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GOOGLE / gemini-embedding-2-preview

Gemini Embedding 2

Embedding-Modell, das Text, Bilder, Video, Audio und PDF in einem gemeinsamen Vektorraum für Suche und multimodales RAG abbildet.

01 / ZUSAMMENFASSUNG

Das Wesentliche

ORIENTIERUNGEinheitliches multimodales Embedding

Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.

KONTEXTMultimodale Eingabe

Maximale Eingabekapazität bei Veröffentlichung durch die Quelle.

AUSFAHRTVektoren

Dokumentierte maximale Erzeugungsgrenze.

ZUGANGGemini API

Verifizierte Verfügbarkeitskanäle.

MODELLTYPEmbeddings · Multimodal

Primäre Funktionsfamilie und verifizierte Spezialisierungen.

LIZENZProprietär

Deklarierte Bedingungen für API, Gewichte oder Self-Hosting.

02 / TECHNISCHES DATENBLATT

Limits und Integration

API-IDgemini-embedding-2-preview
ModelltypEmbeddings · Multimodal
ZugangsmodellKostenpflichtig proprietär
LizenzProprietär
EinsatzGehostete API
Veröffentlichung2026
WissensstichtagNicht veröffentlicht
EingangText · Bild · Video · Audio · PDF
AusfahrtVektor
KontextfensterMultimodale Eingabe
maximale LeistungVektoren
ArgumentationNicht zutreffend oder nicht veröffentlicht
Veröffentlichte Tools
Strukturierte AusflügeNicht zutreffend oder nicht veröffentlicht
StapelverarbeitungNicht veröffentlicht
Prompt-CacheNicht veröffentlicht
FeinabstimmungNicht veröffentlicht
Verifizierte PlattformenGemini API
EIGNET SICH BESSER FÜR

Semantische Suche und multimodale Retrieval-Funktionen über Formate hinweg.

SOLLTE BEOBACHTET WERDEN

Es ist in der Vorschau; validiere Stabilität, Dimensionen, Recall und Kosten der Neuindizierung.

03 / FÄHIGKEITEN

Was es kann

01

Orientierung

Semantische Suche und multimodale Retrieval-Funktionen über Formate hinweg.

02

Kontext

Multimodale Eingabe · Vektoren

03

Tools und Integration

Nicht veröffentlicht

04

Zugang

Gemini API

Eingabemodalitäten
TextBildVideoAudioPDF
04 / PREISE

Dokumentierte Kosten

KonzeptWertEinheit/Zustand
StandardeingabeNicht veröffentlichtStandardtarif der API
Eingabe aus dem CacheNicht veröffentlichtLesen wiederverwendeter Präfixe
Schreiben oder Speichern im CacheNicht veröffentlichtDie Bedingung variiert je nach Anbieter
StandardausgabeNicht veröffentlichtKann Reasoning-Tokens enthalten
Batch-EingabeNicht veröffentlichtAsynchrone Verarbeitung
Batch-AusgabeNicht veröffentlichtAsynchrone Verarbeitung

Siehe die Primärquelle: Die Abrechnungseinheit hängt vom Modelltyp und Zugangsweg ab.

i Die Preise ändern sich und können von Level, Region oder Kontextlänge abhängen. Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

05 / BEWERTUNGEN

So lesen Sie die Ergebnisse

“

Ein öffentlicher Benchmark bietet Orientierung, ersetzt jedoch keine Bewertung mit deinen Daten, Tools, deinem Budget und deiner Fehlertoleranz.

BenchmarkErgebnisMetrikQuelle
Evaluaciones Gemini Embedding 2VeröffentlichtMultimodales RetrievalQuelle öffnen ↗

Inferama hebt nur dann ein „bestes Ergebnis“ hervor, wenn Metrik, Testsatz, Konfiguration und Datum einen gleichwertigen Vergleich ermöglichen. Die Zahlen des Lieferanten werden als Angaben aus eigener Quelle dargestellt.

06 / VERSIONEN

Chronologie

Gemini Embedding 2

In den verifizierten Katalog von Inferama aufgenommene Version.

ANALYSE

Verwandte Analysen

07 / QUELLEN

Rückverfolgbarkeit