embeddinggemma 2 hosten in de EU, OpenAI-compatibele API

Name: embeddinggemma 2 hosting (EU)
Brand: HostYourAI
Availability: LimitedAvailability

Specificaties

Parameters 0.7B

Contextvenster 262,144 tokens

Minimale VRAM 8 GB

Architectuur EmbeddingGemma2Model (vLLM)

Licentie apache-2.0

Modaliteit text->embedding

Uitgebracht September 2026

Uitgever google ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token

Op aanvraag

Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.

Dedicated GPU · per uur

vanaf €0,89 per uur

Eigen vLLM-instance op Europese cloud (8 GB VRAM), per uur afgerekend.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

Bench-index

Bench is onze kwaliteitsindex voor elk model, 0 tot 100. Hij steunt op openbare metingen (Epoch AI met zo’n 40 benchmarks, LiveBench, LMArena en meer) en wordt elke ochtend ververst. Waar niemand meet, staat een schatting met bandbreedte.

~60,9 / 100 · Schatting

Schatting uit de grootte, afgeleid van alle modellen op MTEB (eigen schaal).

Bandbreedte 55,1 tot 66,7

Bronnen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Dagelijks bijgewerkt, laatst op 20-10-2026

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/embeddinggemma-2",
    "input": "The quick brown fox"
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik embeddinggemma 2 in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait embeddinggemma 2 op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is embeddinggemma 2 hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost embeddinggemma 2?

embeddinggemma 2 heeft meerdere GPU's tegelijk nodig en draait daarom als dedicated deployment. Je betaalt dan per GPU-uur en niet per token. Vertel ons je volume, dan rekenen we het voor je door.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Google

diffusiongemma 26B A4B it

DiffusionGemma is a generative model built by Google DeepMind. Based on the 26B A4B Mixture-of-Experts (MoE) Gemma 4 architecture, DiffusionGemma generates tokens using discrete diffusion. This open-weights model is multimodal, handling text, image, and video inputs to generate text output.

26B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B it qat w4a16 ct

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

33B 262K context Bekijk model →

gemma 4 26B A4B it qat q4 0 unquantized

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

26B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B it qat q4 0 unquantized

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

31B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B

Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

33B 262K context Bekijk model →

gemma 4 26B A4B

Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

27B 262K context Bekijk model →

Probeer embeddinggemma 2 gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Je API-key werkt direct met embeddinggemma 2.

Start gratis