模型详情
Gemini Embedding 2 preview model
Gemini Embedding 2 Preview 是 Google 的首个多模态嵌入模型。我们目前支持将文本和图像映射到统一的向量空间，用于语义搜索和检索增强生成 (RAG)。它支持最多 8,192 个 token 的输入 context，以及从 128 到 3,072 的灵活输出维度（推荐：768、1536 或 3,072）。 它专为跨模态相似性而设计——您可以嵌入文本查询并检索最相关的图像，反之亦然——使其非常适合多模态搜索、推荐和文档理解流程。
模型规格
- 模型 ID
-
gemini-embedding-2-preview
- 上下文长度
- –
- 最大输出
- –
- 输入/输出模态
- 发布日期
- 2026-04
02
API 端点
单一 MixRoute 网关，OpenAI 兼容
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
价格
固定费率，单位：/1M Tokens
输入
$0.2000 /1M Tokens
补全
$0.8000 /1M Tokens
05
选型摘要
快速判断是否适合你的工作负载
这个模型适合什么？
嵌入模型；输入：文本、图像、文件、语音、视频；输出：向量
Gemini Embedding 2 preview model 是嵌入模型。目前公开资料未列出 context window 与输出上限，建议以供应商文档为准。
使用前应检查什么？
确认规格、费率与可用性
采用 Gemini Embedding 2 preview model 前，已声明支持视觉输入、OpenAI SDK 兼容；发布于 2026-03-10。建议先以具有代表性的流量试跑，确认质量与延迟。
为什么通过 MixRoute 使用？
通过兼容端点以模型 ID 调用
文本与图像输入共用同一条路由与同一组密钥。MixRoute 以 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 提供 gemini-embedding-2-preview；既有客户端只需指向 https://api.mixroute.ai/v1 并把模型 ID 换成 gemini-embedding-2-preview，再跑一次集成测试即可。
07
能力与兼容性
未确认的能力保持“Unknown”，不做猜测
视觉输入
gemini-embedding-2-preview 可以同时处理图像与文本输入。
image_url 内容块中传入 base64 编码的图片，与文本消息一起发送。
OpenAI SDK
通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 gemini-embedding-2-preview。
base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1；其余部分遵循 OpenAI 风格。
08
Token 成本估算
基于本页价格的实时估算，非实际账单
此模型没有缓存读取价格，不计算缓存费用
09
FAQ
是的。Gemini Embedding 2 preview model 可通过 OpenAI 兼容的端点访问，因此现有的 OpenAI SDK 客户端在将基本 URL 指向 MixRoute 并将模型参数设置为 gemini-embedding-2-preview 后即可正常工作。请保留您当前的请求和响应处理方式。
单一端点，可验证的决策
使用相同的请求格式测试此模型和备用路由
从真实工作负载开始，再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。