Google: Gemini Embedding 001
google/gemini-embedding-001
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
google/gemini-embedding-001 es un modelo de embeddings de texto de Google incluido en el catálogo de OpenRouter, que indica una modalidad de texto a embeddings y una ventana de contexto de 20.000 tokens. La descripción del catálogo lo presenta como un modelo de embeddings unificado que cubre dominios como ciencia, derecho, finanzas y programación, y afirma que ocupa una posición destacada en el Massive Text Embedding Benchmark; se trata de afirmaciones de la fuente, no de resultados medidos de forma independiente. Este paquete de fuentes no incluye una ficha de modelo independiente, por lo que conviene validar su comportamiento con datos propios.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo de OpenRouter indica una ventana de contexto de 20.000 tokens, amplia para generar embeddings de documentos largos.[1]
- Su descripción en el catálogo anuncia una experiencia de embeddings unificada en los dominios de ciencia, derecho, finanzas y programación; es una afirmación del proveedor, no un resultado medido.[1]
- Los campos de precios del catálogo indican cargos solo por tokens de entrada, sin costo por las salidas de embeddings.[1]
Limitaciones
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades requieren validación con su carga de trabajo.[1]
- Los campos de benchmarks del catálogo están vacíos, de modo que la posición declarada en benchmarks no puede verificarse con esta evidencia.[1]
- Los parámetros admitidos, las dimensiones de los embeddings y la fecha de corte de conocimiento no están documentados en la fuente suministrada.[1]
Dónde utilizarlo
- Candidato para búsqueda semántica o generación aumentada por recuperación sobre textos largos, según la ventana de contexto del catálogo; evalúelo primero con su corpus.[1]
- Vale la pena probarlo en tareas de similitud textual entre dominios como jurídico, financiero, científico o de código, según la cobertura anunciada en el catálogo.[1]
- Puede servir para canalizaciones de agrupamiento y clasificación de texto que consumen solo embeddings.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini Embedding 001Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
gemini-embedding-001 provides a unified cutting edge experience across domains, including science, legal, finance, and coding. This embedding model has consistently held a top spot on the Massive Text Embedding Benchmark...
Especificaciones
- ID del modelo
- google/gemini-embedding-001
- Creador
- Añadido a OpenRouter
- 31.10.2025
- Longitud de contexto
- 20,000
- Modalidad
- text->embeddings
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- embeddings
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | salida: embeddings |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 20,000 | $0.150 | $0 | — | — | 100% | |
| Google AI Studio | 20,000 | $0.150 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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