テキスト埋め込み

POST

/v1beta/models/gemini-embedding-001:embedContent

• テキストをベクトル埋め込みに変換し、セマンティック検索、クラスタリング、レコメンドなどに利用
• 必須: content.parts のテキスト
• 任意: 次元削減の output_dimensionality、タスク種別の taskType
• 公式ドキュメント: Embeddings

Authorizations

bearer

Type

HTTP (bearer)

Request Body

application/json

object

object

Required

埋め込み対象のコンテンツ

出力埋め込みの任意の次元削減

埋め込みの用途となる任意のタスク種別（例: SEMANTIC_SIMILARITY）