Source: https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-image-v1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-image-v1/ Language: ru # Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-image-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-image-v1/facts.json) ## [Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-image-v1/) `amazon/titan-embed-image-v1` AmazonЭмбеддингиВход 0,0016 $ / 1KВыход — Создаёт векторы из короткого текста для смыслового поиска и рекомендаций в мультимодальном пространстве Titan. ### Текстовый вход в мультимодальное пространство Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 — embedding-модель Amazon с общим пространством представлений для текста и изображений. В Ailoot эта карточка предоставляет текстовый сценарий: вы передаёте короткое описание или поисковую фразу и получаете числовой вектор. Он представляет содержание текста в форме, которую приложение может сравнивать с другими совместимыми векторами. ### Для каких задач подходит Модель можно использовать как часть поиска по каталогу, рекомендаций и персонализации. Например, описание «красная сумка для путешествий» становится поисковым вектором, по которому ваше приложение ищет близкие записи в подготовленном индексе. Результат такого поиска зависит и от содержимого каталога, и от способа его индексации: embedding — это представление запроса, а готовую подборку строит поисковая система. Особенность этой версии Titan — ориентация на единое пространство текстовых и визуальных данных. Текстовый вектор может быть полезен в системе, где совместимые представления объектов уже подготовлены. Для обычного поиска по текстовым документам важны также длина фрагмента и соответствие языка задаче: производитель описывает G1 как англоязычную модель с коротким текстовым входом. ### Как организовать работу 1. Сформулируйте один предмет, свойство или намерение поиска в короткой фразе. 2. Получите embedding этой фразы. 3. Сравните его с векторами своего индекса и выберите подходящие записи. 4. Передайте найденные материалы дальше — например, в интерфейс каталога или отдельную модель, которая составит ответ. Индекс и запрос должны использовать совместимое представление данных. Перед наполнением большого каталога полезно проверить реальные поисковые фразы: совпадение смысла, редкие характеристики и ситуации, когда похожие слова описывают разные объекты. ### Вход и результат в Ailoot Доступный здесь метод принимает **текст** и возвращает **embedding**; лимит входа в этой карточке — **128 токенов**. Для этой операции нужны краткие описания, а длинный документ лучше заранее разделить на отдельные смысловые фрагменты. Загрузка изображений, создание картинок и работа с видео в данный метод не входят. Название Multimodal описывает исходную модель, а доступный сценарий этой карточки — создание вектора из текста. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `embedding` Контекст 128 *токенов* Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0016 $ */ 1K* `amazon/titan-embed-image-v1` · JSON ``` {"about":"### Текстовый вход в мультимодальное пространство\n\nAmazon Titan Multimodal Embeddings G1 — embedding-модель Amazon с общим пространством представлений для текста и изображений. В Ailoot эта карточка предоставляет текстовый сценарий: вы передаёте короткое описание или поисковую фразу и получаете числовой вектор. Он представляет содержание текста в форме, которую приложение может сравнивать с другими совместимыми векторами.\n\n### Для каких задач подходит\n\nМодель можно использовать как часть поиска по каталогу, рекомендаций и персонализации. Например, описание «красная сумка для путешествий» становится поисковым вектором, по которому ваше приложение ищет близкие записи в подготовленном индексе. Результат такого поиска зависит и от содержимого каталога, и от способа его индексации: embedding — это представление запроса, а готовую подборку строит поисковая система.\n\nОсобенность этой версии Titan — ориентация на единое пространство текстовых и визуальных данных. Текстовый вектор может быть полезен в системе, где совместимые представления объектов уже подготовлены. Для обычного поиска по текстовым документам важны также длина фрагмента и соответствие языка задаче: производитель описывает G1 как англоязычную модель с коротким текстовым входом.\n\n### Как организовать работу\n\n1. Сформулируйте один предмет, свойство или намерение поиска в короткой фразе.\n2. Получите embedding этой фразы.\n3. Сравните его с векторами своего индекса и выберите подходящие записи.\n4. Передайте найденные материалы дальше — например, в интерфейс каталога или отдельную модель, которая составит ответ.\n\nИндекс и запрос должны использовать совместимое представление данных. Перед наполнением большого каталога полезно проверить реальные поисковые фразы: совпадение смысла, редкие характеристики и ситуации, когда похожие слова описывают разные объекты.\n\n### Вход и результат в Ailoot\n\nДоступный здесь метод принимает **текст** и возвращает **embedding**; лимит входа в этой карточке — **128 токенов**. Для этой операции нужны краткие описания, а длинный документ лучше заранее разделить на отдельные смысловые фрагменты. Загрузка изображений, создание картинок и работа с видео в данный метод не входят. Название Multimodal описывает исходную модель, а доступный сценарий этой карточки — создание вектора из текста.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Amazon","canonical_model":"amazon/titan-embed-image-v1","ctx":128,"formats":["embeddings"],"id":"amazon/titan-embed-image-v1","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":128,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","request_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","route_label":"Ultra"}],"name":"Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"amazon/titan-embed-image-v1","short":"Создаёт векторы из короткого текста для смыслового поиска и рекомендаций в мультимодальном пространстве Titan."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.