Gemini Embedding: нативные видео-эмбеддинги от Google Google выпустил Gemini Embedding — мультимодальную модель эмбеддингов с нативной поддержкой видео (до 120 секунд), аудио, PDF (до 6 страниц) и текста. Архитектура использует принцип Matryoshka Representation Learning — эмбеддинг можно обрезать до меньшей размерности, получив менее точное, но валидное представление. Это удобно для двухэтапного поиска: грубая фильтрация на коротких векторах, затем точный ранжирование на полных. Тарификация: — Текст: $0.2/M токенов — Видео: до $12/M токенов (~15K кадров) Разрыв в цене объясним вычислительной сложностью, но 60-кратная разница с текстом заставляет считать бюджет. Конкурентов в нише нативных видео-эмбеддингов пока нет — OpenAI последний раз обновляли эмбеддинг-модели в январе 2024. Доступно в бесплатном тариф и через API. ⚡ — матрёшка-эмбеддинги — красиво 🤔 — $12 за видео — пока дорого для продакшена @ai_for_video