Google

Gemini Embedding 001

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
70
ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স

Google-এর Gemini Embedding 001 হলো হাই-ডাইমেনশনাল ভেক্টর সার্চ, সেমান্টিক রিট্রিভাল এবং RAG পাইপলাইনের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 2K কনটেক্সট উইন্ডো, 400 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.15/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 70/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

প্রোভাইডার
Google
ক্যাটাগরি
lightweight
রিলিজ তারিখ
2025-05
নলেজ কাটঅফ
March 2025
আর্কিটেকচার
Dense semantic text embedding transformer
প্যারামিটার
Confidential
কনটেক্সট উইন্ডো
2K tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
4K tokens
ক্যাশড ইনপুট রেট
$0 / 1M tokens
ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
50% off async batch
কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
$20 / month
রিজনিং মোড
No (Standard)
রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
Fixed
টুল ও ফাংশন কলিং
No
স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
No
ওপেন-ওয়েটস
No (Proprietary Cloud)
ইনপুট মোডালিটি
text
আউটপুট মোডালিটি
embedding
অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗

ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা

API ডেটা ট্রেইনিং পলিসি
ডিফল্টভাবে API ডেটা দিয়ে মডেল ট্রেইন করা হয় না (Enterprise DPA)
মডেল লাইসেন্স ও কমার্শিয়াল রাইটস
Proprietary Commercial API (Google Terms)
ডিপ্লয়মেন্ট ও ক্লাউড এন্ডপয়েন্ট
Google AI Studio API, Google Cloud Vertex AI
আউটপুট কপিরাইট ও মালিকানা
জেনারেটেড আউটপুটের পূর্ণ বাণিজ্যিক মালিকানা ব্যবহারকারীর

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা

একই পেজে একাধিক মডেলের সাথে তুলনা করুন →
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
models/gemini-embedding-001
সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2027 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
পূর্ণ 2K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0/1M, কাস্টম TTL সহ)
কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই)
MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট
বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
Managed Google Cloud API
সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইঞ্জিনিয়ারিং ও প্রাইসিং ওয়ার্কবেঞ্চ

Gemini Embedding 001: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন

500 / দিন
4,000 tok
1,000 tok
মাল্টি-টার্ন চ্যাট ডেপথ (কনটেক্সট রি-বিলিং):১ টার্ন (সিঙ্গেল প্রম্পট)
50%
আনুমানিক মাসিক API খরচ (৩০ দিন)
$4.50$9.00
মাসিক সাশ্রয়: $4.50 (Caching/Batch)
সাবস্ক্রিপশন ($20/মাস) বনাম API

আপনার ব্যবহারে API পে-অ্যাজ-ইউ-গো বেশি সাশ্রয়ী ($15.50/মাস বাঁচবে)।

ব্রেক-ইভেন পয়েন্ট: দৈনিক ~2,222 টি মেসেজে API খরচ $20/মাস এর সমান হয়।

একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা

Gemini Embedding 001 (Active)
$4.50
প্রতি মাসে
Gemini 2.5 Flash
$18.00
প্রতি মাসে
DeepSeek V3
$32.70
প্রতি মাসে
GPT-4o
$300.00
প্রতি মাসে
Claude 3.7 Sonnet
$405.00
প্রতি মাসে

লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)

আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।

Chars / Words
175 / 24
OpenAI o200k
~46 tok
Claude BPE
~49 tok
Llama / DeepSeek
~51 tok

হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)

সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Gemini Embedding 001-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:

ক্যাসকেড মাসিক বিল:$14.63/mo
এই মডেলটি ইতিমধ্যে আল্ট্রা-লো-কস্ট বা ফ্রি টিয়ারে রয়েছে।

বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার

বেঞ্চমার্ক এনসাইক্লোপিডিয়া
কোডিং (70)রিজনিং (70)জ্ঞান (MMLU) (70)স্পিড (100)কনটেক্সট (55)সাশ্রয় (94)
Gemini Embedding 001ফ্রন্টিয়ার গড় (Median)
Chatbot Arena Elo
1280pts

শক্তিশালী দিকসমূহ

  • 2K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (Arena Elo 1280)
  • 400 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 150ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $0.15/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট

সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়

  • প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

সম্পাদকীয় মূল্যায়ন

Gemini Embedding 001 (Google) তার 2K কনটেক্সট উইন্ডো, 70/100 ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স এবং 400 টোকেন/সেকেন্ড গতির সমন্বয়ে নিজ ক্যাটাগরিতে একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ও নির্ভরযোগ্য পছন্দ।

সবচেয়ে উপযুক্ত: হাই-ডাইমেনশনাল ভেক্টর সার্চ, সেমান্টিক রিট্রিভাল এবং RAG পাইপলাইনের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।

Gemini Embedding 001 সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

Gemini Embedding 001-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+

Google-এর Gemini Embedding 001 ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $0.15 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $0। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 50% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।

Gemini Embedding 001-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+

আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।

Gemini Embedding 001-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+

Gemini Embedding 001-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 2K tokens, যা প্রায় 1,536টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 4 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 4,096 টোকেন।

Gemini Embedding 001 কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+

না, Gemini Embedding 001 একটি প্রোপ্রাইটরি ক্লাউড মডেল। এর ওয়েট ডাউনলোড করা যায় না; এটি শুধুমাত্র Google-এর অফিশিয়াল ক্লাউড API বা এন্টারপ্রাইজ এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে ব্যবহারযোগ্য।

Gemini Embedding 001 API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+

ডিফল্টভাবে API ডেটা দিয়ে মডেল ট্রেইন করা হয় না (Enterprise DPA)। লাইসেন্সের ধরন: Proprietary Commercial API (Google Terms)। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।

কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Gemini Embedding 001-এর স্কোর কত?+

Gemini Embedding 001-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 70/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ N/A%, GPQA Diamond-এ N/A%, MMLU-Pro-তে N/A% এবং Arena Elo-তে 1280 স্কোর অর্জন করেছে।

Gemini Embedding 001 কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+

Gemini Embedding 001 মূলত হাই-ডাইমেনশনাল ভেক্টর সার্চ, সেমান্টিক রিট্রিভাল এবং RAG পাইপলাইনের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: Gemini Embedding 001 (Google) তার 2K কনটেক্সট উইন্ডো, 70/100 ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স এবং 400 টোকেন/সেকেন্ড গতির সমন্বয়ে নিজ ক্যাটাগরিতে একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ও নির্ভরযোগ্য পছন্দ।

সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি

সব পরিভাষা দেখুন →

Gemini Embedding 001-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:

টোকেন (Token)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।

বেঞ্চমার্ক (Benchmark)

একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।

কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window)

একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।

ট্রান্সফরমার (Transformer)

২০১৭ সালে উদ্ভাবিত একটি যুগান্তকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা আধুনিক সব এলএলএম পরিচালনা করে। এটি সেলফ-অ্যাটেনশনের মাধ্যমে বাক্যের সব শব্দকে ক্রমান্বয়ে না পড়ে একসাথে সমান্তরালে বিশ্লেষণ করে।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Google Cloud Vertex AI Embeddings↗