Gemini Embedding 2 через Tokenator API

Назначение модели

Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем сопоставление текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с расширенными возможностями поиска (RAG). Она поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размеры от 128 до 3072 (рекомендуемые значения: 768, 1536 или 3072). Разработанная для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — она хорошо подходит для мультимодального поиска, рекомендаций и обработки документов.

Спецификация

Апстрим-провайдеры

Запрос идёт к первому доступному провайдеру по приоритету; при его отказе Tokenator переключается на следующего.

Пример запроса

curl https://api.tokenator.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenator-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-embedding-2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Совместимые инструменты

Модель можно указать в любом инструменте, который принимает произвольный base URL: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Cursor, Cline, Kilo Code, Cherry Studio, OpenClaw.

Смотрите также