Precios de Amazon Nova

Los clientes pagan una cuota de suscripción anual para acceder a Nova Forge. Obtenga más información sobre los precios de suscripción en la consola de Nova Forge.

Nuestros modelos de vanguardia están diseñados para comprender diversas entradas y cuentan con opciones flexibles para equilibrar la capacidad, la precisión, la velocidad y el costo. Los clientes pueden personalizar estos modelos durante todo el ciclo de vida de entrenamiento del modelo, incluido el entrenamiento previo, el refinamiento supervisado y la alineación.

El nivel Standard proporciona un rendimiento constante a un ritmo regular para las tareas diarias de IA. El nivel Priority es un nivel de servicio prémium que proporciona una asignación de procesamiento preferencial para aplicaciones críticas. El nivel Flex ofrece precios estándar con descuento para cargas de trabajo que pueden cambiar el procesamiento inmediato por una mayor rentabilidad. Obtenga más información en la página de precios de Amazon Bedrock.

Amazon Nova ofrece dos modelos para la generación de contenido creativo. Nova Canvas es nuestro modelo de generación de imágenes de alta calidad que ofrece amplias características de personalización y control. Nova Reel es nuestro modelo de generación de video diseñado para democratizar la generación de contenido.

Amazon Nova Sonic es un modelo de generación y comprensión del habla que ofrece una IA conversacional natural similar a la humana, con baja latencia y una relación precio-rendimiento líder del sector.

Nota: *Los precios de entrada y salida de los tokens de texto se aplican a casos prácticos específicos, como la transcripción de voz a texto, las llamadas a herramientas para completar tareas o la base de conocimientos, agregar el historial de conversaciones a la sesión, etc. 

La inferencia bajo demanda para los modelos Nova personalizados tiene el mismo precio que la inferencia Nova básica.

Modelo de incrustaciones unificado y de última generación para la búsqueda semántica y RAG agencial

Herramientas para ampliar las capacidades del modelo