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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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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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Gemini Embedding 2 是 Google 推出的首个原生多模态嵌入模型，旨在将文本、图像、视频、音频和文档 (PDF) 映射到统一的向量空间中。与以往需要为不同模态调用独立模型的流程不同，Gemini Embedding 2 能够直接理解跨模态关系。它支持高精度的跨模态检索，例如通过文本描述查找特定视频片段，或根据图像查找类似的音频。该模型可捕捉超过 100 种语言的深层语义意图，并具备 Matryoshka 表示学习 (MRL) 技术，允许开发者根据需要缩减向量维度，在不显著损失性能的前提下节省存储和计算成本。

最新模型 gemini-embedding-2-preview 是 Gemini API 中的首个多模态嵌入模型。它将文本、图片、视频、音频和文档映射到统一的嵌入空间中，从而能够以 100 多种语言进行跨模态搜索、分类和聚类。

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