Amazon Bedrock: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Analyse der Modelle von Amazon Bedrock anhand zentraler Metriken wie Qualität, Preis, Ausgabegeschwindigkeit, Latenz, Kontextfenster und mehr. Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Amazon Bedrock angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
Intelligence Index
Insgesamt 95 Modelle
Am schnellsten
Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 95 Modelle
Niedrigster Preis
Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 95 Modelle
Amazon bietet 95 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 (max) (61), Claude Opus 5 (xhigh) (60) und GPT-5.6 Sol (max) (59) die führenden Modelle von Amazon.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Ministral 3 3B (408 t/s), Nova Micro (282 t/s) und Ministral 3 8B (251 t/s) am schnellsten. Die Geschwindigkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den Modellen; der Unterschied zwischen dem schnellsten und dem langsamsten beträgt 95 %.
- Bei der Latenz bieten GPT-5.4 (Non-reasoning) (0.62 s), GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) (0.70 s) und Grok 4.3 (Non-reasoning) (0.71 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 (max) (1M), Claude Opus 5 (xhigh) (1M) und Claude Opus 5 (high) (1M) die größten Kontextfenster von Amazon.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Kontextfenster
Context Window
Preise
Intelligence Index vs. Price
Leistungsübersicht
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latency: Time To First Answer Token
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5 (max) | 1M | Proprietär | 61 | $2.34 | 54 | 75.74 | 84.93 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | Proprietär | 60 | $1.80 | 53 | 39.14 | 48.57 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (max) | 262k | Proprietär | 59 | $1.67 | 116 | 124.18 | 128.49 | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | Proprietär | 59 | $1.23 | 53 | 23.63 | 33.05 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | Proprietär | 56 | $0.72 | 53 | 13.29 | 22.74 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | Proprietär | 56 | $2.01 | 62 | 30.88 | 39.00 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 262k | Proprietär | 55 | $0.98 | 170 | 137.81 | 140.75 | -- | |||
GPT-5.5 (xhigh) | 272k | Proprietär | 55 | $2.25 | 123 | 48.62 | 52.67 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | Proprietär | 54 | $3.72 | 63 | 1.79 | 9.74 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | Proprietär | 53 | $1.96 | 70 | 164.15 | 171.29 | -- | |||
GPT-5.5 (high) | 272k | Proprietär | 53 | $1.53 | 127 | 20.24 | 24.18 | -- | |||
GPT-5.4 (xhigh) | 272k | Proprietär | 51 | $1.76 | 155 | 115.29 | 118.50 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 262k | Proprietär | 51 | $0.34 | 202 | 128.48 | 130.96 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | Proprietär | 51 | $0.43 | 53 | 4.70 | 14.11 | -- | |||
GPT-5.5 (medium) | 272k | Proprietär | 50 | $0.94 | 110 | 7.96 | 12.49 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 200k | Proprietär | 47 | $1.30 | 67 | 119.47 | 126.99 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | Proprietär | 44* | -- | 46 | 13.30 | 24.07 | -- | |||
GPT-5.5 (low) | 272k | Proprietär | 43 | $0.49 | 115 | 1.50 | 5.86 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high) | 1M | Proprietär | 43* | -- | 59 | 1.49 | 9.91 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (Non-reasoning) | 1M | Proprietär | 42 | $0.62 | 63 | 2.13 | 10.07 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 262k | Proprietär | 41 | $0.30 | 94 | 1.73 | 7.02 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | Proprietär | 41* | -- | 48 | 13.59 | 24.02 | -- | |||
GPT-5.4 (low) | 272k | Proprietär | 39* | -- | 126 | 1.42 | 5.38 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (high) | 1M | Proprietär | 38* | -- | 46 | 1.83 | 12.79 | -- | |||
 Grok 4.3 (high) | 524k | Proprietär | 38 | $0.36 | 198 | 15.09 | 17.61 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | Proprietär | 36 | $0.47 | 52 | 11.61 | 21.21 | -- | |||
Grok 4.3 (medium) | 524k | Proprietär | 36* | -- | 180 | 8.53 | 11.30 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning) | 200k | Proprietär | 36* | -- | 47 | 1.42 | 12.06 | -- | |||
Grok 4.3 (low) | 524k | Proprietär | 35* | -- | 161 | 4.19 | 7.30 | -- | |||
GPT-5.5 (Non-reasoning) | 272k | Proprietär | 35 | $0.40 | 110 | 0.80 | 5.33 | -- | |||
 Kimi K2.5 | 256k | Offen | 35 | $0.26 | 109 | 1.32 | 33.13 | 27.22 | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | Proprietär | 35* | -- | 46 | 1.84 | 12.70 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 262k | Proprietär | 34 | $0.20 | 133 | 0.70 | 4.46 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | Proprietär | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 GLM-4.7 | 200k | Offen | 34 | $0.35 | 84 | 1.59 | 31.32 | 23.79 | |||
Kimi K2 Thinking | 256k | Offen | 33* | -- | 122 | 1.44 | 21.89 | 16.36 | |||
 DeepSeek V3.2 | 128k | Offen | 32 | $0.27 | 103 | 1.38 | 25.73 | 19.48 | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | Proprietär | 30 | $0.23 | 116 | 11.99 | 16.30 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | Proprietär | 29* | -- | 49 | 1.77 | 11.98 | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | Proprietär | 29 | $0.46 | -- | -- | -- | -- | |||
 MiniMax-M2 | 205k | Offen | 28* | -- | 123 | 1.04 | 21.29 | 16.20 | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | Proprietär | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.4 (Non-reasoning) | 272k | Proprietär | 28* | -- | 124 | 0.62 | 4.66 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 262k | Proprietär | 27 | $0.09 | 150 | 6.31 | 9.64 | -- | |||
GLM-4.7 | 200k | Offen | 27* | -- | 89 | 1.40 | 7.05 | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | Proprietär | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Grok 4.3 (Non-reasoning) | 524k | Proprietär | 25 | $0.91 | 178 | 0.71 | 3.53 | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 128k | Offen | 25* | -- | 88 | 1.45 | 7.12 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Offen | 24 | $0.08 | 105 | 1.03 | 24.74 | 18.97 | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | Proprietär | 24* | -- | 102 | 1.03 | 5.94 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Offen | 23* | -- | 180 | 1.16 | 15.08 | 11.13 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | 256k | Proprietär | 22 | $0.18 | 118 | 14.71 | 35.85 | 16.92 | |||
 Qwen3 Coder Next | 128k | Offen | 21 | $0.47 | 133 | 1.62 | 5.37 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Offen | 21* | -- | 175 | 1.38 | 4.24 | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | Proprietär | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | Proprietär | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Offen | 21* | -- | 165 | 1.40 | 16.58 | 12.14 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | 256k | Proprietär | 20 | $0.23 | 123 | 11.68 | 32.00 | 16.25 | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | 1M | Proprietär | 19* | -- | 155 | 17.81 | 33.96 | 12.92 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 128k | Offen | 19 | $0.26 | 156 | 1.10 | 19.31 | 15.01 | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | Proprietär | 18 | $0.24 | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | Proprietär | 18 | $0.24 | 138 | 16.25 | 34.32 | 14.46 | |||
Qwen3 235B 2507 | 256k | Offen | 18* | -- | 69 | 1.38 | 8.66 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | Offen | 18* | -- | 97 | 1.27 | 6.43 | -- | |||
Nova 2.0 Lite (low) | 1M | Proprietär | 18* | -- | 156 | 10.57 | 26.55 | 12.78 | |||
Nova 2.0 Omni (low) | 1M | Proprietär | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Mistral Large 3 | 256k | Offen | 16 | $0.08 | 192 | 1.15 | 3.75 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Offen | 16* | -- | 182 | 1.16 | 3.92 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Offen | 15 | $0.02 | 102 | 1.05 | 25.67 | 19.70 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Offen | 15 | $0.03 | 157 | 33.64 | 49.55 | 12.73 | |||
Nova 2.0 Pro Preview | 256k | Proprietär | 14 | $0.26 | 96 | 1.01 | 6.24 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Offen | 14* | -- | 101 | 13.01 | 37.74 | 19.78 | |||
Llama 4 Maverick | 128k | Offen | 14 | $0.03 | 220 | 0.86 | 3.13 | -- | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 262k | Offen | 14* | -- | 207 | 1.08 | 3.49 | -- | |||
Nova Premier | 1M | Proprietär | 13* | -- | 32 | 2.85 | 18.65 | -- | |||
Nova 2.0 Lite | 1M | Proprietär | 12* | -- | 152 | 1.08 | 4.37 | -- | |||
Magistral Small 1.2 | 128k | Offen | 11 | $0.29 | 74 | 1.58 | 35.30 | 26.98 | |||
Ministral 3 14B | 256k | Offen | 11 | $0.16 | 180 | 1.15 | 3.94 | -- | |||
Nova 2.0 Omni | 1M | Proprietär | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 4 Scout | 128k | Offen | 10 | $0.01 | 155 | 0.83 | 4.06 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | 200k | Proprietär | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | Offen | 9 | $0.11 | 126 | 1.08 | 5.04 | -- | |||
Ministral 3 8B | 256k | Offen | 9 | $0.18 | 251 | 1.06 | 3.05 | -- | |||
Qwen3 32B | 32.8k | Offen | 9* | -- | 158 | 1.18 | 4.34 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | 200k | Proprietär | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Pro | 300k | Proprietär | 8* | -- | 113 | 1.13 | 5.56 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | Offen | 8 | -- | 178 | 0.73 | 3.54 | -- | |||
Gemma 3 27B | 128k | Offen | 7 | $0.22 | 68 | 1.43 | 8.78 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 | 131k | Offen | 7* | -- | 166 | 1.12 | 4.12 | -- | |||
Mistral Large 2 (Jul) | 128k | Offen | 7* | -- | 29 | 2.05 | 19.31 | -- | |||
Nova Lite | 300k | Proprietär | 7* | -- | 155 | 0.93 | 4.15 | -- | |||
Ministral 3 3B | 256k | Offen | 7 | $0.13 | 408 | 0.98 | 2.20 | -- | |||
Llama 3.1 70B Standard | 128k | Offen | 7* | -- | 97 | 1.32 | 6.46 | -- | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | 128k | Offen | 7* | -- | 123 | 1.27 | 5.34 | -- | |||
Gemma 3 12B | 128k | Offen | 6 | $0.15 | 107 | 1.31 | 5.99 | -- | |||
 Jamba 1.5 Large | 256k | Offen | 5* | -- | 44 | 2.72 | 14.08 | -- | |||
Claude 3 Sonnet | 200k | Proprietär | 5* | -- | 47 | 3.06 | 13.68 | -- | |||
Nova Micro | 130k | Proprietär | 5* | -- | 282 | 0.86 | 2.63 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL | 128k | Offen | 5* | -- | 210 | 1.12 | 3.51 | -- | |||
Mistral Large (Feb) | 32.8k | Proprietär | 4* | -- | 42 | 1.59 | 13.54 | -- | |||
Claude 3 Haiku | 200k | Proprietär | 4* | -- | 77 | 0.93 | 7.40 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | Offen | 3* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Command-R+ (Apr) | 128k | Offen | 3* | -- | 38 | 2.44 | 15.77 | -- | |||
Jamba 1.5 Mini | 256k | Offen | 3* | -- | 53 | 4.47 | 13.99 | -- | |||
Mixtral 8x7B | 32.8k | Offen | 2* | -- | 24 | 1.10 | 21.97 | -- | |||
Mistral 7B | 8.19k | Offen | 2* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Command-R (Mar) | 128k | Offen | 2* | -- | 70 | 1.29 | 8.41 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | Offen | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 4B | 128k | Offen | 1* | -- | 198 | 1.02 | 3.54 | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Amazon Bedrock
Amazon Bedrock bietet 95 von uns erfasste Modelle an: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), GPT-5.6 Sol (max), Claude Opus 5 (high), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (max), GPT-5.5 (xhigh), Claude Opus 4.7 (max), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.5 (high), GPT-5.4 (xhigh), GPT-5.6 Luna (max), Claude Opus 5 (low), GPT-5.5 (medium), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.6 (max), GPT-5.5 (low), Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high), Claude Sonnet 5 (Non-reasoning), GPT-5.6 Sol (Non-reasoning), Claude Opus 4.5, GPT-5.4 (low), Claude Opus 4.6 (high), Grok 4.3 (high), Claude 4.5 Sonnet, Grok 4.3 (medium), Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning), Grok 4.3 (low), GPT-5.5 (Non-reasoning), Kimi K2.5, Claude Opus 4.5, GPT-5.6 Terra (Non-reasoning), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, Claude 4.5 Haiku, Claude 4.5 Sonnet, MiniMax-M2, GPT-5.4 (Non-reasoning), GPT-5.6 Luna (Non-reasoning), GLM-4.7, Grok 4.3 (Non-reasoning), DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b (high), Claude 4.5 Haiku, GLM-4.7-Flash, Nova 2.0 Pro Preview (medium), Qwen3 Coder Next, DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.1, Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), DeepSeek R1 (Jan), Nova 2.0 Lite (high), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Nova 2.0 Lite (low), Mistral Large 3, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), Nova 2.0 Pro Preview, gpt-oss-20b (low), Llama 4 Maverick, Qwen3 Coder 30B A3B, Nova Premier, Nova 2.0 Lite, Magistral Small 1.2, Ministral 3 14B, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B, Ministral 3 8B, Qwen3 32B, Nova Pro, Llama 3.1 8B, Gemma 3 27B, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2, Mistral Large 2 (Jul), Nova Lite, Ministral 3 3B, Llama 3.1 70B Standard, Llama 3.1 70B Latency Optimized, Gemma 3 12B, Jamba 1.5 Large, Claude 3 Sonnet, Nova Micro, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL, Mistral Large (Feb), Claude 3 Haiku, Command-R+ (Apr), Jamba 1.5 Mini, Mixtral 8x7B, Command-R (Mar) und Gemma 3 4B.
Das intelligenteste bei Amazon Bedrock verfügbare Modell ist Claude Opus 5 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 61.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Ministral 3 3B mit 408.4 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Amazon Bedrock.
Das Modell von Amazon Bedrock mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist GPT-5.4 (Non-reasoning) mit 0.62 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Nova Micro mit $0.03 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 177-Fachen: von $0.03 pro 1 Mio. Tokens für Nova Micro bis $4.80 pro 1 Mio. Tokens für Mistral Large (Feb).
22 von 95 Modellen von Amazon Bedrock unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
93 von 95 Modellen von Amazon Bedrock unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Amazon Bedrock bietet 43 Reasoning-Modelle an: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), GPT-5.6 Sol (max), Claude Opus 5 (high), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (max), GPT-5.5 (xhigh), Claude Opus 4.7 (max), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.5 (high), GPT-5.4 (xhigh), GPT-5.6 Luna (max), Claude Opus 5 (low), GPT-5.5 (medium), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.6 (max), GPT-5.5 (low), Claude Opus 4.5, GPT-5.4 (low), Grok 4.3 (high), Claude 4.5 Sonnet, Grok 4.3 (medium), Grok 4.3 (low), Kimi K2.5, GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, Claude 4.5 Haiku, MiniMax-M2, gpt-oss-120b (high), GLM-4.7-Flash, Nova 2.0 Pro Preview (medium), DeepSeek V3.1, Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), DeepSeek R1 (Jan), Nova 2.0 Lite (high), Nova 2.0 Lite (low), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-20b (low) und Magistral Small 1.2. Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, 43 von 95 Modellen von Amazon Bedrock haben offene Gewichte: Kimi K2.5, GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, MiniMax-M2, GLM-4.7, DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b (high), GLM-4.7-Flash, Qwen3 Coder Next, DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.1, DeepSeek R1 (Jan), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Mistral Large 3, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-20b (low), Llama 4 Maverick, Qwen3 Coder 30B A3B, Magistral Small 1.2, Ministral 3 14B, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B, Ministral 3 8B, Qwen3 32B, Llama 3.1 8B, Gemma 3 27B, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2, Mistral Large 2 (Jul), Ministral 3 3B, Llama 3.1 70B Standard, Llama 3.1 70B Latency Optimized, Gemma 3 12B, Jamba 1.5 Large, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL, Command-R+ (Apr), Jamba 1.5 Mini, Mixtral 8x7B, Command-R (Mar) und Gemma 3 4B.
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 Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, 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.