Embeddings

Google multimodal embedding modelleri metin, görsel, ses, video ve PDF girdilerinden vektör üretir. /v1/embeddings endpoint’i provider file referansları destekler.

Örnek istek

curl https://llmtr.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
    "input": [
      { "type": "text", "text": "Bu ürünün etiketi" },
      {
        "type": "input_file",
        "input_file": {
          "file_id": "file_xxx",
          "mime_type": "image/jpeg"
        }
      }
    ]
  }'

Input tipleri

Tür	Açıklama
text	Düz metin
input_file	Files API üzerinden yüklenmiş dosya ref’i
image_url	Uzak görsel URL’i
input_audio	Inline base64 audio

Yanıt

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.023, -0.017, ...]
    },
    {
      "object": "embedding",
      "index": 1,
      "embedding": [0.041, 0.089, ...]
    }
  ],
  "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 128,
    "total_tokens": 128
  }
}

Fiyatlandırma

Google multimodal embeddings native unit bazında ücretlendirilir. Model kartında gösterilen birim (tokens, images, seconds vb.) dikkate alınır. Büyük medyalar önce Files API üzerinden yüklenmelidir.

Vektör boyutu

embedding-2-preview için 768 veya 3072. dimensions parametresi ile kısaltma yapılabilir:

{
  "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
  "input": [...],
  "dimensions": 768
}