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Amazon Titan Text Embeddings V2

amazonamazon/titan-embed-v2

供应商自营与 TheRouter 服务形态的差异

供应商自己运营时

AWS 在 Bedrock bedrock-runtime 端点通过 Invoke 提供 Titan Text Embeddings V2，输入为文本，输出为 embedding，上限为 8K token / 50,000 字符，模型 ID 为 amazon.titan-embed-text-v2:0，当前模型卡未列出跨区域 inference profile。

在 TheRouter 上

TheRouter 将同一 embedding 模型以 amazon/titan-embed-v2 通过 /v1/embeddings 提供，并使用 OpenAI 兼容客户端语法。实际价格、上下文、模态和 supported-parameter 字段来自 TheRouter 实时 catalog；本 curated 页面记录 AWS 权威行为，并在运营者付费验证记录执行前保持 snippets 封顶。

docs.aws.amazon.com/bedrock ↗

API 使用指南

嵌入请求

为文本输入生成嵌入向量，支持可配置的维度和可选归一化。TheRouter 会透明地将您的请求路由到 Amazon Bedrock，语法完全兼容 OpenAI。

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"
  }'

维度与归一化策略

按索引选择 256、512 或 1024 维，并保持稳定。归一化也应明确设置，因为它会改变下游向量数据库中的距离行为。

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
  }'
事实档案 — 本页每条断言可在此回溯来源
来源URL采集于
发布日期Amazon Bedrock docs ↗2026-08-23已核实
输出维度docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
向量归一化docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
支持语种docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
最大输入字符数docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
训练数据截止日期——未知
令牌与字符比（英语）docs.aws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) weighted averageAWS ML blog ↗2026-08-23已核实
MTEB rerankingaws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
MIRACL multilingualaws.amazon.com ↗2026-08-23已核实
Amazon Titan Text Embeddings V2 现已在 Amazon Bedrock 上线AWS News Blog ↗2026-08-23已核实
开始使用 Amazon Titan Text Embeddings V2：Amazon Bedrock 的新一代前沿嵌入模型AWS Machine Learning Blog ↗2026-08-23已核实
在 256、512 和 1024 维度之间，实际精度‑存储权衡如何？aws.amazon.com ↗2026-08-23待核实
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