Amazon Bedrock: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Análisis de los modelos de Amazon Bedrock en métricas clave como calidad, precio, velocidad de salida, latencia, ventana de contexto y más. Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Amazon Bedrock para tu caso de uso.
Más inteligente
Índice de inteligencia
94 modelos en total
Más rápido
Velocidad de salida
94 modelos en total
Menor precio
Precio combinado (por 1M de tokens)
94 modelos en total
Amazon ofrece 94 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.
- En inteligencia, los mejores modelos en Amazon son Claude Opus 5 (max) (63), Claude Opus 5 (xhigh) (63) y Claude Opus 5 (high) (61).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Ministral 3 3B (466 t/s), Nova Micro (281 t/s) y Qwen3 Coder 30B A3B (250 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 110% entre el más rápido y el más lento.
- En latencia, GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) (0.63s), Llama 3.1 8B (0.69s) y GPT-5.4 (Non-reasoning) (0.73s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Nova Micro ($0.03), Gemma 3 4B ($0.04) y Nova Lite ($0.05) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 3.4x entre modelos.
- En tamaño de ventana de contexto, Claude Opus 5 (max) (1M), Claude Opus 5 (xhigh) (1M) y Claude Opus 5 (high) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Amazon.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Ventana de contexto
Context Window
Precios
Intelligence Index vs. Price
Resumen de rendimiento
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
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
Análisis adicional | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5 (max) | 1M | Propietario | 63 | $2.34 | 57 | 63.99 | 72.78 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | Propietario | 63 | $1.80 | 56 | 51.71 | 60.63 | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | Propietario | 61 | $1.23 | 53 | 22.36 | 31.81 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (max) | 1M | Propietario | 61 | $1.66 | 127 | 109.15 | 113.10 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | Propietario | 59 | $0.72 | 53 | 9.33 | 18.80 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | Propietario | 57 | $2.01 | 61 | 34.57 | 42.71 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 1M | Propietario | 57 | $0.97 | 149 | 160.44 | 163.80 | -- | |||
GPT-5.5 (xhigh) | 272k | Propietario | 56 | $2.25 | 134 | 59.15 | 62.88 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | Propietario | 55 | $1.96 | 72 | 193.99 | 200.90 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | Propietario | 55 | $3.74 | 62 | 1.54 | 9.63 | -- | |||
GPT-5.5 (high) | 272k | Propietario | 55 | $1.53 | 121 | 19.14 | 23.27 | -- | |||
GPT-5.4 (xhigh) | 272k | Propietario | 53 | $1.76 | 149 | 117.65 | 121.00 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | Propietario | 52 | $0.43 | 55 | 2.68 | 11.79 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 1M | Propietario | 52 | $0.34 | 241 | 110.51 | 112.58 | -- | |||
GPT-5.5 (medium) | 272k | Propietario | 51 | $0.96 | 113 | 5.18 | 9.61 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 200k | Propietario | 48 | $1.30 | 84 | 105.86 | 111.79 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | Propietario | 45* | -- | 46 | 14.39 | 25.18 | -- | |||
GPT-5.5 (low) | 272k | Propietario | 44 | $0.49 | 115 | 1.28 | 5.62 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high) | 1M | Propietario | 44* | -- | 59 | 1.35 | 9.83 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (Non-reasoning) | 1M | Propietario | 43 | $0.61 | 65 | 2.06 | 9.80 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 1M | Propietario | 42 | $0.30 | 100 | 1.94 | 6.94 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | Propietario | 42* | -- | 49 | 14.23 | 24.35 | -- | |||
GPT-5.4 (low) | 272k | Propietario | 40* | -- | 124 | 1.70 | 5.73 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (high) | 1M | Propietario | 39* | -- | 46 | 1.83 | 12.76 | -- | |||
 Grok 4.3 (high) | 524k | Propietario | 38 | $0.36 | 132 | 15.99 | 19.78 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | Propietario | 37 | $0.47 | 47 | 11.49 | 22.14 | -- | |||
Grok 4.3 (medium) | 524k | Propietario | 37* | -- | 122 | 9.27 | 13.38 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning) | 200k | Propietario | 37* | -- | 47 | 1.43 | 12.14 | -- | |||
Grok 4.3 (low) | 524k | Propietario | 36* | -- | 104 | 4.52 | 9.31 | -- | |||
 Kimi K2.5 | 256k | Abierto | 36 | $0.26 | 107 | 1.29 | 33.83 | 27.86 | |||
GPT-5.5 (Non-reasoning) | 272k | Propietario | 36 | $0.40 | 110 | 0.81 | 5.35 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | Propietario | 36* | -- | 47 | 1.78 | 12.43 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 1M | Propietario | 35 | $0.20 | 124 | 0.63 | 4.65 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | Propietario | 35* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 GLM-4.7 | 200k | Abierto | 34 | $0.36 | 89 | 1.55 | 29.57 | 22.42 | |||
Kimi K2 Thinking | 256k | Abierto | 33* | -- | 119 | 1.30 | 22.36 | 16.85 | |||
 DeepSeek V3.2 | 128k | Abierto | 33* | -- | 56 | 1.33 | 45.63 | 35.44 | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | Propietario | 30* | -- | 48 | 1.74 | 12.23 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | Propietario | 30 | $0.24 | 106 | 9.69 | 14.42 | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | Propietario | 30 | $0.45 | -- | -- | -- | -- | |||
 MiniMax-M2 | 205k | Abierto | 29* | -- | 82 | 1.07 | 31.38 | 24.25 | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | Propietario | 29* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.4 (Non-reasoning) | 272k | Propietario | 28* | -- | 123 | 0.73 | 4.78 | -- | |||
GLM-4.7 | 200k | Abierto | 27* | -- | 104 | 1.45 | 6.26 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 1M | Propietario | 27 | $0.09 | 192 | 1.35 | 3.95 | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | Propietario | 26* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 128k | Abierto | 25* | -- | 67 | 1.51 | 8.93 | -- | |||
Grok 4.3 (Non-reasoning) | 524k | Propietario | 25 | $0.91 | 102 | 1.06 | 5.95 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | Propietario | 24* | -- | 105 | 1.18 | 5.93 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | Abierto | 24 | $0.07 | 68 | 0.97 | 37.81 | 29.47 | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Abierto | 23* | -- | 194 | 1.07 | 13.96 | 10.31 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | 256k | Propietario | 22* | -- | 118 | 13.67 | 34.93 | 17.01 | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Abierto | 21* | -- | 142 | 1.47 | 4.98 | -- | |||
Qwen3 Coder Next | 128k | Abierto | 21 | $0.47 | 137 | 1.00 | 4.65 | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | Propietario | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | Propietario | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | Abierto | 21* | -- | 131 | 1.44 | 20.56 | 15.29 | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | Propietario | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | Propietario | 21* | -- | 158 | 13.38 | 29.22 | 12.67 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | 256k | Propietario | 20* | -- | 115 | 9.61 | 31.30 | 17.36 | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | 1M | Propietario | 19* | -- | 170 | 19.88 | 34.60 | 11.78 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 128k | Abierto | 19 | $0.27 | 171 | 1.04 | 17.65 | 13.70 | |||
Qwen3 235B 2507 | 256k | Abierto | 18* | -- | 62 | 1.30 | 9.30 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | Abierto | 18* | -- | 92 | 1.21 | 6.67 | -- | |||
Nova 2.0 Lite (low) | 1M | Propietario | 18* | -- | 171 | 8.59 | 23.25 | 11.73 | |||
Nova 2.0 Omni (low) | 1M | Propietario | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Mistral Large 3 | 256k | Abierto | 16 | $0.08 | 199 | 1.12 | 3.64 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | Abierto | 16* | -- | 208 | 1.06 | 3.47 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | Abierto | 15 | $0.03 | 150 | 50.17 | 66.82 | 13.32 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | Abierto | 15 | $0.02 | 70 | 0.95 | 36.86 | 28.73 | |||
 Llama 4 Maverick | 128k | Abierto | 14 | $0.03 | 217 | 0.80 | 3.10 | -- | |||
Nova 2.0 Pro Preview | 256k | Propietario | 14* | -- | 97 | 1.08 | 6.23 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | Abierto | 14* | -- | 123 | 11.92 | 32.20 | 16.22 | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 262k | Abierto | 14* | -- | 250 | 0.93 | 2.93 | -- | |||
Nova Premier | 1M | Propietario | 13* | -- | 32 | 2.79 | 18.48 | -- | |||
Nova 2.0 Lite | 1M | Propietario | 12* | -- | 156 | 1.06 | 4.28 | -- | |||
Magistral Small 1.2 | 128k | Abierto | 11 | $0.30 | 95 | 1.47 | 27.89 | 21.14 | |||
Ministral 3 14B | 256k | Abierto | 11 | $0.16 | 178 | 1.09 | 3.91 | -- | |||
Nova 2.0 Omni | 1M | Propietario | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 4 Scout | 128k | Abierto | 10 | $0.01 | 174 | 0.77 | 3.65 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | 200k | Propietario | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | Abierto | 9* | -- | 128 | 1.10 | 4.99 | -- | |||
Ministral 3 8B | 256k | Abierto | 9 | $0.18 | 222 | 1.01 | 3.27 | -- | |||
Qwen3 32B | 32.8k | Abierto | 8* | -- | 138 | 1.17 | 4.80 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | 200k | Propietario | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Pro | 300k | Propietario | 7* | -- | 115 | 1.12 | 5.46 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | Abierto | 7* | -- | 168 | 0.69 | 3.66 | -- | |||
Gemma 3 27B | 128k | Abierto | 7 | $0.22 | 69 | 1.37 | 8.66 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 | 131k | Abierto | 7* | -- | 165 | 1.10 | 4.13 | -- | |||
Ministral 3 3B | 256k | Abierto | 7 | $0.13 | 466 | 0.91 | 1.99 | -- | |||
Mistral Large 2 (Jul) | 128k | Abierto | 7* | -- | 30 | 1.72 | 18.39 | -- | |||
Nova Lite | 300k | Propietario | 7* | -- | 146 | 0.93 | 4.36 | -- | |||
Llama 3.1 70B Standard | 128k | Abierto | 7* | -- | 102 | 1.28 | 6.19 | -- | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | 128k | Abierto | 7* | -- | 119 | 1.25 | 5.46 | -- | |||
Gemma 3 12B | 128k | Abierto | 6 | $0.15 | 99 | 1.31 | 6.37 | -- | |||
 Jamba 1.5 Large | 256k | Abierto | 5* | -- | 46 | 2.67 | 13.48 | -- | |||
Nova Micro | 130k | Propietario | 4* | -- | 281 | 0.87 | 2.65 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL | 128k | Abierto | 4* | -- | 200 | 1.09 | 3.60 | -- | |||
Mistral Large (Feb) | 32.8k | Propietario | 4* | -- | 43 | 1.49 | 13.22 | -- | |||
Claude 3 Haiku | 200k | Propietario | 3* | -- | 82 | 0.96 | 7.08 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | Abierto | 3* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Command-R+ (Apr) | 128k | Abierto | 3* | -- | 37 | 2.44 | 16.02 | -- | |||
Jamba 1.5 Mini | 256k | Abierto | 2* | -- | 57 | 4.49 | 13.28 | -- | |||
Mixtral 8x7B | 32.8k | Abierto | 2* | -- | 25 | 1.09 | 21.31 | -- | |||
Mistral 7B | 8.19k | Abierto | 2* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Command-R (Mar) | 128k | Abierto | 2* | -- | 70 | 1.26 | 8.42 | -- | |||
Gemma 3 4B | 128k | Abierto | 1* | -- | 201 | 0.98 | 3.47 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | Abierto | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ofrece 94 modelos que monitoreamos: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), Claude Opus 5 (high), GPT-5.6 Sol (max), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (max), GPT-5.5 (xhigh), Claude Sonnet 5 (max), Claude Opus 4.7 (max), GPT-5.5 (high), GPT-5.4 (xhigh), Claude Opus 5 (low), GPT-5.6 Luna (max), 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), Kimi K2.5, GPT-5.5 (Non-reasoning), Claude Opus 4.5, GPT-5.6 Terra (Non-reasoning), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, Claude 4.5 Sonnet, Claude 4.5 Haiku, MiniMax-M2, GPT-5.4 (Non-reasoning), GLM-4.7, GPT-5.6 Luna (Non-reasoning), DeepSeek V3.2, Grok 4.3 (Non-reasoning), Claude 4.5 Haiku, gpt-oss-120b (high), GLM-4.7-Flash, Nova 2.0 Pro Preview (medium), DeepSeek V3.1, Qwen3 Coder Next, DeepSeek V3.1, Nova 2.0 Lite (high), Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), DeepSeek R1 (Jan), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Nova 2.0 Lite (low), Mistral Large 3, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-20b (high), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick, Nova 2.0 Pro Preview, gpt-oss-20b (low), 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, Ministral 3 3B, Mistral Large 2 (Jul), Nova Lite, Llama 3.1 70B Standard, Llama 3.1 70B Latency Optimized, Gemma 3 12B, Jamba 1.5 Large, 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) y Gemma 3 4B.
El modelo más inteligente disponible en Amazon Bedrock es Claude Opus 5 (max), con una puntuación de 63 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en Amazon Bedrock por velocidad de salida es Ministral 3 3B, con 465.7 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Amazon Bedrock es GPT-5.6 Terra (Non-reasoning), con 0.63s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Amazon Bedrock por precio combinado es Nova Micro, a $0.03 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Amazon Bedrock varían hasta 177x entre modelos, desde $0.03 por 1M de tokens para Nova Micro hasta $4.80 por 1M de tokens para Mistral Large (Feb).
22 de 94 modelos en Amazon Bedrock admiten el modo JSON para salida estructurada.
92 de 94 modelos en Amazon Bedrock admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Amazon Bedrock ofrece 43 modelos de razonamiento: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), Claude Opus 5 (high), GPT-5.6 Sol (max), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (max), GPT-5.5 (xhigh), Claude Sonnet 5 (max), Claude Opus 4.7 (max), GPT-5.5 (high), GPT-5.4 (xhigh), Claude Opus 5 (low), GPT-5.6 Luna (max), 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 Lite (high), Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), DeepSeek R1 (Jan), Nova 2.0 Lite (low), gpt-oss-20b (high), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low) y Magistral Small 1.2. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, 43 de 94 modelos en Amazon Bedrock son modelos de pesos abiertos: 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, DeepSeek V3.1, Qwen3 Coder Next, DeepSeek V3.1, DeepSeek R1 (Jan), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Mistral Large 3, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-20b (high), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick, gpt-oss-20b (low), 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, Ministral 3 3B, Mistral Large 2 (Jul), 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) y Gemma 3 4B.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Al elegir un modelo en Amazon Bedrock, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.