模型詳情
Gemini Embedding 2 preview model
Gemini Embedding 2 Preview 是 Google 的第一個多模態嵌入模型。我們目前支援將文字和圖像對應到統一的向量空間中，以進行語義搜尋和檢索增強生成（RAG）。它支援最多 8,192 個 Token 的輸入上下文和從 128 到 3,072 的靈活輸出維度（建議：768、1536 或 3,072）。 專為跨模式相似性而設計 - 您可以嵌入文字查詢並檢索最相關的圖像，反之亦然 - 使其非常適合多模態搜尋、推薦和檔案理解管道。
模型規格
- 模型 ID
-
gemini-embedding-2-preview
- 上下文長度
- –
- 最大輸出
- –
- 輸入/輸出模態
- 發布日期
- 2026-04
02
API 端點
單一 MixRoute 閘道，OpenAI 相容
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
價格
固定費率，單位：/1M Tokens
輸入
$0.2000 /1M Tokens
補全
$0.8000 /1M Tokens
05
選型摘要
快速判斷是否適合你的工作負載
這個模型適合什麼？
嵌入模型；輸入：文字、圖像、檔案、語音、影片；輸出：向量
Gemini Embedding 2 preview model 是嵌入模型。目前公開資料未列出 context window 與輸出上限，建議以供應商文件為準。
使用前應檢查什麼？
確認規格、費率與可用性
採用 Gemini Embedding 2 preview model 前，已宣告支援視覺輸入、OpenAI SDK 相容；發布於 2026-03-10。建議先以具代表性的流量試跑，確認品質與延遲。
為什麼透過 MixRoute 使用？
Gemini Embedding 2 preview model 以同一條路由收文字與圖像
文字與圖像輸入共用同一條路由與同一組金鑰。MixRoute 以 OpenAI 相容端點 /v1/chat/completions 提供 Gemini Embedding 2 preview model；既有用戶端只要指向 https://api.mixroute.ai/v1 並把模型 ID 換成 gemini-embedding-2-preview，再跑一次整合測試即可。
07
能力與相容性
未確認的能力保持「Unknown」，不做猜測
視覺輸入
Gemini Embedding 2 preview model 可處理圖片輸入與文字並行。
image_url 內容區塊中傳入 base64 編碼的圖片，與文字訊息一起發送。
OpenAI SDK
透過 MixRoute 的 OpenAI 相容端點呼叫 Gemini Embedding 2 preview model。
base_url 改為 https://api.mixroute.ai/v1；其餘部分遵循 OpenAI 風格。
08
Token 成本估算
基於本頁價格的即時估算，非實際帳單
此模型沒有快取讀取價格，不計算快取費用
09
FAQ
台灣企業採購 gemini-embedding-2-preview 的費用可以開立台灣統一發票，並打上貴公司統編。發票由 MixRoute 的台灣公司開立，不是海外主體的商業發票。適用的是企業方案採購，付款主要走銀行電匯，帳期可以談。開立前提供貴公司的統編與抬頭即可，金額依 gemini-embedding-2-preview 在 /v1beta/models/{model}:generateContent 的實際用量計算，輸入 $0.2000/1M tokens，輸出 $0.8000/1M tokens。自助儲值的開票方式與台灣以外市場的條件尚未確認，請洽 Sales。
單一端點，可驗證的決策
使用相同的請求格式測試此模型與替代路由
從真實工作負載開始，再由品質、總成本與故障條件決定是否導入正式環境流量。