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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
Preço
US$ 0,02/M tokens
Contexto
8K
Lançado
26 de out. de 2026
ProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadePerguntas frequentesExplorar

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI — a maioria dos SDKs funciona apenas trocando a URL base. A única coisa que muda entre os modelos é o slug do modelo abaixo.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Explorar mais modelos

Modelos de embeddings de textoColeçãoClassificação de modelos de embeddingsClassificação
Latência
US$ 0,020,31s
100,00%
Latência
0,31s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
100,00%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 100,00%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
100,00%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

1.
Favicon de https://github.com/lfnovo/esperanto
Esperanto
novo
9,55Mtokens
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.
330Ktokens
3.
Favicon de https://playground.dou.so/
dou llm-playground
novo
188Ktokens
4.
Favicon de https://slegaltools.digital/
DekaMCP-Query-Encoder
novo
144Ktokens
5.
Favicon de https://loreforge.io/
LoreForge
novo
120Ktokens

Perguntas frequentes

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 custa US$ 0,02/M tokens.

Titan Text Embeddings V2 aceita até 8.192 tokens por entrada. Textos mais longos precisam ser divididos em várias entradas.

Titan Text Embeddings V2 aceita texto como entrada e retorna vetores de representação.

Titan Multimodal Embeddings G1 e Titan Embeddings G1 - Text são outros modelos de embedding de Amazon.

Titan Text Embeddings V2 foi lançado em 26 de outubro de 2026.

Mais 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.

EmbeddingsUS$ 0,06/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.

EmbeddingsUS$ 0,10/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 1MUS$ 0,30 / US$ 2,50
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 1MUS$ 2,50 / US$ 12,50
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 300KUS$ 0,06 / US$ 0,24
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 128KUS$ 0,035 / US$ 0,14
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 300KUS$ 0,80 / US$ 3,20