Embedding do Gemini 2

O Gemini Embedding 2 é o modelo de geração de embeddings do Google, ideal para tarefas complexas de recuperação e análise.

O Gemini Embedding 2 aceita entradas multimodais para gerar vetores de 3.072 dimensões. Ele aceita entradas de imagens, textos, documentos, áudios e vídeos e mapeia semanticamente os vetores gerados em um espaço semântico unificado. Isso permite realizar tarefas, como pesquisar uma imagem com base em uma descrição de texto.

O Gemini Embedding 2 apresenta vários recursos para otimizar a qualidade e a flexibilidade do embedding:

• Instruções de tarefas personalizadas: ao especificar instruções de tarefas (por exemplo, task:code retrieval ou task:search result), otimize os embeddings para as relações pretendidas e recupere resultados mais precisos para a meta específica.

• Tamanho de resultado ajustável: por padrão, o modelo gera um vetor flutuante de 3.072 dimensões. No entanto, é possível recuperar uma saída dimensional menor especificando o parâmetro output_dimensionality.

• OCR de documentos: lê o OCR de entradas de documentos.

• Extração de faixas de áudio: extraia faixas de áudio de entradas de vídeo e intercale-as com frames de vídeo.

Para mais informações sobre como usar o Gemini Embedding 2, consulte Receber embeddings multimodais.

Preços

ID do modelo	gemini-embedding-2
Modalidades	description Texto Somente entrada photo Imagem Somente entrada mic Áudio Somente entrada videocam Vídeo Somente entrada graph_3 Embeddings Somente saída
Limites de tokens	Máximo de tokens de entrada	8.192
	Máximo de tokens de saída	N/A
Dimensões de saída	Até 3.072 (com suporte a MRL)
Comprimento máximo da sequência	8.192 tokens
Opções de consumo	Capacidade de Processamento Provisionada Não compatível Inferência em lote Compatível Pay-as-you-go Pagamento por uso padrão Compatível Cota fixa Não compatível
Especificações técnicas	Texto	Máximo de tokens de entrada: 8.192 Número máximo de arquivos por comando: 1 Número máximo de páginas por arquivo (para PDF): 6 Tamanho máximo por arquivo: N/A OCR para PDFs digitalizados: não usado por padrão Tipos MIME compatíveis: text/plain, application/pdf
	Imagem	Máximo de imagens por comando: 6 Tamanho máximo por arquivo para dados inline ou uploads diretos pelo console: sem limite Tamanho máximo por arquivo do Google Cloud Storage: sem limite Número máximo de imagens de saída por comando: N/A Tipos MIME compatíveis: image/png, image/jpeg, image/webp, image/bmp, image/heic, image/heif, image/avif
	Vídeo	Duração máxima do vídeo (com áudio): 80 segundos Duração máxima do vídeo (sem áudio): 120 segundos Número máximo de vídeos por comando: 1 Tipos MIME compatíveis: video/mpeg, video/mp4
	Áudio	Duração máxima do áudio por comando: 180 segundos Número máximo de arquivos de áudio por comando: 1 Tipos MIME compatíveis: audio/mp3, audio/wav
Regiões compatíveis	Disponibilidade do modelo	Global: global Multirregião dos Estados Unidos: us Multirregião da Europa: eu
Data limite de conhecimento	Novembro de 2025
Versões	gemini-embedding-2 Estágio de lançamento: GA Data de lançamento: 22 de abril de 2026 gemini-embedding-2-preview Estágio de lançamento: pré-lançamento Data de lançamento: 10 de março de 2026