Amazon Bedrock: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Amazon Bedrock para tu caso de uso.
Más inteligente
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
83 modelos en total
Menor tiempo por tarea
Claude 4.5 HaikuClaude Sonnet 5.5 (low)Claude Opus 5.5 (low)GPT-5.6 Luna (max)Kimi K3.1 Pro High SpeedTiempo por tarea del Intelligence Index (minutos)
83 modelos en total
Menor precio
Nova Micro
Gemma 3 4BNova Lite
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)gpt-oss-20b (low)Precio combinado (por 1M de tokens)
83 modelos en total
Amazon ofrece 83 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 5.5 (max) (59), GPT-6 Astra (max) (57) y Claude Sonnet 5.5 (max) (55).
- En tiempo por tarea, Claude 4.5 Haiku (2.3 min), Claude Sonnet 5.5 (low) (2.7 min) y Claude Opus 5.5 (low) (3.3 min) completan una tarea del Intelligence Index más rápido en Amazon. El tiempo por tarea varía significativamente entre modelos: el más lento tarda 4.3x más que el más rápido.
- En latencia, Mistral 7B (0.41s), Llama 3 70B (0.55s) y Mixtral 8x7B (0.70s) 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 5.5 (max) (1M), Claude Sonnet 5.5 (max) (1M) y Kimi K3.1 Pro High Speed (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Amazon.
Inteligencia
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. precio
Precios
Costo por tarea del Intelligence Index
Intelligence Index vs. precio
Velocidad
Promedio de las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Calidad
Endpoint Accuracy Index
Latencia
Promedio de las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tiempo hasta el primer token de respuesta
Fiabilidad
Proporción de solicitudes que el endpoint no completó, en todas las cargas medidas de solicitud única y agénticas multiturno
Tasa de errores del endpoint
Caché
Tasa de aciertos de caché
Costo por tarea vs. Tasa de aciertos de caché
Análisis adicional | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 (max) | 59 | $10.04 | 26.2 | 366.42 | 4.6% | 1M | Propietario | |||
GPT-6 Astra (max) | 57 | $6.25 | 13.7 | 140.50 | 0.9% | 524k | Propietario | |||
Claude Sonnet 5.5 (max) | 55 | $8.91 | 32.0 | 250.00 | 4.6% | 1M | Propietario | |||
Kimi K3.1 Pro High Speed | 46 | $4.37 | 9.8 | 41.46 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
Claude Opus 5 (max) | 44 | $11.82 | 23.1 | 69.95 | 2.5% | 1M | Propietario | |||
Claude Opus 5.5 (low) | 35 | $0.98 | 3.3 | 6.21 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 32 | $3.77 | 10.1 | 75.87 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude Sonnet 5.5 (low) | 26 | $0.48 | 2.7 | 2.51 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 24 | $0.35 | 4.3 | 24.28 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude 4.5 Haiku | 7 | $0.49 | 2.3 | 13.78 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.35 | 13.2 | 19.27 | 4.3% | 131k | Abierto | |||
 Qwen3 Coder 480B | -- | -- | -- | 0.79 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Propietario | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | -- | -- | -- | 11.74 | 0.0% | 256k | Propietario | |||
 DeepSeek R1 (Jan) | -- | -- | -- | 15.95 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Propietario | |||
gpt-oss-20b (low) | -- | -- | -- | 7.98 | 3.4% | 131k | Abierto | |||
DeepSeek V3.1 | -- | -- | -- | 10.47 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
 Mistral Large 2 (Jul) | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Abierto | |||
GPT-5.5 (xhigh) | -- | -- | -- | 26.57 | 0.0% | 272k | Propietario | |||
Claude 3 Haiku | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Propietario | |||
Claude Opus 5 (low) | -- | -- | -- | 2.93 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Mistral 7B | -- | -- | -- | 0.41 | 0.0% | 8k | Abierto | |||
Gemma 3 4B | -- | -- | -- | 1.45 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Claude Sonnet 5 (max) | -- | -- | -- | 138.07 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude Opus 4.5 | -- | -- | -- | 15.28 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
Gemma 3 27B | -- | -- | -- | 2.75 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
 GLM-4.7-Flash | -- | -- | -- | 13.51 | 0.0% | 200k | Abierto | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.56 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
Gemma 3 12B | -- | -- | -- | 3.00 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.49 | 0.8% | 131k | Abierto | |||
Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.72 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Qwen3 235B 2507 | -- | -- | -- | 1.77 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
Nova Micro | -- | -- | -- | 1.34 | 1.4% | 130k | Propietario | |||
gpt-oss-20b (high) | -- | -- | -- | 22.78 | 1.8% | 131k | Abierto | |||
Mixtral 8x7B | -- | -- | -- | 0.70 | 0.0% | 33k | Abierto | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.69 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.47 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
 Llama 3.1 70B Standard | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Abierto | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Abierto | |||
Mistral Large 3 | -- | -- | -- | 2.19 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
GPT-5.4 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.90 | 0.0% | 272k | Propietario | |||
GPT-5.4 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Propietario | |||
Claude Opus 4.6 (max) | -- | -- | -- | 11.35 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
 Jamba 1.5 Mini | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | Abierto | |||
Nova Pro | -- | -- | -- | 2.85 | 0.0% | 300k | Propietario | |||
Nova Lite | -- | -- | -- | 1.65 | 0.0% | 300k | Propietario | |||
Mistral Large (Feb) | -- | -- | -- | -- | -- | 33k | Propietario | |||
 Grok 4.3 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | Propietario | |||
Nova 2.0 Lite (high) | -- | -- | -- | 17.72 | 0.7% | 1M | Propietario | |||
Ministral 3 3B | -- | -- | -- | 1.48 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
GPT-5.5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Propietario | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.65 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
GPT-5.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.39 | 0.0% | 272k | Propietario | |||
GLM-4.7 | -- | -- | -- | 21.12 | 0.0% | 200k | Abierto | |||
Nova 2.0 Lite (low) | -- | -- | -- | 9.88 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Magistral Small 1.2 | -- | -- | -- | 3.00 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Claude Opus 5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Propietario | |||
Ministral 3 14B | -- | -- | -- | 1.35 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
Llama 3.1 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | Abierto | |||
Nova 2.0 Lite (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.59 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
GPT-5.6 Sol (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.19 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.57 | 0.0% | 200k | Abierto | |||
Llama 3 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 8k | Abierto | |||
Grok 4.3 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.44 | 0.0% | 524k | Propietario | |||
Claude 4.5 Sonnet | -- | -- | -- | 16.21 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.37 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Llama 4 Maverick | -- | -- | -- | 1.05 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Grok 4.3 (high) | -- | -- | -- | 11.48 | 0.0% | 524k | Propietario | |||
Ministral 3 8B | -- | -- | -- | 1.46 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
Llama 3.3 70B | -- | -- | -- | 2.58 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Claude Opus 4.8 (max) | -- | -- | -- | 36.23 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
GPT-5.6 Terra (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.41 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.42 | 0.0% | 256k | Propietario | |||
Kimi K2.5 | -- | -- | -- | 30.66 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
GPT-5.4 (xhigh) | -- | -- | -- | 42.49 | 0.0% | 272k | Propietario | |||
Llama 3 70B | -- | -- | -- | 0.55 | 0.0% | 8k | Abierto | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.61 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Propietario | |||
Llama 4 Scout | -- | -- | -- | 1.09 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
GPT-5.5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Propietario | |||
Jamba 1.5 Large | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | Abierto | |||
Kimi K2 Thinking | -- | -- | -- | 15.66 | 0.0% | 256k | Abierto | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.27 | 0.0% | 33k | Abierto | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.03 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
GPT-5.5 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | Propietario | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.88 | 0.0% | 200k | Abierto | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 2.17 | 4.0% | 131k | Abierto | |||
Claude 4.1 Opus | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Propietario | |||
Claude Sonnet 5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.39 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
DeepSeek V3.2 | -- | -- | -- | 10.49 | 3.4% | 128k | Abierto | |||
GPT-5.6 Sol (max) | -- | -- | -- | 83.25 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | -- | -- | -- | 1.61 | 0.0% | 262k | Abierto | |||
GPT-5.6 Luna (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.74 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | -- | -- | -- | 52.99 | 0.0% | 200k | Propietario | |||
Claude Opus 4.7 (max) | -- | -- | -- | 13.91 | 0.0% | 1M | Propietario | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | Propietario | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | -- | -- | -- | 6.94 | 0.0% | 256k | Propietario | |||
 MiniMax-M2 | -- | -- | -- | 7.41 | 0.0% | 205k | Abierto | |||
Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 25.85 | 0.0% | 1M | Abierto | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.50 | 2.9% | 128k | Abierto | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | -- | -- | -- | 16.63 | 0.7% | 1M | Propietario | |||
Qwen3 Coder Next | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 128k | Abierto | |||
Grok 4.3 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | Propietario | |||
Claude Opus 5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | Propietario | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ofrece 83 modelos que monitoreamos: 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) y Qwen3 Coder Next.
El modelo más inteligente disponible en Amazon Bedrock es Claude Opus 5.5 (max), con una puntuación de 59 en el Intelligence Index.
El modelo con el menor tiempo por tarea en Amazon Bedrock es Claude 4.5 Haiku, con 2.3 minutos por tarea del Intelligence Index. El tiempo por tarea es la cantidad de tokens de salida por tarea dividida por la velocidad de salida de extremo a extremo; un valor menor significa que la tarea termina antes.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Amazon Bedrock es Mistral 7B, con 0.41s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Amazon Bedrock por precio combinado es Nova Micro, a $0.0271 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Amazon Bedrock varían hasta 284.1x entre modelos, desde $0.0271 por 1M de tokens para Nova Micro hasta $7.70 por 1M de tokens para GPT-6 Astra (max).
19 de 83 modelos en Amazon Bedrock admiten el modo JSON para salida estructurada.
79 de 83 modelos en Amazon Bedrock admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Amazon Bedrock ofrece 41 modelos de razonamiento: 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) y Nova 2.0 Lite (medium). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, 39 de 83 modelos en Amazon Bedrock son modelos de pesos abiertos: 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) y Qwen3 Coder Next.
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), tiempo por tarea (la rapidez con la que el modelo completa una tarea del Intelligence Index), 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.