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Amazon: Titan Text Embeddings V2

amazon/titan-embed-text-v2

Amazon Titan Text Embeddings V2 is a text embedding model for retrieval, search, and clustering. It accepts up to 8,192 tokens per input and returns normalized vectors of 1,024 dimensions by default, with 512 and 256 also selectable via the dimensions parameter.

Modalidades
Precio
0,02 US$/M tokens
Contexto
8K
Publicado
26 oct 2026
ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Modelos de embeddings de textoColecciónClasificaciones de modelos de embeddingsClasificación
Latencia
0,02 US$0,18s
100,00 %
Latencia
0,18s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
100,00 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 100,00 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
100,00 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://github.com/lfnovo/esperanto
Esperanto
nuevo
9,55Mtókenes
2.
Favicon de https://sillytavern.app/
SillyTavern
SillyTavern is the LLM frontend for power users, a chat interface that connects to any model and gives deep control through character creation, roleplay, and prompt customization.
330Któkenes
3.
Favicon de https://playground.dou.so/
dou llm-playground
nuevo
188Któkenes
4.
Favicon de https://slegaltools.digital/
DekaMCP-Query-Encoder
nuevo
144Któkenes
5.
Favicon de https://loreforge.io/
LoreForge
nuevo
120Któkenes

Preguntas frecuentes

Amazon Titan Text Embeddings V2 is a text embedding model for retrieval, search, and clustering. It accepts up to 8,192 tokens per input and returns normalized vectors of 1,024 dimensions by default, with 512 and 256 also selectable via the dimensions parameter.

Titan Text Embeddings V2 cuesta 0,02 US$/M tokens.

Titan Text Embeddings V2 acepta hasta 8192 tokens por entrada. Los textos más largos deben dividirse en varias entradas.

Titan Text Embeddings V2 acepta texto como entrada y devuelve vectores de embeddings.

Titan Multimodal Embeddings G1 y Titan Embeddings G1 - Text son otros modelos de representación vectorial de Amazon.

Titan Text Embeddings V2 se lanzó el 26 de octubre de 2026.

Más modelos de Amazon

Titan Multimodal Embeddings G1

Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 embeds text, images, or text and image together into a shared vector space for multimodal search and recommendation. Images are sent as base64 (up to 25 MB), text input is limited to 128 tokens, and vectors are 1,024 dimensions by default with 384 and 256 selectable via the dimensions parameter.

Embeddings0,06 US$/K images
Titan Embeddings G1 - Text

Amazon Titan Embeddings G1 - Text is the first-generation Titan text embedding model. It accepts up to 8,192 tokens per input and returns fixed 1,536-dimension vectors; the dimensions parameter is not supported.

Embeddings0,10 US$/M tokens
Nova 2 Lite

Nova 2 Lite is a fast, cost-effective reasoning model for everyday workloads that can process text, images, and videos to generate text.

Nova 2 Lite demonstrates standout capabilities in processing documents, extracting information from videos, generating code, providing accurate grounded answers, and automating multi-step agentic workflows.

TextoContexto de 1M0,30 US$ / 2,50 US$
Nova Premier 1.0

Amazon Nova Premier is the most capable of Amazon’s multimodal models for complex reasoning tasks and for use as the best teacher for distilling custom models.

TextoContexto de 1M2,50 US$ / 12,50 US$
Nova Lite 1.0

Amazon Nova Lite 1.0 is a very low-cost multimodal model from Amazon that focused on fast processing of image, video, and text inputs to generate text output. Amazon Nova Lite can handle real-time customer interactions, document analysis, and visual question-answering tasks with high accuracy.

With an input context of 300K tokens, it can analyze multiple images or up to 30 minutes of video in a single input.

TextoContexto de 300K0,06 US$ / 0,24 US$
Nova Micro 1.0

Amazon Nova Micro 1.0 is a text-only model that delivers the lowest latency responses in the Amazon Nova family of models at a very low cost. With a context length of 128K tokens and optimized for speed and cost, Amazon Nova Micro excels at tasks such as text summarization, translation, content classification, interactive chat, and brainstorming. It has simple mathematical reasoning and coding abilities.

TextoContexto de 128K0,035 US$ / 0,14 US$
Nova Pro 1.0

Amazon Nova Pro 1.0 is a capable multimodal model from Amazon focused on providing a combination of accuracy, speed, and cost for a wide range of tasks. As of December 2024, it achieves state-of-the-art performance on key benchmarks including visual question answering (TextVQA) and video understanding (VATEX).

Amazon Nova Pro demonstrates strong capabilities in processing both visual and textual information and at analyzing financial documents.

NOTE: Video input is not supported at this time.

TextoContexto de 300K0,80 US$ / 3,20 US$