Quanto costa Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 viene fatturato pay-as-you-go a 114,26 € per 1M token in input e 457,06 € per 1M token in output. Non è richiesto alcun abbonamento — paghi solo ciò che usi.

Cosa può fare Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 è il modello di chat di Google, accessibile tramite l'API di Api.Airforce.

Gemini Embedding 001 è gratuito?

Gemini Embedding 001 è un modello pay-as-you-go a pagamento — nessun abbonamento, paghi solo per l'utilizzo effettivo.

Come si usa Gemini Embedding 001 tramite API?

Gemini Embedding 001 è compatibile con OpenAI. Punta qualsiasi SDK OpenAI su https://api.airforce/v1 e passa l'ID modello gemini-embedding-001 con la tua chiave API di Api.Airforce.

Chi ha creato Gemini Embedding 001?

Gemini Embedding 001 è il modello di chat di Google, disponibile tramite il gateway unificato Api.Airforce insieme ad altri 100+ modelli.

GoogleA pagamentoOperativo

Gemini Embedding 001

Nome del modello API: gemini-embedding-001

Gemini Embedding 001 è il modello di chat di Google, servito sull'API unificata di Api.Airforce. Ha un prezzo di 114,26 € per milione di token di input e 457,06 € per milione di token di output. Questo è inferiore alla tariffa input ufficiale del provider di 0,13 €. Accedi tramite l'API compatibile con OpenAI con una sola chiave, insieme a oltre 65 altri modelli su Api.Airforce.

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Prezzi

Input / 1M token

≈ 114,26 €

Output / 1M token

≈ 457,06 €

Lettura cache / 1M token

≈ 0,0086 €

Tariffa input ufficiale

≈ 0,13 €

Prezzo di Api.Airforce rispetto alla tariffa ufficiale del provider.

Specifiche

Provider: Google
Tipo: modello di chat

A cosa serve Gemini Embedding 001?

Chatbot e assistenti — AI conversazionale, redazione, sintesi e Q&A.

Gemini Embedding 001 vs. modelli simili

Modello	Intelligenza	Contesto	Input / 1M	Output / 1M
Gemini Embedding 001	—	—	114,26 €	457,06 €
Aqa	—	—	49,52 €	49,52 €
Gemini 2.0 Flash Lite	8.4	—	0,07 €	0,25 €
Gemini 2.5 Flash	20.3	1M	0,35 €	2,16 €

I prezzi sono le tariffe pay-as-you-go di Api.Airforce per 1M token. Il contesto è la lunghezza massima dell'input.

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Gemini Embedding 001 — domande frequenti

Quanto costa Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 viene fatturato pay-as-you-go a 114,26 € per 1M token in input e 457,06 € per 1M token in output. Non è richiesto alcun abbonamento — paghi solo ciò che usi.
Cosa può fare Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 è il modello di chat di Google, accessibile tramite l'API di Api.Airforce.
Gemini Embedding 001 è gratuito?: Gemini Embedding 001 è un modello pay-as-you-go a pagamento — nessun abbonamento, paghi solo per l'utilizzo effettivo.
Come si usa Gemini Embedding 001 tramite API?: Gemini Embedding 001 è compatibile con OpenAI. Punta qualsiasi SDK OpenAI su https://api.airforce/v1 e passa l'ID modello gemini-embedding-001 con la tua chiave API di Api.Airforce.
Chi ha creato Gemini Embedding 001?: Gemini Embedding 001 è il modello di chat di Google, disponibile tramite il gateway unificato Api.Airforce insieme ad altri 100+ modelli.

Tutti i modelli·Guida rapida·Riferimento API Chat

Usa Gemini Embedding 001 tramite l'API

Compatibile con OpenAI — punta qualsiasi SDK OpenAI verso https://api.airforce/v1 e passa gemini-embedding-001 come modello.

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);