Amazon Bedrock: 모델 지능, 성능 및 가격
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Amazon Bedrock 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 높은 지능
Claude Opus 5.5 (max with fallback)Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)
GPT-6 Astra (max)Claude Opus 5 (max)GPT-5.6 Sol (max)Intelligence Index
총 모델 77개
가장 빠름
Ministral 3 3BNova Micro
Grok 4.3 (high)
Qwen3 Coder 30B A3BGrok 4.3 (non-reasoning)출력 속도
총 모델 77개
가장 낮은 가격
Nova Micro
Gemma 3 4BNova Lite
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)gpt-oss-20b (low)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 모델 77개
Amazon에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 77개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- Amazon에서 지능이 가장 높은 모델은 Claude Opus 5.5 (max with fallback)(58), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)(56) 및 GPT-6 Astra (max)(53)입니다.
- 출력 속도가 가장 빠른 모델은 Ministral 3 3B(430 t/s), Nova Micro(280 t/s) 및 Grok 4.3 (high)(272 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 67%입니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 GPT-5.6 Luna (non-reasoning)(0.44초), GPT-5.6 Terra (non-reasoning)(0.51초) 및 GPT-5.6 Sol (non-reasoning)(0.62초)입니다.
- 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Nova Micro($0.03), Gemma 3 4B($0.04) 및 Nova Lite($0.05)입니다. 모델별 가격은 최대 3.4배 차이 납니다.
- Amazon에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 Claude Opus 5.5 (max with fallback)(1M), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)(1M) 및 Claude Opus 5 (max)(1M)입니다.
지능 평가
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, 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. 가격
컨텍스트 창
컨텍스트 창
가격
Intelligence Index vs. 가격
성능 요약
출력 속도와 가격
속도
출력 속도(초당 토큰 수)로 측정
출력 속도
지연 시간
첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정
지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간
캐시 동작
캐시 적중률
작업당 비용와 캐시 적중률
종단 간 응답 시간
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
종단 간 응답 시간과 가격
추가 분석 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 (max with fallback) | 1M | 독점 | 58 | $5.98 | 95 | 679.38 | 684.64 | -- | |||
Claude Sonnet 5.5 (max with fallback) | 1M | 독점 | 56 | -- | 132 | 367.10 | 370.90 | -- | |||
GPT-6 Astra (max) | 524k | 독점 | 53 | $3.26 | 73 | 244.31 | 251.19 | -- | |||
Claude Opus 5 (max) | 1M | 독점 | 51 | $5.86 | 57 | 77.72 | 86.57 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | 독점 | 50 | $4.88 | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | 독점 | 48 | $3.61 | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.6 Sol (max) | 1M | 독점 | 47 | $2.57 | 104 | 44.33 | 49.15 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | 독점 | 45 | $2.19 | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K3 (max) | 1M | 오픈 | 44 | $1.87 | 133 | 1.74 | 20.50 | 15.00 | |||
Claude Opus 5.5 (low with fallback) | 1M | 독점 | 42 | $0.55 | 73 | 3.91 | 10.77 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 1M | 독점 | 42 | $1.41 | 125 | 75.69 | 79.67 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | 독점 | 42 | $4.02 | 69 | 23.09 | 30.30 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | 독점 | 41* | -- | 78 | 21.33 | 27.73 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | 독점 | 39 | $1.10 | 56 | 2.56 | 11.43 | -- | |||
GPT-5.4 (xhigh) | 272k | 독점 | 39* | -- | 180 | 55.93 | 58.71 | -- | |||
GPT-5.5 (xhigh) | 272k | 독점 | 38 | $4.77 | 118 | 22.83 | 27.08 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | 독점 | 38 | $6.21 | 87 | 91.96 | 97.73 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 1M | 독점 | 37 | $0.18 | 210 | 68.01 | 70.40 | -- | |||
GPT-5.5 (high) | 272k | 독점 | 37 | $2.65 | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Sonnet 5.5 (low with fallback) | 1M | 독점 | 36 | -- | 103 | 1.75 | 6.58 | -- | |||
GPT-5.5 (medium) | 272k | 독점 | 34 | $1.50 | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | 독점 | 32* | -- | 58 | 8.39 | 17.07 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high) | 1M | 독점 | 31* | -- | 62 | 1.13 | 9.23 | -- | |||
GPT-5.5 (low) | 272k | 독점 | 31* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 200k | 독점 | 30 | $2.83 | 106 | 47.79 | 52.50 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | 독점 | 29* | -- | 49 | 17.01 | 27.26 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (non-reasoning) | 1M | 독점 | 28* | -- | 104 | 0.62 | 5.43 | -- | |||
GPT-5.4 (low) | 272k | 독점 | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | 1M | 독점 | 26* | -- | 56 | 1.31 | 10.20 | -- | |||
Grok 4.3 (high) | 524k | 독점 | 25 | $0.39 | 280 | 8.08 | 9.86 | -- | |||
Grok 4.3 (medium) | 524k | 독점 | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | 200k | 독점 | 25* | -- | 78 | 1.15 | 7.55 | -- | |||
Grok 4.3 (low) | 524k | 독점 | 24* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | 200k | 독점 | 24* | -- | 50 | 1.65 | 11.65 | -- | |||
Kimi K2.5 | 256k | 오픈 | 23* | -- | 66 | 1.61 | 54.27 | 45.07 | |||
Claude Sonnet 5 (non-reasoning) | 1M | 독점 | 23* | -- | 63 | 1.25 | 9.20 | -- | |||
GPT-5.5 (non-reasoning) | 272k | 독점 | 23* | -- | 104 | 0.75 | 5.56 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | 독점 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 GLM-4.7 | 200k | 오픈 | 22* | -- | 92 | 1.50 | 28.68 | 21.74 | |||
Kimi K2 Thinking | 256k | 오픈 | 22* | -- | 120 | 1.44 | 22.24 | 16.64 | |||
 DeepSeek V3.2 | 128k | 오픈 | 21* | -- | 61 | 1.59 | 42.86 | 33.02 | |||
GPT-5.6 Terra (non-reasoning) | 1M | 독점 | 21 | $0.14 | 123 | 0.50 | 4.57 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | 독점 | 21 | $0.55 | 53 | 7.86 | 17.23 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | 1M | 독점 | 19* | -- | 49 | 1.64 | 11.84 | -- | |||
 MiniMax-M2 | 205k | 오픈 | 19* | -- | 125 | 1.14 | 21.12 | 15.99 | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | 200k | 독점 | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.4 (non-reasoning) | 272k | 독점 | 18* | -- | 136 | 0.72 | 4.39 | -- | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 200k | 오픈 | 17* | -- | 98 | 1.48 | 6.59 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | 독점 | 17 | $0.34 | 138 | 22.45 | 26.07 | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 128k | 오픈 | 16* | -- | 93 | 1.42 | 6.82 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (non-reasoning) | 1M | 독점 | 16 | $0.01 | 198 | 0.44 | 2.96 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | 200k | 독점 | 15* | -- | 100 | 0.83 | 5.83 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | 오픈 | 15* | -- | 174 | 1.09 | 15.46 | 11.50 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | 256k | 독점 | 14* | -- | 125 | 11.33 | 31.35 | 16.02 | |||
Grok 4.3 (non-reasoning) | 524k | 독점 | 14 | $0.32 | 258 | 0.66 | 2.60 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 128k | 오픈 | 14* | -- | 159 | 1.52 | 4.66 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | 오픈 | 13* | -- | 163 | 1.41 | 16.79 | 12.30 | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | 독점 | 13* | -- | 180 | 15.49 | 29.37 | 11.10 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | 256k | 독점 | 13* | -- | 119 | 8.53 | 29.48 | 16.77 | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | 1M | 독점 | 12* | -- | 177 | 11.14 | 25.29 | 11.32 | |||
Qwen3 235B 2507 | 256k | 오픈 | 12* | -- | 87 | 1.34 | 7.09 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | 오픈 | 12* | -- | 79 | 1.19 | 7.50 | -- | |||
Nova 2.0 Lite (low) | 1M | 독점 | 12* | -- | 178 | 8.36 | 22.44 | 11.26 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | 오픈 | 12 | $0.11 | 96 | 1.01 | 26.92 | 20.73 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 128k | 오픈 | 11 | $0.22 | 143 | 1.11 | 20.95 | 16.36 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | 오픈 | 11* | -- | 168 | 1.07 | 4.05 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | 오픈 | 10* | -- | 108 | 1.11 | 24.34 | 18.59 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning) | 256k | 독점 | 10* | -- | 109 | 1.03 | 5.63 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | 오픈 | 10* | -- | 144 | 10.07 | 27.42 | 13.88 | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 262k | 오픈 | 10* | -- | 258 | 1.06 | 3.00 | -- | |||
 Llama 4 Maverick | 128k | 오픈 | 9 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Mistral Large 3 | 256k | 오픈 | 9 | $0.10 | 165 | 1.30 | 4.33 | -- | |||
Qwen3 Coder Next | 128k | 오픈 | 9 | $0.78 | 109 | 1.16 | 5.75 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | 오픈 | 9 | $0.01 | 120 | 31.90 | 52.78 | 16.71 | |||
Nova 2.0 Lite (non-reasoning) | 1M | 독점 | 9* | -- | 179 | 1.08 | 3.87 | -- | |||
Magistral Small 1.2 | 128k | 오픈 | 9* | -- | 78 | 1.51 | 33.41 | 25.52 | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | 200k | 독점 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | 오픈 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | 32.8k | 오픈 | 7* | -- | 150 | 1.17 | 4.49 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | 200k | 독점 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Pro | 300k | 독점 | 7* | -- | 129 | 1.13 | 5.00 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | 오픈 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | 131k | 오픈 | 7* | -- | 169 | 1.15 | 4.11 | -- | |||
Mistral Large 2 (Jul) | 128k | 오픈 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Lite | 300k | 독점 | 7* | -- | 171 | 0.95 | 3.87 | -- | |||
Llama 3.1 70B Standard | 128k | 오픈 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | 128k | 오픈 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 4 Scout | 128k | 오픈 | 6 | $0.11 | -- | -- | -- | -- | |||
Ministral 3 14B | 256k | 오픈 | 6 | $0.14 | 199 | 1.05 | 3.56 | -- | |||
 Jamba 1.5 Large | 256k | 오픈 | 6* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Micro | 130k | 독점 | 6* | -- | 276 | 0.87 | 2.68 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning) | 128k | 오픈 | 6* | -- | 202 | 1.16 | 3.64 | -- | |||
Mistral Large (Feb) | 32.8k | 독점 | 6* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 3 Haiku | 200k | 독점 | 6* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Ministral 3 8B | 256k | 오픈 | 5 | $0.07 | 246 | 1.07 | 3.11 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Jamba 1.5 Mini | 256k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Mixtral 8x7B | 32.8k | 오픈 | 5* | -- | 25 | 1.12 | 21.13 | -- | |||
Mistral 7B | 8.19k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 128k | 오픈 | 5 | $0.47 | 58 | 1.48 | 10.08 | -- | |||
Ministral 3 3B | 256k | 오픈 | 5 | $0.04 | 428 | 0.99 | 2.16 | -- | |||
Gemma 3 4B | 128k | 오픈 | 5* | -- | 188 | 1.07 | 3.73 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 12B | 128k | 오픈 | 4 | $0.24 | 87 | 1.38 | 7.10 | -- | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
Amazon Bedrock에 관한 일반적인 질문
Amazon Bedrock에서 추적 중인 모델 77개를 제공합니다: Claude Opus 5.5 (max with fallback), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback), GPT-6 Astra (max), Claude Opus 5 (max), GPT-5.6 Sol (max), Kimi K3 (max), Claude Opus 5.5 (low with fallback), GPT-5.6 Terra (max), Claude Opus 4.8 (max), Claude Opus 4.7 (max), Claude Opus 5 (low), GPT-5.4 (xhigh), GPT-5.5 (xhigh), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.6 Luna (max), Claude Sonnet 5.5 (low with fallback), Claude Opus 4.6 (max), Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.5, GPT-5.6 Sol (non-reasoning), Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high), Grok 4.3 (high), Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high), Claude Opus 4.5 (non-reasoning), Kimi K2.5, Claude Sonnet 5 (non-reasoning), GPT-5.5 (non-reasoning), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, GPT-5.6 Terra (non-reasoning), Claude 4.5 Sonnet, Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning), MiniMax-M2, GPT-5.4 (non-reasoning), GLM-4.7 (non-reasoning), Claude 4.5 Haiku, DeepSeek V3.2 (non-reasoning), GPT-5.6 Luna (non-reasoning), Claude 4.5 Haiku (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Nova 2.0 Pro Preview (medium), Grok 4.3 (non-reasoning), DeepSeek V3.1 (non-reasoning), DeepSeek V3.1, Nova 2.0 Lite (high), Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Nova 2.0 Lite (low), gpt-oss-120b (high), DeepSeek R1 (Jan), GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning), gpt-oss-20b (low), Qwen3 Coder 30B A3B, Mistral Large 3, Qwen3 Coder Next, gpt-oss-20b (high), Nova 2.0 Lite (non-reasoning), Magistral Small 1.2, Qwen3 32B (non-reasoning), Nova Pro, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Nova Lite, Ministral 3 14B, Nova Micro, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning), Ministral 3 8B, Mixtral 8x7B, Gemma 3 27B, Ministral 3 3B, Gemma 3 4B 및 Gemma 3 12B.
Amazon Bedrock에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 58점인 Claude Opus 5.5 (max with fallback)입니다.
Amazon Bedrock에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 430.5토큰을 생성하는 Ministral 3 3B입니다.
Amazon Bedrock에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.44초인 GPT-5.6 Luna (non-reasoning)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
Amazon Bedrock에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.03인 Nova Micro입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
Amazon Bedrock의 모델별 가격은 최대 284배 차이 납니다. Nova Micro은 토큰 100만 개당 $0.03, GPT-6 Astra (max)은 $7.70입니다.
Amazon Bedrock의 모델 77개 중 18개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
Amazon Bedrock의 모델 77개 중 75개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. Amazon Bedrock은 추론 모델 40개를 제공합니다: Claude Opus 5.5 (max with fallback), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback), GPT-6 Astra (max), Claude Opus 5 (max), GPT-5.6 Sol (max), Kimi K3 (max), Claude Opus 5.5 (low with fallback), GPT-5.6 Terra (max), Claude Opus 4.8 (max), Claude Opus 4.7 (max), Claude Opus 5 (low), GPT-5.4 (xhigh), GPT-5.5 (xhigh), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.6 Luna (max), Claude Sonnet 5.5 (low with fallback), Claude Opus 4.6 (max), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.5, Grok 4.3 (high), Kimi K2.5, GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, Claude 4.5 Sonnet, MiniMax-M2, Claude 4.5 Haiku, 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), Nova 2.0 Lite (low), gpt-oss-120b (high), DeepSeek R1 (Jan), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low), gpt-oss-20b (high) 및 Magistral Small 1.2. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. Amazon Bedrock의 모델 77개 중 33개가 오픈 웨이트 모델입니다: Kimi K3 (max), Kimi K2.5, GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, MiniMax-M2, GLM-4.7 (non-reasoning), DeepSeek V3.2 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, DeepSeek V3.1 (non-reasoning), DeepSeek V3.1, Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, gpt-oss-120b (high), DeepSeek R1 (Jan), GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (low), Qwen3 Coder 30B A3B, Mistral Large 3, Qwen3 Coder Next, gpt-oss-20b (high), Magistral Small 1.2, Qwen3 32B (non-reasoning), NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning), Ministral 3 14B, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning), Ministral 3 8B, Mixtral 8x7B, Gemma 3 27B, Ministral 3 3B, Gemma 3 4B 및 Gemma 3 12B.
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
Amazon Bedrock에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.