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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.

Modalités
Prix
0,02 $US/M tokens
Contexte
8K
Publié
26 oct. 2026
FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Explorer d’autres modèles

Modèles de plongement vectoriel de texteCollectionClassements des modèles de plongementClassement
Latence
0,02 $US0,19s
100,00 %
Latence
0,19s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
100,00 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 100,00 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
100,00 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

1.
Favicon de https://github.com/lfnovo/esperanto
Esperanto
nouveau
9,55Mjetons
2.
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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.
330Kjetons
3.
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Questions fréquentes

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 coûte 0,02 $US/M tokens.

Titan Text Embeddings V2 accepte jusqu’à 8 192 jetons par entrée. Les textes plus longs doivent être répartis sur plusieurs entrées.

Titan Text Embeddings V2 accepte texte en entrée et renvoie vecteurs de plongement.

Titan Multimodal Embeddings G1 et Titan Embeddings G1 - Text sont d’autres modèles de type plongement vectoriel de Amazon.

Titan Text Embeddings V2 est sorti le 26 octobre 2026.

Autres modèles 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.

Plongements vectoriels0,06 $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.

Plongements vectoriels0,10 $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.

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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.

TexteContexte de 1M2,50 $US / 12,50 $US
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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.

TexteContexte 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.

TexteContexte de 128K0,035 $US / 0,14 $US
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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.

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