemini-embedding-001 beserta API key Api.Airforce Anda.

Siapa yang membuat Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 adalah model chat dari Google, disajikan melalui gateway terpadu Api.Airforce bersama 100+ model lainnya.

GoogleBerbayarOperasional

Gemini Embedding 001

Nama model API: gemini-embedding-001

Gemini Embedding 001 adalah model chat dari Google, disajikan pada API terpadu Api.Airforce. Model ini dihargai Rp 2.353.507 per juta token input dan Rp 9.414.030 per juta token output. Itu di bawah tarif input resmi penyedia sebesar Rp 2.665. Akses melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dengan satu kunci, bersama 100+ model lainnya di Api.Airforce.

Dapatkan kunci API Lihat harga

Harga

Input / 1M token

≈ Rp 2.353.507

Output / 1M token

≈ Rp 9.414.030

Baca cache / 1M token

≈ Rp 178

Tarif input resmi

≈ Rp 2.665

Harga Api.Airforce vs. tarif resmi penyedia.

Spesifikasi

Penyedia: Google
Tipe: model chat

Untuk apa Gemini Embedding 001 digunakan?

Chatbot & asisten — AI percakapan, pembuatan teks, ringkasan, dan Q&A.

Gemini Embedding 001 vs. model serupa

Model	Kecerdasan	Konteks	Input / 1M	Output / 1M
Gemini Embedding 001	—	—	Rp 2.353.507	Rp 9.414.030
Aqa	—	—	Rp 1.019.889	Rp 1.019.889
Gemini 2.0 Flash Lite	8.4	—	Rp 1.421	Rp 5.152
Gemini 2.5 Flash	20.3	1M	Rp 7.106	Rp 44.413

Harga adalah tarif pay-as-you-go Api.Airforce per 1M token. Konteks adalah panjang input maksimum.

Model terkait

Gemini Embedding 001 — pertanyaan yang sering diajukan

Berapa biaya penggunaan Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 ditagih secara pay-as-you-go sebesar Rp 2.353.507 per 1M token input dan Rp 9.414.030 per 1M token output. Tidak ada langganan — Anda hanya membayar sesuai penggunaan.
Apa yang bisa dilakukan Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 adalah model chat dari Google, dapat diakses melalui API Api.Airforce.
Apakah Gemini Embedding 001 gratis digunakan?: Gemini Embedding 001 adalah model berbayar pay-as-you-go — tanpa langganan, Anda hanya dikenakan biaya sesuai penggunaan.
Bagaimana cara menggunakan Gemini Embedding 001 melalui API?: Gemini Embedding 001 kompatibel dengan OpenAI. Arahkan SDK OpenAI mana pun ke https://api.airforce/v1 dan berikan model ID gemini-embedding-001 beserta API key Api.Airforce Anda.
Siapa yang membuat Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 adalah model chat dari Google, disajikan melalui gateway terpadu Api.Airforce bersama 100+ model lainnya.

Semua model·Mulai cepat·Referensi Chat API

Gunakan Gemini Embedding 001 melalui API

Kompatibel dengan OpenAI — arahkan SDK OpenAI mana pun ke https://api.airforce/v1 dan teruskan gemini-embedding-001 sebagai model.

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);