Что это
Gemini Embedding 2 (batch) разработана Google и является их первой моделью для создания мультимодальных эмбеддингов. Она способна принимать на вход текст, изображения, а также файлы, аудио и видео, преобразуя их в числовые векторы (эмбеддинги). Это позволяет находить смысловые связи между различными типами данных.
Что умеет
Модель отлично подходит для семантического поиска и систем RAG (Retrieval Augmented Generation), где требуется сопоставлять запросы с документами или изображениями по смыслу. Она выделяется возможностью работы с текстом и изображениями в одном векторном пространстве, что упрощает создание сложных поисковых и рекомендательных систем.
Кому подходит
Подходит разработчикам, исследователям и компаниям, которые создают системы семантического поиска, персонализированные рекомендации, а также приложения, использующие RAG-архитектуру с мультимодальными данными.
Любая модель отвечает только тем, что ей дали в контекст. ENGRAM держит знания команды - встречи, документы, переписку - в единой ИИ-памяти и подаёт модели нужное со ссылкой на источник. Данные в России.
Характеристики
| Провайдер | |
| Контекст | 8 192 токенов |
| Вход | текст, изображения, файлы, аудио, видео |
| Выход | embeddings |
| Цена входа | $0.100 / 1М |
| Цена выхода | беспл. |
| Вызов инструментов | нет |
| Режим рассуждения | нет |
| Появилась | Май 2026 |
| ID для API | google/gemini-embedding-2:batch |
Где запустить: провайдеры
Модель раздаётся через 1 провайдеров. Сравнение по контексту, ценам:
| Провайдер | Контекст | Вход $/1М | Выход $/1М |
|---|---|---|---|
| 8.192K | $0.100 | беспл. |
Цена входа по провайдерам, $/1М
Доступ из России
Прямого доступа из РФ обычно нет: нужен VPN, оплата - зарубежной картой или через посредника. Для доступа без VPN и данных в России выбирайте российские модели.