Amazon: Titan Text Embeddings V2 बनाम Intfloat: E5-Base-v2
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Amazon: Titan Text Embeddings V2 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और Intfloat: E5-Base-v2 ($0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Amazon: Titan Text Embeddings V2 | Intfloat: E5-Base-v2 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Amazon | Intfloat |
| इनपुट | $0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62) | $0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65) |
| संदर्भ विंडो | 8,192 | 512 |
| अधिकतम आउटपुट | 7,372 | 460 |
| इनपुट | text | text |
| आउटपुट | embeddings | embeddings |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 26 अक्टू॰ 2026 | 18 नव॰ 2025 |
मुख्य अंतर
- Intfloat: E5-Base-v2 इनपुट tokens पर 75% सस्ता है।
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 16.0× ज़्यादा context पढ़ता है (8,192 tokens)।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "amazon/titan-embed-text-v2" से "intfloat/e5-base-v2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "intfloat/e5-base-v2",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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