Amazon Bedrock: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Amazon Bedrock angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Claude Opus 5.5 (max)
GPT-6 Astra (max)Claude Sonnet 5.5 (max)
Kimi K3.1 Pro High SpeedClaude Opus 5 (max)Intelligence Index
Insgesamt 83 Modelle
Kürzeste Zeit pro Aufgabe
Claude 4.5 HaikuClaude Sonnet 5.5 (low)Claude Opus 5.5 (low)GPT-5.6 Luna (max)Kimi K3.1 Pro High SpeedZeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)
Insgesamt 83 Modelle
Niedrigster Preis
Nova Micro
Gemma 3 4BNova Lite
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)gpt-oss-20b (low)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 83 Modelle
Amazon bietet 83 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind Claude Opus 5.5 (max) (59), GPT-6 Astra (max) (57) und Claude Sonnet 5.5 (max) (55) die führenden Modelle von Amazon.
- Bei der Zeit pro Aufgabe erledigen Claude 4.5 Haiku (2.3 Min.), Claude Sonnet 5.5 (low) (2.6 Min.) und Claude Opus 5.5 (low) (3.5 Min.) eine Aufgabe des Intelligence Index auf Amazon am schnellsten. Die Zeit pro Aufgabe unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; das langsamste benötigt 3.3-mal so lange wie das schnellste.
- Bei der Latenz bieten Mistral 7B (0.44 s), Llama 3 70B (0.53 s) und Mixtral 8x7B (0.75 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Nova Micro ($0.03), Gemma 3 4B ($0.04) und Nova Lite ($0.05) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich zwischen den Modellen bis zum 3.4-Fachen.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Claude Opus 5.5 (max) (1M), Claude Sonnet 5.5 (max) (1M) und Kimi K3.1 Pro High Speed (1M) die größten Kontextfenster von Amazon.
Intelligenz
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Index vs. Preis
Preise
Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index
Intelligence Index vs. Preis
Geschwindigkeit
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index
Qualität
Endpoint Accuracy Index
Latenz
Durchschnitt der gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Zeit bis zum ersten Antworttoken
Zuverlässigkeit
Anteil der fehlgeschlagenen Anfragen des Endpunkts über alle gemessenen Workloads mit einzelnen Anfragen und agentischen Multi-Turn-Sitzungen
Endpunkt-Fehlerrate
Caching
Cache-Trefferquote
Kosten pro Aufgabe vs. Cache-Trefferquote
Weitere Analyse | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 (max) | 59 | $10.04 | 27.2 | 370.52 | 14.1% | 1M | Proprietär | |||
GPT-6 Astra (max) | 57 | $6.25 | 12.3 | 133.18 | 0.0% | 524k | Proprietär | |||
Claude Sonnet 5.5 (max) | 55 | $8.91 | 30.8 | 272.41 | 3.4% | 1M | Proprietär | |||
Kimi K3.1 Pro High Speed | 46 | $4.37 | 8.2 | 38.28 | 4.4% | 1M | Offen | |||
Claude Opus 5 (max) | 44 | $11.82 | 24.2 | 64.61 | 2.6% | 1M | Proprietär | |||
Claude Opus 5.5 (low) | 35 | $0.98 | 3.4 | 7.53 | 3.8% | 1M | Proprietär | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 32 | $3.77 | 9.9 | 79.42 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude Sonnet 5.5 (low) | 26 | $0.48 | 2.6 | 2.50 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 24 | $0.35 | 4.3 | 28.04 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude 4.5 Haiku | 7 | $0.49 | 2.3 | 22.25 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.35 | 13.7 | 28.52 | 1.5% | 131k | Offen | |||
 Qwen3 Coder 480B | -- | -- | -- | 2.22 | 1.9% | 262k | Offen | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Proprietär | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | -- | -- | -- | 16.97 | 0.7% | 256k | Proprietär | |||
 DeepSeek R1 (Jan) | -- | -- | -- | 13.85 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Proprietär | |||
gpt-oss-20b (low) | -- | -- | -- | 8.81 | 4.0% | 131k | Offen | |||
DeepSeek V3.1 | -- | -- | -- | 9.93 | 0.0% | 128k | Offen | |||
 Mistral Large 2 (Jul) | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
GPT-5.5 (xhigh) | -- | -- | -- | 31.58 | 2.0% | 272k | Proprietär | |||
Claude 3 Haiku | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Proprietär | |||
Claude Opus 5 (low) | -- | -- | -- | 2.94 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Mistral 7B | -- | -- | -- | 0.43 | 0.0% | 8k | Offen | |||
Gemma 3 4B | -- | -- | -- | 1.47 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Claude Sonnet 5 (max) | -- | -- | -- | 149.22 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude Opus 4.5 | -- | -- | -- | 18.44 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
Gemma 3 27B | -- | -- | -- | 3.17 | 0.0% | 128k | Offen | |||
 GLM-4.7-Flash | -- | -- | -- | 18.07 | 2.2% | 200k | Offen | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.59 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
Gemma 3 12B | -- | -- | -- | 2.25 | 0.0% | 128k | Offen | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.66 | 2.7% | 131k | Offen | |||
Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.74 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Qwen3 235B 2507 | -- | -- | -- | 1.79 | 0.0% | 256k | Offen | |||
Nova Micro | -- | -- | -- | 1.36 | 0.6% | 130k | Proprietär | |||
gpt-oss-20b (high) | -- | -- | -- | 31.43 | 2.0% | 131k | Offen | |||
Mixtral 8x7B | -- | -- | -- | 0.71 | 0.0% | 33k | Offen | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.46 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.82 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
 Llama 3.1 70B Standard | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
Mistral Large 3 | -- | -- | -- | 2.10 | 1.9% | 256k | Offen | |||
GPT-5.4 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.44 | 0.0% | 272k | Proprietär | |||
GPT-5.4 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Proprietär | |||
Claude Opus 4.6 (max) | -- | -- | -- | 24.26 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
 Jamba 1.5 Mini | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | Offen | |||
Nova Pro | -- | -- | -- | 2.61 | 0.0% | 300k | Proprietär | |||
Nova Lite | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 300k | Proprietär | |||
Mistral Large (Feb) | -- | -- | -- | -- | -- | 33k | Proprietär | |||
 Grok 4.3 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | Proprietär | |||
Nova 2.0 Lite (high) | -- | -- | -- | 19.26 | 0.7% | 1M | Proprietär | |||
Ministral 3 3B | -- | -- | -- | 1.47 | 0.7% | 256k | Offen | |||
GPT-5.5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Proprietär | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.70 | 0.0% | 128k | Offen | |||
GPT-5.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.31 | 0.0% | 272k | Proprietär | |||
GLM-4.7 | -- | -- | -- | 33.39 | 0.0% | 200k | Offen | |||
Nova 2.0 Lite (low) | -- | -- | -- | 9.34 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Magistral Small 1.2 | -- | -- | -- | 3.26 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Claude Opus 5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Proprietär | |||
Ministral 3 14B | -- | -- | -- | 1.34 | 0.8% | 256k | Offen | |||
Llama 3.1 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Offen | |||
Nova 2.0 Lite (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.76 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
GPT-5.6 Sol (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.07 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.69 | 0.0% | 200k | Offen | |||
Llama 3 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 8k | Offen | |||
Grok 4.3 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.37 | 0.0% | 524k | Proprietär | |||
Claude 4.5 Sonnet | -- | -- | -- | 13.58 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.92 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Llama 4 Maverick | -- | -- | -- | 1.08 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Grok 4.3 (high) | -- | -- | -- | 8.79 | 0.0% | 524k | Proprietär | |||
Ministral 3 8B | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 256k | Offen | |||
Llama 3.3 70B | -- | -- | -- | 2.56 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Claude Opus 4.8 (max) | -- | -- | -- | 41.20 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
GPT-5.6 Terra (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.18 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.36 | 0.0% | 256k | Proprietär | |||
Kimi K2.5 | -- | -- | -- | 36.35 | 0.0% | 256k | Offen | |||
GPT-5.4 (xhigh) | -- | -- | -- | 63.71 | 2.1% | 272k | Proprietär | |||
Llama 3 70B | -- | -- | -- | 0.53 | 0.0% | 8k | Offen | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.55 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Proprietär | |||
Llama 4 Scout | -- | -- | -- | 1.12 | 0.0% | 128k | Offen | |||
GPT-5.5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Proprietär | |||
Jamba 1.5 Large | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | Offen | |||
Kimi K2 Thinking | -- | -- | -- | 21.81 | 0.0% | 256k | Offen | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.85 | 0.0% | 33k | Offen | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.14 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
GPT-5.5 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Proprietär | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.22 | 1.8% | 200k | Offen | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 2.44 | 3.0% | 131k | Offen | |||
Claude 4.1 Opus | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Proprietär | |||
Claude Sonnet 5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.37 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
DeepSeek V3.2 | -- | -- | -- | 17.61 | 4.9% | 128k | Offen | |||
GPT-5.6 Sol (max) | -- | -- | -- | 78.80 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | -- | -- | -- | 1.88 | 0.0% | 262k | Offen | |||
GPT-5.6 Luna (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.74 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | -- | -- | -- | 67.97 | 0.0% | 200k | Proprietär | |||
Claude Opus 4.7 (max) | -- | -- | -- | 12.32 | 0.0% | 1M | Proprietär | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Proprietär | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | -- | -- | -- | 7.80 | 0.0% | 256k | Proprietär | |||
 MiniMax-M2 | -- | -- | -- | 7.42 | 0.0% | 205k | Offen | |||
Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 17.61 | 0.0% | 1M | Offen | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.55 | 2.6% | 128k | Offen | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | -- | -- | -- | 17.10 | 2.5% | 1M | Proprietär | |||
Qwen3 Coder Next | -- | -- | -- | 2.09 | 0.0% | 128k | Offen | |||
Grok 4.3 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | Proprietär | |||
Claude Opus 5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Proprietär | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Amazon Bedrock
Amazon Bedrock bietet 83 von uns erfasste Modelle an: Claude Opus 5.5 (max), GPT-6 Astra (max), Claude Sonnet 5.5 (max), Kimi K3.1 Pro High Speed, Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5.5 (low), GPT-5.6 Terra (max), Claude Sonnet 5.5 (low), GPT-5.6 Luna (max), Claude 4.5 Haiku, gpt-oss-120b (high), Qwen3 Coder 480B, Nova 2.0 Pro Preview (medium), DeepSeek R1 (Jan), gpt-oss-20b (low), DeepSeek V3.1, GPT-5.5 (xhigh), Claude Opus 5 (low), Mistral 7B, Gemma 3 4B, Claude Sonnet 5 (max), Claude Opus 4.5, Gemma 3 27B, GLM-4.7-Flash, Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high), Gemma 3 12B, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high), Qwen3 235B 2507, Nova Micro, gpt-oss-20b (high), Mixtral 8x7B, Claude Opus 4.5 (non-reasoning), Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high), Mistral Large 3, GPT-5.4 (non-reasoning), Claude Opus 4.6 (max), Nova Pro, Nova Lite, Nova 2.0 Lite (high), Ministral 3 3B, DeepSeek V3.2 (non-reasoning), GPT-5.5 (non-reasoning), GLM-4.7, Nova 2.0 Lite (low), Magistral Small 1.2, Ministral 3 14B, Nova 2.0 Lite (non-reasoning), GPT-5.6 Sol (non-reasoning), GLM-4.7 (non-reasoning), Grok 4.3 (non-reasoning), Claude 4.5 Sonnet, Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning), Llama 4 Maverick, Grok 4.3 (high), Ministral 3 8B, Llama 3.3 70B, Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (non-reasoning), Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning), Kimi K2.5, GPT-5.4 (xhigh), Llama 3 70B, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning), Llama 4 Scout, Kimi K2 Thinking, Qwen3 32B (non-reasoning), Claude 4.5 Haiku (non-reasoning), GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Claude Sonnet 5 (non-reasoning), DeepSeek V3.2, GPT-5.6 Sol (max), Qwen3 Coder 30B A3B, GPT-5.6 Luna (non-reasoning), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.7 (max), Nova 2.0 Pro Preview (low), MiniMax-M2, Kimi K3 (max), DeepSeek V3.1 (non-reasoning), Nova 2.0 Lite (medium) und Qwen3 Coder Next.
Das intelligenteste bei Amazon Bedrock verfügbare Modell ist Claude Opus 5.5 (max) mit einem Wert von 59 im Intelligence Index.
Das Modell von Amazon Bedrock mit der kürzesten Zeit pro Aufgabe ist Claude 4.5 Haiku mit 2.3 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index. Die Zeit pro Aufgabe ergibt sich aus den Ausgabetokens pro Aufgabe geteilt durch die Ende-zu-Ende-Ausgabegeschwindigkeit; ein niedrigerer Wert bedeutet, dass eine Aufgabe schneller abgeschlossen wird.
Das Modell von Amazon Bedrock mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Mistral 7B mit 0.44 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Nova Micro mit $0.0271 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Amazon Bedrock.
Die Preise der Modelle von Amazon Bedrock unterscheiden sich bis zum 284.1-Fachen: von $0.0271 pro 1 Mio. Tokens für Nova Micro bis $7.70 pro 1 Mio. Tokens für GPT-6 Astra (max).
19 von 83 Modellen von Amazon Bedrock unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
79 von 83 Modellen von Amazon Bedrock unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Amazon Bedrock bietet 41 Reasoning-Modelle an: Claude Opus 5.5 (max), GPT-6 Astra (max), Claude Sonnet 5.5 (max), Kimi K3.1 Pro High Speed, Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5.5 (low), GPT-5.6 Terra (max), Claude Sonnet 5.5 (low), GPT-5.6 Luna (max), Claude 4.5 Haiku, gpt-oss-120b (high), Nova 2.0 Pro Preview (medium), DeepSeek R1 (Jan), gpt-oss-20b (low), DeepSeek V3.1, GPT-5.5 (xhigh), Claude Opus 5 (low), Claude Sonnet 5 (max), Claude Opus 4.5, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-20b (high), Claude Opus 4.6 (max), Nova 2.0 Lite (high), GLM-4.7, Nova 2.0 Lite (low), Magistral Small 1.2, Claude 4.5 Sonnet, Grok 4.3 (high), Claude Opus 4.8 (max), Kimi K2.5, GPT-5.4 (xhigh), Kimi K2 Thinking, gpt-oss-120b (low), DeepSeek V3.2, GPT-5.6 Sol (max), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.7 (max), Nova 2.0 Pro Preview (low), MiniMax-M2, Kimi K3 (max) und Nova 2.0 Lite (medium). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 39 von 83 Modellen von Amazon Bedrock haben offene Gewichte: Kimi K3.1 Pro High Speed, gpt-oss-120b (high), Qwen3 Coder 480B, DeepSeek R1 (Jan), gpt-oss-20b (low), DeepSeek V3.1, Mistral 7B, Gemma 3 4B, Gemma 3 27B, GLM-4.7-Flash, Gemma 3 12B, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-20b (high), Mixtral 8x7B, Mistral Large 3, Ministral 3 3B, DeepSeek V3.2 (non-reasoning), GLM-4.7, Magistral Small 1.2, Ministral 3 14B, GLM-4.7 (non-reasoning), Llama 4 Maverick, Ministral 3 8B, Llama 3.3 70B, Kimi K2.5, Llama 3 70B, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning), Llama 4 Scout, Kimi K2 Thinking, Qwen3 32B (non-reasoning), GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), DeepSeek V3.2, Qwen3 Coder 30B A3B, MiniMax-M2, Kimi K3 (max), DeepSeek V3.1 (non-reasoning) und Qwen3 Coder Next.
Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich aufgrund von Infrastrukturänderungen, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir benchmarken alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells von Amazon Bedrock die Intelligenz für qualitätssensible Aufgaben, die Zeit pro Aufgabe, also wie schnell das Modell eine Aufgabe des Intelligence Index erledigt, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schnellen ersten Antworten, die Preise für kostensensible Workloads sowie Funktionen wie die Größe des Kontextfensters, den JSON-Modus und die Unterstützung von Funktionsaufrufen.