Карточка модели
Titan Text Embeddings V2
amazon/titan-embed-text-v2Характеристики
Значения объединены по всем поставщикам; у конкретного поставщика они могут быть уже. Точные данные — в таблице ниже.
Поставщики и цены
| Поставщик | ID у поставщика | Контекст | Ввод, $/1M | Вывод, $/1M | Кэш чтение | Кэш запись | Инференс |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vercel AI Gateway | amazon/titan-embed-text-v2 | 8 тыс. | — | — | — | — | — |
«Доступен» — у Airuns настроен системный ключ этого поставщика, модель можно запускать прямо сейчас.
Hugging Face
Автоматическое совпадение по имениREADME · amazon/Titan-text-embeddings-v2
Отрывок на языке оригинала:
This repository contains the MTEB scores and usage examples of Bedrock Titan Text Embeddings v2. You can use the embedding model either via the Bedrock InvokeModel API or via Bedrock's batch jobs. For RAG use cases we recommend the former to embed queries during search (latency optimized) and the latter to index corpus (throughput optimized).
Читать дальше на Hugging Face →
Источник каталога: https://models.dev/api.json. Получено: 01.11.2026 01:19 UTC. Цены и лимиты — данные источника; перед использованием проверяйте условия поставщика.