Alltokens

Amazon: Titan Text Embeddings V2

AmazonAmazonОбновлено: 26 октября 2026 г.

Amazon Titan Text Embeddings V2 — это специализированная модель для создания векторных представлений текста, оптимизированная для задач поиска и кластеризации. Она поддерживает работу с длинными фрагментами текста до 8 192 токенов и выдает нормализованные векторы размерностью 1 024.

Использовать через API

Метрики

Вход

3 ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

8k tokens

Параметры

0

Релиз

26 октября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

Нет данных по параметрам.

Технический обзор

Amazon Titan Text Embeddings V2 — это модель текстовых эмбеддингов для поиска, извлечения информации и кластеризации. Она принимает до 8 192 токенов на вход и возвращает нормализованные векторы размерностью 1 024.

Кодинг
Инструменты
Длинный контекст
Мультимодальность
Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Amazon: Titan Text Embeddings V2Текущая

Для чего

Amazon Titan Text Embeddings V2 — это специализированная модель для создания векторных представлений текста, оптимизированная для задач поиска и кластеризации. Она поддерживает работу с длинными фрагментами текста до 8 192 токенов и выдает нормализованные векторы размерностью 1 024.

Контекст

8k

Цена ₽

3 / —

Для чего

Обе модели предназначены для генерации эмбеддингов и имеют схожее позиционирование в плане производительности и точности поиска.

Контекст

32k

Цена ₽

3 / —

Для чего

Модели являются прямыми конкурентами в области семантического поиска, предлагая эффективные решения для векторизации текстовых данных.

Контекст

33k

Цена ₽

— / —

Когда выбирать

  • Необходима высокая точность при реализации систем семантического поиска и RAG
  • Требуется обработка объемных текстовых документов до 8 192 токенов за один запрос
  • Нужны нормализованные векторы фиксированной размерности 1 024 для интеграции в векторные базы данных

Когда не выбирать

  • Требуется генерация связного текста или ведение диалога, а не создание векторов
  • Необходима работа с мультимодальными данными, такими как изображения или видео
  • Задача подразумевает использование сверхмалых размерностей векторов для экономии памяти в простых системах

FAQ

Продукт

Платформа

Контент

Разработчикам

Право

Контакты

ПоддержкаGitHubTelegram
МИРVisaMastercardСБП
AllTokens

© 2026 Alltokens. Все права защищены.

* Деятельность компании Meta Platforms Inc. запрещена на территории Российской Федерации.

ИП Наумов Евгений Алексеевич · ИНН 434522560555 · ОГРНИП 324430000002724 · support@alltokens.ru