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Amazon: Titan Text Embeddings V2

amazon/titan-embed-text-v2

Nossa análise

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

Segundo a listagem no catálogo da OpenRouter, Amazon: Titan Text Embeddings V2 (amazon/titan-embed-text-v2) é um modelo de texto para embeddings voltado a recuperação, busca e agrupamento. O catálogo informa entradas de até 8.192 tokens e vetores de saída normalizados de 1.024 dimensões. Este pacote de fontes não incluía um model card independente nem resultados de benchmarks medidos, portanto essas capacidades são afirmações do catálogo, e não desempenho verificado; vale validar a qualidade com seus próprios dados antes da adoção.[1]

Pontos fortes

O catálogo da OpenRouter reporta um limite de entrada de 8.192 tokens, o que pode permitir gerar embeddings de trechos longos sem fragmentação agressiva.[1]
Conforme a descrição do catálogo, retorna vetores normalizados de 1.024 dimensões, formato conveniente para cálculo de similaridade.[1]
A listagem o apresenta como um modelo dedicado a embeddings: entrada de texto e saída de embeddings, sem modalidade generativa.[1]

Limitações

A evidência é apenas de catálogo: este pacote não continha model card independente, pontuações de benchmarks nem relatos de uso, logo todas as capacidades declaradas não foram verificadas e exigem validação com a carga de trabalho real.[1]
O catálogo lista texto como única modalidade de entrada; não há evidência nesta fonte de suporte a embeddings de imagens, código ou outros dados multimodais.[1]
Nenhum parâmetro de requisição suportado é listado, de modo que a configurabilidade, como dimensões ajustáveis ou opções de codificação, permanece sem documentação nesta fonte.[1]

Onde usar

Potencialmente adequado para busca semântica e recuperação sobre documentos longos, dado o limite de tokens reportado; verifique antes a qualidade dos embeddings no seu corpus.[1]
Candidato para pipelines de agrupamento, deduplicação ou classificação que consomem vetores normalizados, sujeito a testes empíricos.[1]
Pode atuar como etapa de embeddings em um índice de geração aumentada por recuperação, desde que a relevância atinja o nível exigido.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Amazon: Titan Text Embeddings V2Fontes 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 Text Embeddings V2 is a text embedding model for retrieval, search, and clustering. It accepts up to 8,192 tokens per input and returns normalized vectors of 1,024 dimensions...

Especificações

ID do modelo: amazon/titan-embed-text-v2
ID canônico: amazon/titan-embed-text-v2-20261026
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 $0.020 / 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	$0.020	$0	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.