Gemini Embedding jetzt allgemein verfügbar in der Gemini API

Google hat kürzlich bekannt gegeben, dass das erste Gemini Embedding Textmodell nun allgemein für Entwickler in der Gemini API und Vertex AI verfügbar ist. Dieses Modell bietet eine hochmoderne Erfahrung in verschiedenen Anwendungsbereichen und stellt eine bedeutende Weiterentwicklung in der Verarbeitung natürlicher Sprache dar.

Einführung in Gemini Embedding

Das gemini-embedding-001 Modell hat seit seiner experimentellen Einführung im März 2025 konstant eine Spitzenposition auf der Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Multilingual-Leiter belegt. Es übertrifft sowohl frühere Text-Embedding-Modelle von Google als auch externe Angebote in verschiedenen Aufgabenbereichen, von der Datenretrieval bis zur Klassifikation.

Technische Details des Modells

Das Gemini Embedding Modell ist äußerst vielseitig und unterstützt über 100 Sprachen. Es hat eine maximale Eingabetokenlänge von 2048 und nutzt die Matryoshka Representation Learning (MRL) Technik. Diese Technik ermöglicht es Entwicklern, die Ausgabedimensionen von den Standardwerten von 3072 auf eine niedrigere Anzahl zu skalieren, was eine Optimierung der Leistung und der Speicherkosten ermöglicht.

Leistungsmerkmale und Vergleich zu anderen Modellen

Das Modell bietet eine einheitliche, hochmoderne Erfahrung über verschiedene Bereiche hinweg, einschließlich Wissenschaft, Recht, Finanzen und Programmierung. Im Vergleich zu älteren Google-Modellen, die eine Kombination der besten Ergebnisse aus drei verschiedenen Modellen sind, bietet gemini-embedding-001 signifikante Verbesserungen in der Genauigkeit und Effizienz.

Preismodell und Nutzungsmöglichkeiten

Die Gemini API bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Tarife, sodass Entwickler das gemini-embedding-001 Modell ohne Kosten ausprobieren können. Für Produktionsbedarfe stehen deutlich höhere Limits zur Verfügung. Die Preisgestaltung für das Gemini Embedding Modell liegt bei 0,15 USD pro 1 Million Eingabetokens.

Erste Schritte mit Gemini Embedding

Entwickler können jetzt auf das Gemini Embedding Modell über die Gemini API zugreifen. Der Einstieg ist einfach und kann kostenlos über das Google AI Studio erfolgen. Das Modell ist mit dem bestehenden embed_content Endpunkt kompatibel, was die Integration in bestehende Projekte erleichtert.

Migration und zukünftige Entwicklungen

Falls Sie das experimentelle gemini-embedding-exp-03-07 Modell verwenden, müssen Sie Ihre Inhalte nicht erneut einbetten, da dieses Modell jedoch ab dem 14. August 2025 nicht mehr von der Gemini API unterstützt wird. Es wird empfohlen, Projekte so früh wie möglich auf das neueste Modell zu migrieren, um von den Verbesserungen zu profitieren.

Fazit

Mit der Einführung des Gemini Embedding Modells eröffnet Google Entwicklern neue Möglichkeiten, die zuvor nicht möglich waren. Die Unterstützung für das Modell im Batch API wird bald verfügbar sein, was eine asynchrone Verarbeitung von Daten zu geringeren Kosten ermöglicht. Bleiben Sie auf dem Laufenden über zukünftige Ankündigungen bezüglich Embedding-Modellen mit noch breiteren Modalitäten und Fähigkeiten!

Quellenliste:

• Quelle: GEMINI EMBEDDING NOW GENERALLY AVAILABLE IN THE GEMINI API
• MTEB Multilingual leaderboard
• Technischer Bericht über das Modell
• Rate Limits der Gemini API
• Preise der Gemini API
• Google AI Studio
• Quickstart Notebook für Embeddings