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Amazon: Titan Embeddings G1 - Text

amazon/titan-embed-text-v1

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O catálogo da OpenRouter descreve amazon/titan-embed-text-v1 como o modelo Titan de primeira geração da Amazon para criar embeddings de texto. Ele é apresentado como um endpoint de texto para embeddings que aceita entradas de até 8.192 tokens e retorna vetores de 1.536 dimensões. Este pacote de fontes não inclui uma ficha independente nem resultados medidos; portanto, cobertura de idiomas, qualidade de recuperação, latência e requisitos operacionais permanecem não verificados. Pode ser avaliado para busca e cargas semelhantes de embeddings, não para geração de texto.[1]

Pontos fortes

Especialização relatada pelo catálogo em converter texto em vetores de embedding.[1]
Aceita entradas de texto de até 8.192 tokens, segundo o catálogo.[1]
Retorna vetores fixos de 1.536 dimensões, segundo o catálogo.[1]

Limitações

A saída é somente embeddings; ele não aparece como modelo de geração de texto ou raciocínio.[1]
Somente evidência do catálogo da OpenRouter foi fornecida; uma ficha independente não estava disponível.[1]
Cobertura de idiomas, qualidade de recuperação, latência, licença, implantação e parâmetros exigem validação.[1]

Onde usar

Avaliar para busca semântica ou pipelines de recuperação que precisem de embeddings fixos.[1]
Pode servir para protótipos de agrupamento, deduplicação, classificação ou recomendação.[1]
Considerar para gerar embeddings de segmentos longos dentro do limite catalogado, mediante testes.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Amazon: Titan Embeddings G1 - TextFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Amazon Titan Embeddings G1 - Text is the first-generation Titan text embedding model. It accepts up to 8,192 tokens per input and returns fixed 1,536-dimension vectors; the `dimensions` parameter is...

Especificações

ID do modelo: amazon/titan-embed-text-v1
ID canônico: amazon/titan-embed-text-v1-20261026
Criador: amazon
Adicionado ao OpenRouter: 26.10.2026
Comprimento de contexto: 8,192
Modalidade: text->embeddings
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: embeddings
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / saída $0
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	saída: embeddings

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Amazon Bedrock	8,192	$0.100	$0	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.