gemini-embedding-001 — preço, contexto e desempenho

gemini-embedding-001 é um modelo Google disponível na AirAI. Entrada $0.15, saída - por 1 M de tokens.

Visão geral

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

Preços

Apenas os grupos habilitados para este modelo são listados.

Desempenho

Perguntas frequentes

Comparação de modelos

Solução de problemas

429 é uma resposta de limite de taxa. Reduza a concorrência, tente novamente com espera ou mude para um plano com mais cota.

Causas comuns

• Muitas requisições simultâneas
• Cota do plano atual esgotada
• Nova tentativa sem espera

Como resolver

• Limitar a concorrência e tentar novamente com espera exponencial
• Mudar para um plano com mais cota
• Armazenar em cache requisições repetidas

Como conectar

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));

Substitua <YOUR_API_KEY> pela API Key das suas configurações de token.

Endpoints compatíveis

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());

Autenticação

Todas as solicitações devem incluir o cabeçalho Authorization: Bearer <TOKEN>. Endpoints no formato Anthropic também aceitam o cabeçalho x-api-key. Gere sua API Key na página de Tokens, onde pode restringi-la por modelo, grupo, IP e taxa.

Parâmetros suportados

Limites de taxa

Dados atualizados: 2026-10-10 18:30