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Marengo 嵌入 3.0 - Amazon Bedrock
显示代表合并或拆分工作流程模式的分支箭头的图标。 TwelveLabs — Marengo 嵌入 3.0模型详细信息能力和特性定价以编程方式访问服务等级区域可用性配额和限制示例代码

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

Marengo 嵌入 3.0

显示代表合并或拆分工作流程模式的分支箭头的图标。 TwelveLabs — Marengo 嵌入 3.0

模型详细信息

Marengo Embed 3.0 是 TwelveLabs “视频嵌入模型”，它生成视频内容的矢量表示形式以供搜索和检索。有关模型开发和性能的更多信息，请参阅model/service 卡片。

  • 模型发布日期：2025 年 10 月 29 日

  • 模特停产日期： N/A

  • 最终用户许可协议和使用条款：查看

  • 模型生命周期：活跃

  • 商城产品编号：prod-ibqpnh3htjd4s

输入模式 输出模式 支持的 API 支持的终端节点
Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.音频Green circle with white checkmark icon.嵌入Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action. ResponsesGreen circle with white checkmark icon. bedrock-runtime
Green circle with white checkmark icon.图片Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.图片Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action. Chat CompletionsRed circle with white X icon indicating error, cancel, or close action. bedrock-mantle
Green circle with white checkmark icon.演讲Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.演讲Green circle with white checkmark icon. Invoke
Green circle with white checkmark icon.文本Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.文本Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action. Converse
Green circle with white checkmark icon.视频Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.视频Green circle with white checkmark icon. StartAsyncInvoke
提示

只要有可能，我们建议将bedrock-runtime终端节点用于新应用程序。有关详细信息，请参阅亚马逊 Bedrock 支持的终端节点。

能力和特性

基岩特征

使用bedrock-runtime终端节点支持的功能

支持的 不支持

定价

有关定价信息，请参阅亚马逊基岩定价页面。

以编程方式访问

使用以下模型 ID 和端点 URL 以编程方式访问此模型。有关可用 API 和终端节点的更多信息，请参阅支持的 API 和支持的终端节点。

Endpoint 模特 ID In-Region 端点 URL 地理推断 ID 全局推理 ID
bedrock-runtime twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0 https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com

us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

eu.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

 不支持

例如，如果区域为 us-east-1（弗吉尼亚北部），则基岩运行时终端节点 URL 将为 “”，基岩地堡的网址将为 https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com “”。https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1

服务等级

Amazon Bedrock 提供多个服务等级以满足您的工作负载要求。Standard 提供按代币付费的访问权限，无需承诺（设置"service_tier": "default"或省略该字段）。Priority 以溢价（套装"service_tier": "priority"）提供最快的响应时间。Flex 为灵活、非时间敏感的工作负载（套装）提供更低成本的访问权限。"service_tier": "flex"预留为可预测的工作负载提供专用吞吐量和期限承诺；它是在账户级别设置的，而不是根据每个请求设置的（请联系您的 AWS 账户团队来启用）。有关更多信息，请参阅服务等级。

Standard 优先级 Flex 已保留
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区域可用性

区域可用性一览

Amazon Bedrock 提供三种推理选项：将请求In-Region保留在单一区域内以确保严格合规；在尊重数据驻留的前提下跨地理区域（例如美国、欧盟和亚太地区）进行地理路由；在没有居住限制的情况下，全球 Cross-Region路由到全球任何地方。 Cross-Region 有关更多详细信息，请参阅该按型号划分的区域可用性页面。

区域 In-Region 地理 Global
us-east-1（弗吉尼亚北部）Green circle with white checkmark icon.Green circle with white checkmark icon.Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.
eu-west-1（爱尔兰）Green circle with white checkmark icon.Green circle with white checkmark icon.Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.
ap-northeast-2（首尔）Green circle with white checkmark icon.Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.Red circle with white X icon indicating error, cancel, or close action.

地理推理细节

地理：美国

地理推断 ID：us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

来源区域 目的地区域
us-east-1（弗吉尼亚州北部）us-east-1（弗吉尼亚北部）、us-east-2（俄亥俄州）、us-west-2（俄勒冈州）

地理：欧盟

地理推断 ID：eu.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

来源区域 目的地区域
eu-west-1 (爱尔兰)欧盟中部 1（法兰克福）、欧盟北部 1（斯德哥尔摩）、欧盟南部 1（米兰）、欧盟南部 2（西班牙）、欧盟西部 1（爱尔兰）、欧盟西部 3（巴黎）

配额和限制

您的 AWS 账户有默认配额，以维持服务的性能并确保适当使用 Amazon Bedrock。分配给账户的默认配额可能会根据地区因素、付款历史记录、欺诈性使用、配额增加请求的 and/or 批准情况进行更新。有关更多信息，请参阅Amazon Bedrock 的配额文档并查看模型的限制。

示例代码

第 1 步- AWS 账户：如果您已经有 AWS 账户，请跳过此步骤。如果您是新手 AWS，请注册一个 A WS 账户。

第 2 步-API 密钥：前往亚马逊 Bedrock 控制台并生成长期 API 密钥。

第 3 步-获取 SDK：

pip install boto3

第 4 步-设置环境变量：

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

第 5 步-运行您的第一个推理请求：此模型使用StartAsyncInvoke。将文件另存为 bedrock-first-request.py

import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.start_async_invoke(
    modelId='twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0',
    modelInput={},
    outputDataConfig={'s3OutputDataConfig': {'s3Uri': 's3://your-bucket/output/'}}
)
print(response)