gemini-embedding-001 — prix, contexte et performances

gemini-embedding-001 est un modèle Google disponible sur AirAI. Entrée $0.15, sortie - pour 1 M de tokens.

Aperçu

Embedding model for semantic search, retrieval, clustering, and ranking pipelines

Tarifs

Seuls les groupes activés pour ce modèle sont listés.

Performances

Questions fréquentes

Comparaison des modèles

Dépannage

429 est une réponse de limitation de débit. Réduisez la concurrence, réessayez avec temporisation ou passez à une offre avec plus de quota.

Causes fréquentes

• Trop de requêtes simultanées
• Quota de l’offre actuelle épuisé
• Nouvelle tentative sans délai

Comment corriger

• Limiter la concurrence et réessayer avec un délai exponentiel
• Passer à une offre avec plus de quota
• Mettre en cache les requêtes répétées

Comment connecter

curl https://api.airai.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-embedding-001",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_API_KEY>",
    base_url="https://api.airai.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-embedding-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
  baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-embedding-001",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);

const OpenAI = require("openai");

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
  baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});

client.chat.completions.create({
  model: "gemini-embedding-001",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
}).then((r) => console.log(r.choices[0].message.content));

Remplacez <YOUR_API_KEY> par l'API Key de vos paramètres de jeton.

Points de terminaison compatibles

Gemini SDK · TypeScript

import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

const genAI = new GoogleGenerativeAI("<YOUR_API_KEY>");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-embedding-001" });

const result = await model.generateContent(
  "Explain quantum entanglement in one paragraph."
);
console.log(result.response.text());

Authentification

Toutes les requêtes doivent inclure l'en-tête Authorization: Bearer <TOKEN>. Les points de terminaison au format Anthropic acceptent aussi l'en-tête x-api-key. Générez votre API Key sur la page Jetons, où vous pouvez la limiter par modèle, groupe, IP et débit.

Paramètres pris en charge

Limites de débit

Données mises à jour: 2026-10-10 18:30