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)
GPT-6 Astra (max)Claude Sonnet 5.5 (max)
Kimi K3.1 Pro High SpeedClaude Opus 5 (max)Intelligence Index
총 모델 83개
가장 짧은 작업당 시간
Claude 4.5 HaikuClaude Sonnet 5.5 (low)Claude Opus 5.5 (low)GPT-5.6 Luna (max)Kimi K3.1 Pro High SpeedIntelligence Index 작업당 시간(분)
총 모델 83개
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 83개
Amazon에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 83개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- Amazon에서 지능이 가장 높은 모델은 Claude Opus 5.5 (max)(59), GPT-6 Astra (max)(57) 및 Claude Sonnet 5.5 (max)(55)입니다.
- 작업당 시간에서는 Claude 4.5 Haiku(2.3분), Claude Sonnet 5.5 (low)(2.6분) 및 Claude Opus 5.5 (low)(3.5분)이(가) Amazon에서 Intelligence Index 작업을 가장 빨리 완료합니다. 모델별 작업당 시간 차이가 크며, 가장 느린 모델은 가장 빠른 모델보다 3.3배 오래 걸립니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Mistral 7B(0.44초), Llama 3 70B(0.53초) 및 Mixtral 8x7B(0.75초)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)(1M), Claude Sonnet 5.5 (max)(1M) 및 Kimi K3.1 Pro High Speed(1M)입니다.
지능
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. 가격
가격
Intelligence Index 작업당 비용
Intelligence Index vs. 가격
속도
측정한 단일 요청 및 멀티턴 에이전트 워크로드의 평균
Intelligence Index 작업당 시간
품질
Endpoint Accuracy Index
지연 시간
측정한 단일 요청 및 멀티턴 에이전트 워크로드의 평균
첫 답변 토큰까지 걸린 시간
신뢰성
측정한 모든 단일 요청 및 멀티턴 에이전트 워크로드에서 엔드포인트가 실패한 요청의 비율
엔드포인트 오류율
캐싱
캐시 적중률
작업당 비용와 캐시 적중률
추가 분석 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 (max) | 59 | $10.04 | 27.2 | 370.52 | 14.1% | 1M | 독점 | |||
GPT-6 Astra (max) | 57 | $6.25 | 12.3 | 133.18 | 0.0% | 524k | 독점 | |||
Claude Sonnet 5.5 (max) | 55 | $8.91 | 30.8 | 272.41 | 3.4% | 1M | 독점 | |||
Kimi K3.1 Pro High Speed | 46 | $4.37 | 8.2 | 38.28 | 4.4% | 1M | 오픈 | |||
Claude Opus 5 (max) | 44 | $11.82 | 24.2 | 64.61 | 2.6% | 1M | 독점 | |||
Claude Opus 5.5 (low) | 35 | $0.98 | 3.4 | 7.53 | 3.8% | 1M | 독점 | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 32 | $3.77 | 9.9 | 79.42 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude Sonnet 5.5 (low) | 26 | $0.48 | 2.6 | 2.50 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 24 | $0.35 | 4.3 | 28.04 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude 4.5 Haiku | 7 | $0.49 | 2.3 | 22.25 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.35 | 13.7 | 28.52 | 1.5% | 131k | 오픈 | |||
 Qwen3 Coder 480B | -- | -- | -- | 2.22 | 1.9% | 262k | 오픈 | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 독점 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | -- | -- | -- | 16.97 | 0.7% | 256k | 독점 | |||
 DeepSeek R1 (Jan) | -- | -- | -- | 13.85 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | 독점 | |||
gpt-oss-20b (low) | -- | -- | -- | 8.81 | 4.0% | 131k | 오픈 | |||
DeepSeek V3.1 | -- | -- | -- | 9.93 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
 Mistral Large 2 (Jul) | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | 오픈 | |||
GPT-5.5 (xhigh) | -- | -- | -- | 31.58 | 2.0% | 272k | 독점 | |||
Claude 3 Haiku | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 독점 | |||
Claude Opus 5 (low) | -- | -- | -- | 2.94 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Mistral 7B | -- | -- | -- | 0.43 | 0.0% | 8k | 오픈 | |||
Gemma 3 4B | -- | -- | -- | 1.47 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Claude Sonnet 5 (max) | -- | -- | -- | 149.22 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude Opus 4.5 | -- | -- | -- | 18.44 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
Gemma 3 27B | -- | -- | -- | 3.17 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
 GLM-4.7-Flash | -- | -- | -- | 18.07 | 2.2% | 200k | 오픈 | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.59 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
Gemma 3 12B | -- | -- | -- | 2.25 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.66 | 2.7% | 131k | 오픈 | |||
Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.74 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Qwen3 235B 2507 | -- | -- | -- | 1.79 | 0.0% | 256k | 오픈 | |||
Nova Micro | -- | -- | -- | 1.36 | 0.6% | 130k | 독점 | |||
gpt-oss-20b (high) | -- | -- | -- | 31.43 | 2.0% | 131k | 오픈 | |||
Mixtral 8x7B | -- | -- | -- | 0.71 | 0.0% | 33k | 오픈 | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.46 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.82 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
 Llama 3.1 70B Standard | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | 오픈 | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | 오픈 | |||
Mistral Large 3 | -- | -- | -- | 2.10 | 1.9% | 256k | 오픈 | |||
GPT-5.4 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.44 | 0.0% | 272k | 독점 | |||
GPT-5.4 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | 독점 | |||
Claude Opus 4.6 (max) | -- | -- | -- | 24.26 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
 Jamba 1.5 Mini | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | 오픈 | |||
Nova Pro | -- | -- | -- | 2.61 | 0.0% | 300k | 독점 | |||
Nova Lite | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 300k | 독점 | |||
Mistral Large (Feb) | -- | -- | -- | -- | -- | 33k | 독점 | |||
 Grok 4.3 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | 독점 | |||
Nova 2.0 Lite (high) | -- | -- | -- | 19.26 | 0.7% | 1M | 독점 | |||
Ministral 3 3B | -- | -- | -- | 1.47 | 0.7% | 256k | 오픈 | |||
GPT-5.5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | 독점 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.70 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
GPT-5.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.31 | 0.0% | 272k | 독점 | |||
GLM-4.7 | -- | -- | -- | 33.39 | 0.0% | 200k | 오픈 | |||
Nova 2.0 Lite (low) | -- | -- | -- | 9.34 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Magistral Small 1.2 | -- | -- | -- | 3.26 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Claude Opus 5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | 독점 | |||
Ministral 3 14B | -- | -- | -- | 1.34 | 0.8% | 256k | 오픈 | |||
Llama 3.1 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | 오픈 | |||
Nova 2.0 Lite (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.76 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
GPT-5.6 Sol (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.07 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.69 | 0.0% | 200k | 오픈 | |||
Llama 3 8B | -- | -- | -- | -- | -- | 8k | 오픈 | |||
Grok 4.3 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.37 | 0.0% | 524k | 독점 | |||
Claude 4.5 Sonnet | -- | -- | -- | 13.58 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.92 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Llama 4 Maverick | -- | -- | -- | 1.08 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Grok 4.3 (high) | -- | -- | -- | 8.79 | 0.0% | 524k | 독점 | |||
Ministral 3 8B | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 256k | 오픈 | |||
Llama 3.3 70B | -- | -- | -- | 2.56 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Claude Opus 4.8 (max) | -- | -- | -- | 41.20 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
GPT-5.6 Terra (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.18 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.36 | 0.0% | 256k | 독점 | |||
Kimi K2.5 | -- | -- | -- | 36.35 | 0.0% | 256k | 오픈 | |||
GPT-5.4 (xhigh) | -- | -- | -- | 63.71 | 2.1% | 272k | 독점 | |||
Llama 3 70B | -- | -- | -- | 0.53 | 0.0% | 8k | 오픈 | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.55 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 독점 | |||
Llama 4 Scout | -- | -- | -- | 1.12 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
GPT-5.5 (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | 독점 | |||
Jamba 1.5 Large | -- | -- | -- | -- | -- | 256k | 오픈 | |||
Kimi K2 Thinking | -- | -- | -- | 21.81 | 0.0% | 256k | 오픈 | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.85 | 0.0% | 33k | 오픈 | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.14 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
GPT-5.5 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 272k | 독점 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.22 | 1.8% | 200k | 오픈 | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 2.44 | 3.0% | 131k | 오픈 | |||
Claude 4.1 Opus | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 독점 | |||
Claude Sonnet 5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.37 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
DeepSeek V3.2 | -- | -- | -- | 17.61 | 4.9% | 128k | 오픈 | |||
GPT-5.6 Sol (max) | -- | -- | -- | 78.80 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | -- | -- | -- | 1.88 | 0.0% | 262k | 오픈 | |||
GPT-5.6 Luna (non-reasoning) | -- | -- | -- | 0.74 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | -- | -- | -- | 67.97 | 0.0% | 200k | 독점 | |||
Claude Opus 4.7 (max) | -- | -- | -- | 12.32 | 0.0% | 1M | 독점 | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 독점 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | -- | -- | -- | 7.80 | 0.0% | 256k | 독점 | |||
 MiniMax-M2 | -- | -- | -- | 7.42 | 0.0% | 205k | 오픈 | |||
Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 17.61 | 0.0% | 1M | 오픈 | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.55 | 2.6% | 128k | 오픈 | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | -- | -- | -- | 17.10 | 2.5% | 1M | 독점 | |||
Qwen3 Coder Next | -- | -- | -- | 2.09 | 0.0% | 128k | 오픈 | |||
Grok 4.3 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | 독점 | |||
Claude Opus 5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | 독점 | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
Amazon Bedrock에 관한 일반적인 질문
Amazon Bedrock에서 추적 중인 모델 83개를 제공합니다: 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) 및 Qwen3 Coder Next.
Amazon Bedrock에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 59점인 Claude Opus 5.5 (max)입니다.
Amazon Bedrock에서 작업당 시간이 가장 짧은 모델은 Intelligence Index 작업당 2.3분인 Claude 4.5 Haiku입니다. 작업당 시간은 작업당 출력 토큰 수를 종단 간 출력 속도로 나눈 값이며, 짧을수록 작업이 더 빨리 끝납니다.
Amazon Bedrock에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.44초인 Mistral 7B입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
Amazon Bedrock에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.0271인 Nova Micro입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
Amazon Bedrock의 모델별 가격은 최대 284.1배 차이 납니다. Nova Micro은 토큰 100만 개당 $0.0271, GPT-6 Astra (max)은 $7.70입니다.
Amazon Bedrock의 모델 83개 중 19개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
Amazon Bedrock의 모델 83개 중 79개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. Amazon Bedrock은 추론 모델 41개를 제공합니다: 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) 및 Nova 2.0 Lite (medium). 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. Amazon Bedrock의 모델 83개 중 39개가 오픈 웨이트 모델입니다: 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) 및 Qwen3 Coder Next.
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), 작업당 시간(Intelligence Index 작업을 완료하는 속도), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.