$0.2000
/ 1 M de tokens
Entrada
Nuevas instrucciones, archivos y contexto de conversación enviados en cada turno.
Reduce el contexto recuperado antes de que llegue al modelo.
Google’s first fully multimodal Embedding model that is capable of mapping text, image, video, audio, and PDFs and their interleaved combinations thereof into a single, unified vector space.
Prueba Gemini Embedding 2 con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.
Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CoreAPI y el precio oficial.
Los créditos permiten comparar presupuestos entre la facturación por tokens, solicitudes y tiempo de ejecución. El importe en USD sigue siendo la fuente de referencia al finalizar la compra.
| Precio de CoreAPI (USD / M de tokens) |
|---|
| Entrada: $0.2000/M Salida: $0.8000/M |
Una identidad de modelo estable para búsquedas y evaluaciones, acompañada de datos del catálogo en tiempo real que pueden cambiar sin reescribir la estructura SEO principal de la página.
Google’s first fully multimodal Embedding model that is capable of mapping text, image, video, audio, and PDFs and their interleaved combinations thereof into a single, unified vector space.
Un espacio de trabajo para comparar modelos, ajustar prompts, inspeccionar el enrutamiento, migrar código y lanzar un punto de partida probado.
Datos de ejemplo: no son métricas en vivoEjecuta el mismo prompt en los principales modelos y obtén una recomendación respaldada por datos.
Modela las cinco dimensiones de facturación, prueba una carga de trabajo realista y decide dónde Opus justifica su precio superior antes de ponerlo en producción.
Reproduce cargas de trabajo reales en lugar de comparar los precios de los tokens de forma aislada. Carga una configuración predefinida y, después, ajusta cada dimensión de facturación.
Nuevas instrucciones, archivos y contexto de conversación enviados en cada turno.
Reduce el contexto recuperado antes de que llegue al modelo.
Razonamiento, código y texto generados por el modelo.
Utiliza criterios de finalización y límites de salida explícitos.
Llamadas a herramientas que obtienen información actualizada de la web.
Busca una vez y reutiliza los resultados verificados durante toda la ejecución.
Usa Opus cuando la tarea abarque la arquitectura, varios archivos y decisiones de implementación con ventajas y desventajas ambiguas.
Una opción sólida cuando un agente debe preservar la intención a lo largo de numerosas llamadas a herramientas y pasos de recuperación.
Resérvalo para revisiones de seguridad, migración y producción en las que pasar por alto un problema cueste más que los tokens.
La clasificación, la extracción y el chat sencillo suelen ofrecer una mejor rentabilidad por unidad con Sonnet o Haiku.
Conserva tu SDK preferido y cambia la URL base, la clave y el ID del modelo.
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.COREAPI_KEY,
baseURL: 'https://unixcore.io',
});
const message = await client.messages.create({
model: 'gemini-embedding-2',
max_tokens: 4096,
messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.
Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.
Accede a código de muestra completo y recursos de API para Gemini Embedding 2 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de Gemini Embedding 2 en tus proyectos.
Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.
| Capacidades compatibles | Compatible |
|---|---|
| Aún no hay metadatos de capacidades disponibles. Consulta la descripción general y los parámetros de la API para conocer el comportamiento compatible. | |
Usa Gemini Embedding 2 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de text, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.
Chat de producción y flujos de trabajo con agentes
Programación, análisis y generación estructurada
Automatización a gran escala con una sola API
Compara otros modelos disponibles en CoreAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.
Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.
Sigue los cambios relevantes en la disponibilidad, los precios y las capacidades de Gemini Embedding 2 sin renunciar a la página estable del modelo.
Aquí se acumulan las notas de lanzamiento, los cambios de precios, las actualizaciones de benchmarks y las guías de migración, mientras la URL canónica permanece sin cambios.
Gemini Embedding 2 está disponible a través del catálogo de modelos y la documentación de la API de CoreAPI.
ActualEl precio, el contexto, la disponibilidad y los límites se tratan como propiedades dinámicas en lugar de incorporarse al título de la página o a la identidad del modelo.
El proveedor y el identificador del modelo forman una URL canónica permanente; las futuras actualizaciones de contenido y datos permanecerán en esta página.