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原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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Gemini Embedding 2 is Google's embedding model for semantic search, retrieval-augmented generation, clustering, classification, and ranking pipelines.

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Gemini Embedding 2 is Google's first multimodal embedding model. We currently support mapping text and images into a unified vector space for semantic search and retrieval-augmented generation (RAG). It supports input context up to 8,192 tokens and flexible output dimensions from 128 to 3,072 (recommended: 768, 1536, or 3,072). Designed for cross-modal similarity — you can embed a text query and retrieve the most relevant images, or vice versa — making it well-suited for multimodal search, recommendation, and document understanding pipelines.

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原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

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