Google: Gemini Embedding 2 Preview — эмбеддинги и векторы онлайн
Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа. Особенности: сильная языковая модель.
Стоимость задания
0,05 руб.
Тариф модели: запрос 48.16 руб./1M ток.
Сумма резерва; списывается по факту ответа. Обновляется при смене параметров.
О модели Google: Gemini Embedding 2 Preview
Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа. Особенности: сильная языковая модель.
- Категория: Эмбеддинги
- ID: google/gemini-embedding-2-preview
- Тариф: запрос 48.16 руб./1M ток.
- Платформа: Студия ИИ Tigr.pro (аналог OpenRouter с балансом в рублях)
Частые вопросы
Сколько стоит Google: Gemini Embedding 2 Preview?
Ориентир на Tigr.pro — от 0.05 ₽ (за запуск или за токены — смотрите тариф на карточке). Оплата в рублях с баланса сайта, без VPN и зарубежной карты.
Как пользоваться Google: Gemini Embedding 2 Preview?
Откройте карточку в Студии ИИ, заполните параметры формы и нажмите «Запустить». Для чат-моделей доступен раздел AI-чат. ID модели: google/gemini-embedding-2-preview.
Можно ли использовать результат в коммерции?
Условия использования результата зависят от лицензии конкретной модели и провайдера. Перед коммерческим использованием уточните политику модели; Tigr.pro предоставляет доступ через баланс в рублях.
Похожие модели
- Intfloat: E5-Large-v2 intfloat/e5-large-v2 Intfloat: E5-Large-v2: Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа.
- OpenAI: Text Embedding 3 Large openai/text-embedding-3-large Генерирует высококачественные векторные представления текста. Подходит для семантического…
- OpenAI: Text Embedding 3 Small openai/text-embedding-3-small Генерирует высококачественные текстовые эмбеддинги. Подходит для поиска, RAG, кластеризац…
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 openai/text-embedding-ada-002 Генерирует векторные представления текста. Подходит для семантического поиска, кластериза…
- Perplexity: Embed V1 0.6B perplexity/pplx-embed-v1-0.6b Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа.
- Perplexity: Embed V1 4B perplexity/pplx-embed-v1-4b Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа.