Назад к моделям

Amazon Titan Text Embeddings V2

amazonamazon/titan-embed-v2

Чем обслуживание в TheRouter отличается от вендорского

Как её эксплуатирует вендор

AWS обслуживает Titan Text Embeddings V2 на Bedrock bedrock-runtime endpoint через Invoke: text input, embedding output, лимит 8K tokens / 50,000 characters, model id amazon.titan-embed-text-v2:0, и без cross-region inference profile в текущей model card.

На TheRouter

TheRouter отдаёт ту же embedding model как amazon/titan-embed-v2 через /v1/embeddings с OpenAI-compatible client syntax. Operational price, context, modality и supported-parameter поля берутся из live catalog TheRouter; curated page фиксирует AWS source-of-truth behavior и оставляет snippets capped до operator-funded verification run.

Гид по API

Запрос эмбеддинга

Создание эмбеддингов для текстового входа с настраиваемой размерностью и опциональной нормализацией. TheRouter прозрачно маршрутизирует запрос в Amazon Bedrock с полностью совместимым OpenAI синтаксисом.

cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "amazon/titan-embed-v2",
    "input": "Your text to embed here.",
    "dimensions": 256,
    "encoding_format": "float"
  }'

Политика размерности и normalization

Выберите 256, 512 или 1024 dimensions для каждого index и держите выбор стабильным. Normalization тоже стоит задавать явно, так как он меняет поведение vector distance в downstream database.

cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "amazon/titan-embed-v2",
    "input": ["First passage", "Second passage"],
    "dimensions": 512,
    "normalize": true
  }'
Реестр фактов — каждая утверждаемая величина имеет источник
источникURLполучено
Дата релизаAmazon Bedrock docs ↗2026-08-23проверено
Размерность выходаdocs.aws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
Нормализация векторовdocs.aws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
Поддерживаемые языкиdocs.aws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
Макс. символов на входеdocs.aws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
Дата отсечения обучающих данных——неизвестно
Соотношение токен‑символ (английский)docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) weighted averageAWS ML blog ↗2026-08-23проверено
MTEB rerankingaws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
MIRACL multilingualaws.amazon.com ↗2026-08-23проверено
Amazon Titan Text Embeddings V2 теперь в Amazon BedrockAWS News Blog ↗2026-08-23проверено
Начинаем работу с Amazon Titan Text Embeddings V2: новая SOTA модель эмбеддингов на Amazon BedrockAWS Machine Learning Blog ↗2026-08-23проверено
Какие практические компромиссы точность–объём хранения между размерностями 256, 512 и 1024?aws.amazon.com ↗2026-08-23к проверке
Поддерживает ли Titan V2 кросс‑языковой поиск (например, запрос на немецком против корпуса на корейском)?docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23к проверке
Почему Bedrock ограничивает эмбеддинг‑модели по RPM, а не по TPM? Каковы последствия для производительности?docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23к проверке
Чем отличается Titan V2 от своего предшественника Titan G1 (V1)?aws.amazon.com ↗2026-08-23к проверке
Помощь и контакты