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Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1
amazon/titan-embed-image-v1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, amazon/titan-embed-image-v1 es un modelo de Amazon para embeddings multimodales que acepta texto, imágenes o entradas combinadas de texto e imagen y devuelve vectores en un espacio compartido. El catálogo lo orienta a búsqueda y recomendación multimodales, con imágenes enviadas en base64 sujetas a un límite de tamaño que aparece truncado en la evidencia. Indica un contextLength de 128, salida exclusivamente de embeddings y ningún parámetro admitido. Esta evidencia consiste en metadatos de catálogo, no en una ficha independiente ni en una evaluación medida.[1]
Puntos fuertes
- El espacio vectorial compartido reportado por la fuente para texto, imágenes o entradas combinadas puede facilitar la recuperación entre modalidades.[1]
- El catálogo reporta entradas de texto e imagen con embeddings como única salida, lo que delimita el modelo a tareas de representación y no a generación.[1]
Limitaciones
- Solo se suministró evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete, por lo que la arquitectura, los datos de entrenamiento, la licencia y las propiedades de seguridad siguen siendo desconocidas.[1]
- No se suministraron resultados medidos de benchmarks; los campos correspondientes del catálogo están vacíos o nulos, por lo que la calidad de recuperación y el rendimiento comparativo requieren validación en la carga prevista.[1]
- El contextLength indicado es 128, el límite de tamaño de imagen queda cortado en el extracto del catálogo y supportedParameters está vacío, por lo que los límites de entrada y la capacidad de ajuste no están claros.[1]
Dónde utilizarlo
- Como sugerencia editorial, puede ser candidato para búsqueda multimodal en la que consultas de texto, imágenes o entradas combinadas deban encontrar elementos relacionados.[1]
- Podría servir para prototipos de recomendación que ubiquen texto e imágenes de productos en un mismo índice vectorial, siempre que la relevancia se valide con datos de la carga real.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
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...
Especificaciones
- ID del modelo
- amazon/titan-embed-image-v1
- ID canónico
- amazon/titan-embed-image-v1-20261026
- Creador
- amazon
- Añadido a OpenRouter
- 26.10.2026
- Longitud de contexto
- 128
- Modalidad
- text+image->embeddings
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- embeddings
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.800 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | salida: embeddings |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Amazon Bedrock | 128 | $0.800 | $0 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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