Prezzi di Amazon Bedrock
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Prezzi del modello
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Knowledge base
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Guardrails
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Valutazione del modello
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Automazione dei dati
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Routing di prompt intelligente
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Ottimizzazione di prompt
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Ricerca sul web
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Prezzi del modello
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Prezzi del modello
Il prezzo dipende dalla modalità, dal fornitore e dal modello. Seleziona il fornitore del modello per visualizzare i prezzi dettagliati.
Amazon Bedrock supporta diversi livelli, tra cui Standard, Flex, Priority e Reserved. Fai clic per maggiori informazioni sui livelli di servizio.
Amazon Bedrock offre modelli di fondazione (FM) selezionati dei principali fornitori di IA come Anthropic, Meta, Mistral AI e Amazon per l’inferenza in batch a un prezzo inferiore del 50% rispetto ai prezzi di inferenza on demand. Per ulteriori informazioni su Batch, fai clic qui. Consulta l’elenco dei modelli qui.
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AI21 Labs
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Amazon
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Anthropic
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Cohere
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DeepSeek
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Google
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Luma AI
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Meta
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MiniMax AI
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Mistral AI
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Moonshot AI
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NVIDIA
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OpenAI
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Qwen
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Stability AI
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TwelveLabs
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Writer
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xAI
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Z AI
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Importazione di modelli personalizzati
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AI21 Labs
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AI21 Labs
Prezzi on demand
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Amazon
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Amazon Nova
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Amazon Titan
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Altro Amazon
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Amazon Nova
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Amazon Nova
Prezzi dei modelli di comprensione
Inferenza multiregionale globale
Inferenza multiregionale a livello geografico e nella regione
Strumenti integrati
Prezzi per i modelli di generazione di contenuti creativi
Prezzi per i modelli di comprensione e generazione vocale
Prezzi on demand per i modelli di fondazione speech-to-speech
Nota: *I prezzi di input e output dei token di testo si applicano a casi d’uso specifici, come la trascrizione da voce a testo, le chiamate a strumenti per il completamento di attività o il knowledge grounding, l’aggiunta della cronologia delle conversazioni alla sessione, ecc.
L’inferenza on demand per i modelli Nova personalizzati ha lo stesso prezzo dell’inferenza Nova di base.
Prezzi per i modelli di embedding
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Amazon Titan
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Amazon Titan
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Altro Amazon
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Anthropic
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Nota: Dal 7 ottobre 2026, i prezzi di lettura della cache per Claude Sonnet 5.5 sono inferiori del 50% rispetto alla tariffa precedente.
**Modelli non GA: L’accesso a Claude Mythos 5.1, Claude Mythos 5 e Claude Mythos Preview è limitato e richiede l’approvazione. Contatta il team del tuo account Anthropic per richiedere l’accesso a Bedrock.
Anthropic
Prezzi on demand e batch
Prezzi del livello Reserved
Prezzi del throughput con provisioning
Per i prezzi del throughput assegnato, contatta il team del tuo account.
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Cohere
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Cohere
Prezzi on demand
Modelli Cohere Prezzo per 1.000 query** Rerank 3.5 2,00 USD **Ti viene addebitato il numero di query in cui una query può contenere fino a 100 blocchi di documenti. Se la query contiene più di 100 blocchi di documenti, viene conteggiata come più query. Ad esempio, se una richiesta contiene 350 documenti, verrà considerata come 4 query. Tieni presente che ogni documento può contenere solo fino a 500 token (inclusi i token totali della query e del documento) e, se la lunghezza del token è superiore a 512 token, viene suddiviso in più documenti. *Totale dei token addestrati = numero di token nel corpus di dati di addestramento x numero di epoch
Prezzi del throughput con provisioning
Modelli Cohere Prezzo orario per modello
senza vincoliPrezzo orario per unità modello con vincolo a 1 mese Prezzo orario per unità modello con vincolo a 6 mesi
Cohere Command
49,50 USD 39,60 USD
23,77 USD
Cohere Command - Light 8,56 USD 6,85 USD
4,11 USD Embed 3 English 7,12 USD 6,76 USD
6,41 USD Embed 3 Multilingual 7,12 USD 6,76 USD
6,41 USD Contatta il team del tuo account AWS o il team di vendita per maggiori dettagli sulle unità modello.
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DeepSeek
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DeepSeek
Prezzi on demand
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Standard
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Priority
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Flex
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Standard
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli DeepSeek Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output DeepSeek v3.2 0,62 USD 1,85 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Sud America (San Paolo), Asia Pacifico (Giacarta), Asia Pacifico (Tokyo) ed Europa (Stoccolma)
Modelli DeepSeek Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output DeepSeek v3.2 0,74 USD 2,22 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli DeepSeek Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output DeepSeek v3.1 0,5974 USD 1,7304 USD DeepSeek v3.2 0,6386 USD 1,9055 USD -
Priority
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli DeepSeek Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output DeepSeek v3.1 1,0455 USD 3,0282 USD -
Flex
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli DeepSeek Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output DeepSeek v3.1 0,2987 USD 0,8652 USD
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Google
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Google
Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 4 31B 0,14 USD 0,40 USD Gemma 4 26B A4B 0,13 USD 0,40 USD Gemma 4 E2B 0,04 USD 0,08 USD Gemma 3 4B 0,04 USD 0,08 USD Gemma 3 12B 0,09 USD 0,29 USD Gemma 3 27B 0,23 USD 0,38 USD Regioni: Europa (Francoforte)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 4 31B 0,17 USD 0,48 USD Gemma 4 26B A4B 0,16 USD 0,48 USD Gemma 4 E2B 0,05 USD 0,10 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 3 4B 0,05 USD 0,09 USD Gemma 3 12B 0,11 USD 0,34 USD Gemma 3 27B 0,27 USD 0,45 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 3 4B 0,05 USD 0,10 USD Gemma 3 12B 0,11 USD 0,35 USD Gemma 3 27B 0,28 USD 0,46 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 3 4B 0,06 USD 0,12 USD Gemma 3 12B 0,14 USD 0,45 USD Gemma 3 27B 0,36 USD 0,59 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Google Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Gemma 3 4B 0,0412 USD 0,0824 USD Gemma 3 12B 0,0927 USD 0,2987 USD Gemma 3 27B 0,2369 USD 0,3914 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard -
Luma AI
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Luma AI
Prezzi on demand
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Meta
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Meta
Llama 4
Prezzi on demand e batch
Llama 3.3
Prezzi on demand e batch
Llama 3.2
Prezzi on demand e batch
Prezzi per la personalizzazione del modello (fine-tuning)
Prezzi del throughput con provisioning
Llama 3.1
Prezzi on demand e batch
Prezzi per la personalizzazione del modello (fine-tuning)
Prezzi del throughput con provisioning
Llama 3
Prezzi on demand
Llama 2
Prezzi on demand
Regione: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Meta Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Chat Llama 2 (13B)
0,75 USD
1,00 USD
Chat Llama 2 (70B) 1,95 USD
2,56 USD Prezzi per la personalizzazione del modello (fine-tuning)
Modelli Meta Prezzo per l’addestramento di 1 milione di token Prezzo per l’archiviazione di ogni modello personalizzato* al mese Prezzo per l’inferenza da un modello personalizzato per 1 unità modello all’ora (con prezzi di throughput assegnato senza vincoli) Llama 2 preaddestrato (13B)
1,49 USD
1,95 USD
23,50 USD
Llama 2 preaddestrato (70B) 7,99 USD
1,95 USD 23,50 USD *Archiviazione dei modelli personalizzati = 1,95 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Modelli Meta Prezzo orario per unità modello con vincolo a 1 mese Prezzo orario per unità modello con vincolo a 6 mesi Llama 2 preaddestrato e Chat (13B)
21,18 USD
13,08 USD
Llama 2 preaddestrato (70B) 21,18 USD
13,08 USD *I modelli pre-addestrati Llama 2 sono disponibili solo con throughput con provisioning dopo la personalizzazione.
Contatta il team del tuo account AWS o il team di vendita per maggiori dettagli sulle unità modello.
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MiniMax AI
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MiniMax AI
Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2 0,30 USD 1,20 USD Minimax M2.1 0,30 USD 1,20 USD MiniMax M2.5 0,30 USD 1,20 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2 0,35 USD 1,41 USD Minimax M2.1 0,36 USD 1,44 USD Minimax M2.5 0,36 USD 1,44 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2 0,36 USD 1,45 USD Minimax M2.1 0,36 USD 1,44 USD Minimax M2.5 0,36 USD 1,44 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2 0,47 USD 1,86 USD Minimax M2.1 0,47 USD 1,86 USD Minimax M2.5 0,47 USD 1,86 USD Regioni: Europa (Francoforte), Europa (Stoccolma), Asia Pacifico (Giacarta)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2.1 0,36 USD 1,44 USD Minimax M2.5 0,36 USD 1,44 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Minimax Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Minimax M2 0,3090 USD 1,2360 USD Minimax M2.1 0,3090 USD 1,2360 USD Minimax M2.5 0,31 USD 1,24 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard -
Mistral AI
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Mistral AI
Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,40 USD 2,00 USD Magistral Small 1.2 0,50 USD 1,50 USD Voxtral Mini 1.0 0,04 USD 0,04 USD Voxtral Small 1.0 0,10 USD 0,30 USD Ministral 3B 3.0 0,10 USD 0,10 USD Ministral 8B 3.0 0,15 USD 0,15 USD Ministral 14B 3.0 0,20 USD 0,20 USD Mistral Large 3 0,50 USD 1,50 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,48 USD 2,40 USD Magistral Small 1.2 0,59 USD 1,76 USD Voxtral Mini 1.0 0,05 USD 0,05 USD Voxtral Small 1.0 0,12 USD 0,35 USD Ministral 3B 3.0 0,12 USD 0,12 USD Ministral 8B 3.0 0,18 USD 0,18 USD Ministral 14B 3.0 0,24 USD 0,24 USD Mistral Large 3 0,59 USD 1,76 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,48 USD 2,40 USD Magistral Small 1.2 0,61 USD 1,82 USD Voxtral Mini 1.0 0,05 USD 0,05 USD Voxtral Small 1.0 0,12 USD 0,36 USD Ministral 3B 3.0 0,12 USD 0,12 USD Ministral 8B 3.0 0,18 USD 0,18 USD Ministral 14B 3.0 0,24 USD 0,24 USD Mistral Large 3 0,61 USD 1,82 USD Regioni: Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,48 USD 2,40 USD Magistral Small 1.2 0,59 USD 1,76 USD Voxtral Mini 1.0 0,05 USD 0,05 USD Voxtral Small 1.0 0,12 USD 0,35 USD Ministral 3B 3.0 0,12 USD 0,12 USD Ministral 8B 3.0 0,18 USD 0,18 USD Ministral 14B 3.0 0,24 USD 0,24 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,62 USD 3,10 USD Magistral Small 1.2 0,78 USD 2,33 USD Voxtral Mini 1.0 0,06 USD 0,06 USD Voxtral Small 1.0 0,16 USD 0,47 USD Ministral 3B 3.0 0,16 USD 0,16 USD Ministral 8B 3.0 0,23 USD 0,23 USD Ministral 14B 3.0 0,31 USD 0,31 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,41 USD 2,06 USD Magistral Small 1.2 0,5150 USD 1,5450 USD Voxtral Mini 1.0 0,0412 USD 0,0412 USD Voxtral Small 1.0 0,1030 USD 0,3090 USD Ministral 3B 3.0 0,1030 USD 0,1030 USD Ministral 8B 3.0 0,1545 USD 0,1545 USD Ministral 14B 3.0 0,2060 USD 0,2060 USD Mistral Large 3 0,5150 USD 1,5450 USD Regioni: Asia Pacifico (Giacarta), Europa (Francoforte), Europa (Stoccolma)
Modelli Mistral Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Devstral 2 123B 0,48 USD 2,40 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard -
Moonshot AI
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Moonshot AI
Prezzi on demand
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Kimi K3.1 Pro - Highspeed
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Kimi 3
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Kimi 2
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Kimi K3.1 Pro - Highspeed
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Inference option Input Output Cache read Cache write (30 min) Global CRIS $4.00 $20.00 $0.20 $5.00 US CRIS $4.40 $22.00 $0.22 $5.50 IN CRIS $4.40 $22.00 $0.22 $5.50 All prices are per 1 million tokens. Pricing shown is for the Standard tier.
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Kimi 3
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Opzione di inferenza Input Output Lettura della cache Scrittura nella cache (30 min) CRIS globale 3,00 USD 15,00 USD 0,30 USD 3,75 USD CRIS Stati Uniti 3,30°USD 16,50 USD 0,33 USD 4,125 USD Tutti i prezzi si intendono per 1 milione di token. I prezzi indicati si riferiscono al livello Standard.
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Kimi 2
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Kimi Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Kimi K2 Thinking 0,60 USD 2,50 USD Kimi K2.5 0,60 USD 3,00 USD Regione: Asia Pacifico (Mumbai)
Modelli Kimi Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Kimi K2 Thinking 0,71 USD 2,94 USD Kimi K2.5 0,72 USD 3,60 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli Kimi Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Kimi K2 Thinking 0,73 USD 3,03 USD Kimi K2.5 0,72 USD 3,60 USD Regioni: Europa (Stoccolma), Asia Pacifico (Giacarta)
Modelli Kimi Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Kimi K2.5 0,72 USD 3,60 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Kimi Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Kimi K2 Thinking 0,6180 USD 2,5750 USD Kimi K2.5 0,6180 USD 3,0900 USD
*I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard -
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NVIDIA
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NVIDIA
Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,06 USD 0,23 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,20 USD 0,60 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,06 USD 0,24 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,15 USD 0,65 USD Regioni: AWS GovCloud (Stati Uniti-Est e Stati Uniti-Ovest)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,072 USD 0,276 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,240 USD 0,720 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,072 USD 0,288 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,180 USD 0,780 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,07 USD 0,27 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,24 USD 0,71 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,07 USD 0,28 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,18 USD 0,78 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,07 USD 0,28 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,24 USD 0,73 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,07 USD 0,29 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,18 USD 0,78 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,09 USD 0,36 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,31 USD 0,93 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,09 USD 0,37 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,23 USD 1,01 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron Nano 2 0,0618 USD 0,2369 USD NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 0,2060 USD 0,6180 USD NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B 0,0618 USD 0,2472 USD NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,15 USD 0,67 USD Regione: Asia Pacifico (Giacarta), Europa (Francoforte) ed Europa (Stoccolma)
Modelli NVIDIA Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B 0,18 USD 0,78 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
*I prezzi dei livelli Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard -
OpenAI
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OpenAI
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Modelli di frontiera
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gpt-oss-20b, 120b
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gpt-oss-safeguard 20b, 120b
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Modelli di frontiera
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Seleziona un modello di seguito per visualizzare prezzi dettagliati, funzionalità e regioni supportate.
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gpt-oss-20b, 120b
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Standard
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Priority
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Flex
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Batch
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Personalizzazione del modello
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Standard
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output gpt-oss-20b 0,0721 USD 0,3090 USD gpt-oss-120b 0,1545 USD 0,6180 USD -
Priority
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output gpt-oss-20b 0,1262 USD 0,5408 USD gpt-oss-120b 0,2704 USD 1,0815 USD -
Flex
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output gpt-oss-20b 0,0361 USD 0,1545 USD gpt-oss-120b 0,0773 USD 0,3090 USD -
Batch
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output gpt-oss-20b 0,0361 USD 0,1545 USD gpt-oss-120b 0,0773 USD 0,3090 USD -
Personalizzazione del modello
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Personalizzazione del modello
Prezzi del fine-tuning per rinforzo
Con la funzionalità di fine-tuning per rinforzo su Amazon Bedrock, puoi migliorare la precisione del modello senza bisogno di esperienza nel machine learning avanzato o di ingenti quantità di dati etichettati. Amazon Bedrock automatizza il flusso di lavoro del fine-tuning per rinforzo: prende i tuoi prompt campione, genera risposte del modello e assegna loro un punteggio utilizzando la tua funzione di ricompensa. Questi prompt, risposte e punteggi vengono quindi utilizzati per addestrare il tuo modello attraverso un flusso di lavoro RFT iterativo.
L’intero flusso di lavoro viene fatturato a una tariffa oraria. Al termine dell’addestramento, i clienti possono utilizzare immediatamente il modello ottimizzato con fine-tuning ottenuto per l’inferenza on demand. L’opzione di inferenza on demand include un modello di prezzi basato su token, che addebita i costi in base al numero di token elaborati durante l’inferenza.
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli OpenAI Prezzo per ore di addestramento Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Prezzo per l’archiviazione di ogni modello addestrato al mese gpt-oss-20b 80,00 USD 0,09 USD 0,39 USD 1,95 USD
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gpt-oss-safeguard 20b, 120b
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Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GPT OSS Safeguard 20B 0,07 USD 0,20 USD GPT OSS Safeguard 120B 0,15 USD 0,60 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GPT OSS Safeguard 20B 0,08 USD 0,24 USD GPT OSS Safeguard 120B 0,18 USD 0,71 USD Regioni: Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GPT OSS Safeguard 20B 0,08 USD 0,23 USD GPT OSS Safeguard 120B 0,18 USD 0,70 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GPT OSS Safeguard 20B 0,11 USD 0,31 USD GPT OSS Safeguard 120B 0,23 USD 0,93 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli OpenAI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GPT OSS Safeguard 20B 0,0721 USD 0,2060 USD GPT OSS Safeguard 120B 0,1545 USD 0,6180 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard.
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Qwen
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Qwen
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Qwen3 Coder, 32B, 235B
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Qwen 3 Next, VL, Coder Next
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Qwen3 Coder, 32B, 235B
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Standard
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Priority
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Flex
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Batch
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Personalizzazione del modello
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Standard
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Coder 30B A3B 0,1545 USD 0,6180 USD Qwen3 32B 0,1545 USD 0,6180 USD Qwen3 235B A22B 2507 0,2266 USD 0,9064 USD -
Priority
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Coder 30B A3B 0,2704 USD 1,0815 USD Qwen3 32B 0,2704 USD 1,0815 USD Qwen3 235B A22B 2507 0,3966 USD 1,5862 USD -
Flex
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Coder 30B A3B 0,0773 USD 0,3090 USD Qwen3 32B 0,0773 USD 0,3090 USD Qwen3 235B A22B 2507 0,1133 USD 0,4532 USD -
Batch
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Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Coder 30B A3B 0,0773 USD 0,3090 USD Qwen3 32B 0,0773 USD 0,3090 USD Qwen3 235B A22B 2507 0,1133 USD 0,4532 USD -
Personalizzazione del modello
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Personalizzazione del modello
Prezzi del fine-tuning per rinforzo
Con la funzionalità di fine-tuning per rinforzo su Amazon Bedrock, puoi migliorare la precisione del modello senza bisogno di esperienza nel machine learning avanzato o di ingenti quantità di dati etichettati. Amazon Bedrock automatizza il flusso di lavoro del fine-tuning per rinforzo: prende i tuoi prompt campione, genera risposte del modello e assegna loro un punteggio utilizzando la tua funzione di ricompensa. Questi prompt, risposte e punteggi vengono quindi utilizzati per addestrare il tuo modello attraverso un flusso di lavoro RFT iterativo.
L’intero flusso di lavoro viene fatturato a una tariffa oraria. Al termine dell’addestramento, i clienti possono utilizzare immediatamente il modello ottimizzato con fine-tuning ottenuto per l’inferenza on demand. L’opzione di inferenza on demand include un modello di prezzi basato su token, che addebita i costi in base al numero di token elaborati durante l’inferenza.
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Qwen Prezzo per ore di addestramento Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Prezzo per l’archiviazione di ogni modello addestrato al mese Qwen3 32B 80,00 USD 0,20 USD 0,78 USD 1,95 USD
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Qwen 3 Next, VL, Coder Next
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Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Next 80B A3B 0,15 USD 1,20 USD Qwen3 VL 235B A22B 0,53 USD 2,66 USD Qwen3 Coder Next 0,50 USD 1,20 USD Regioni: Asia Pacifico (Mumbai), Europa (Irlanda) ed Europa (Milano)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Next 80B A3B 0,18 USD 1,41 USD Qwen3 VL 235B A22B 0,62 USD 3,13 USD Qwen3 Coder Next 0,60 USD 1,44 USD Regioni: Sud America (San Paolo) e Asia Pacifico (Tokyo)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Next 80B A3B 0,18 USD 1,45 USD Qwen3 VL 235B A22B 0,64 USD 3,22 USD Qwen3 Coder Next 0,60 USD 1,44 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Next 80B A3B 0,23 USD 1,86 USD Qwen3 VL 235B A22B 0,82 USD 4,12 USD Qwen3 Coder Next 0,78 USD 1,86 USD Regioni: Europa (Francoforte) e Asia Pacifico (Giacarta)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Coder Next 0,60 USD 1,44 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Qwen Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Qwen3 Next 80B A3B 0,1545 USD 1,2360 USD Qwen3 VL 235B A22B 0,5459 USD 2,7398 USD Qwen3 Coder Next 0,5150 USD 1,2360 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard.
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Stability AI
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Stability AI
Prezzi on demand
La generazione precedente di modelli di immagine offerti da Stability AI ha un prezzo per immagine, che dipende dal numero di passaggi e dalla risoluzione dell’immagine.
Regione: Oregon, Virginia settentrionale, Ohio
Servizi di immagine Stability AI Prezzo per generazione per ogni modello Stable Image Remove Background 0,07 USD Stable Image Erase Object 0,07 USD Stable Image Control Structure 0,07 USD Stable Image Control Sketch 0,07 USD Stable Image Style Guide 0,07 USD Stable Image Search and Replace 0,07 USD Stable Image Inpaint 0,07 USD Stable Image Search and Recolor 0,07 USD Stable Image Style Transfer 0,08 USD Stable Image Conservative Upscale 0,40 USD Stable Image Creative upscale 0,60 USD Stable Image Fast Upscale 0,03 USD Stable Image Outpaint 0,06 USD -
TwelveLabs
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TwelveLabs
Prezzi on demand
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Inferenza multiregionale globale
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Inferenza multiregionale a livello geografico e nella regione
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Inferenza multiregionale globale
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Inferenza multiregionale a livello geografico e nella regione
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Writer
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Writer
Prezzi on demand
Modelli Writer Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Palmyra X4 2,50 USD 10,00 USD Palmyra X5 0,60 USD 6,00 USD Palmyra Vision 7B 0,15 USD 0,60 USD -
xAI
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Z AI
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Z AI
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GLM 5.3
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GLM 5
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GLM 4.7
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GLM 4.7 Flash
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GLM 5.3
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Prezzi on demand
Opzione di inferenza Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output Lettura della cache Scrittura nella cache - 30 minuti CRIS globale 1,68 USD 5,28 USD 0,312 USD 2,10 USD CRIS Stati Uniti 1,848 USD 5,808 USD 0,3432 USD 2,31 USD Tutti i prezzi si intendono per 1 milione di token. I prezzi indicati si riferiscono al livello Standard.
*I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard. -
GLM 5
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Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 5 1,00 USD 3,20 USD Regioni: Asia Pacifico (Giacarta), Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Tokyo), Sud America (San Paolo) ed Europa (Stoccolma)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 5 1,20 USD 3,84 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 5 1,55 USD 4,96 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 5 1,03 USD 3,30 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard. -
GLM 4.7
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Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 0,60 USD 2,20 USD Regioni: Asia Pacifico (Giacarta), Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Tokyo), Sud America (San Paolo) ed Europa (Stoccolma)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 0,72 USD 2,64 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 0,6180 USD 2,2660 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard. -
GLM 4.7 Flash
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Prezzi on demand
Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 Flash 0,07 USD 0,40 USD GLM 5 1,00 USD 3,20 USD Regioni: Asia Pacifico (Giacarta), Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Tokyo), Europa (Francoforte), Europa (Irlanda), Europa (Milano), Europa (Stoccolma) e Sud America (San Paolo)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 Flash 0,08 USD 0,48 USD Regioni: Asia Pacifico (Giacarta), Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Tokyo), Europa (Francoforte), Europa (Stoccolma) e Sud America (San Paolo)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 5 1,20 USD 3,84 USD Regione: Europa (Londra)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 Flash 0,11 USD 0,62 USD GLM 5 1,55 USD 4,96 USD Regione: Asia Pacifico (Sydney)
Modelli Z AI Prezzo per 1 milione di token di input Prezzo per 1 milione di token di output GLM 4.7 Flash 0,0721 USD 0,4120 USD GLM 5 1,03 USD 3,30 USD *I prezzi del livello Priority sono superiori del 75% rispetto ai prezzi del livello Standard
* I prezzi del livello Flex e Batch sono scontati del 50% rispetto ai prezzi del livello Standard.
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Importazione di modelli personalizzati
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Importazione di modelli personalizzati
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Llama
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Llama multimodale
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Mistral
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Mixtral
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Flan
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Qwen
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OpenAI
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Llama
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
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Llama multimodale
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
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Mistral
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
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Mixtral
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
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Flan
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
Prezzi di inferenza on demand:
La fatturazione avviene in finestre di 5 minuti per la durata in cui la tua copia del modello è attiva a partire dalla prima invocazione riuscita. Il limite massimo di throughput e concorrenza per copia del modello dipende da fattori quali la combinazione di token di input/output, il tipo di hardware, le dimensioni del modello, l’architettura, le ottimizzazioni dell’inferenza e viene determinato durante il flusso di lavoro di importazione del modello.Bedrock scala automaticamente il numero di copie del modello in base ai tuoi modelli di utilizzo. Se non ci sono invocazioni per un periodo di 5 minuti, Bedrock si ridurrà verticalmente a zero per poi scalare nuovamente verso l’alto quando invocherai il modello. Durante il processo di aumento verticale, è possibile che si verifichi una durata dell’avvio a freddo (in decine di secondi) a seconda delle dimensioni del modello. Bedrock aumenta verticalmente anche il numero di copie del modello se il tuo volume di inferenza supera costantemente i limiti di concorrenza di una singola copia del modello. Nota: per impostazione predefinita, è previsto un massimo di 3 copie del modello per account per ogni modello importato; è possibile aumentare questo valore tramite Service Quotas.
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Qwen
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,05718 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Regione: Europa (Francoforte)
Versione Unità modello personalizzata v1.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,07144 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
Prezzi di inferenza on demand:
La fatturazione avviene in finestre di 5 minuti per la durata in cui la tua copia del modello è attiva a partire dalla prima invocazione riuscita. Il limite massimo di throughput e concorrenza per copia del modello dipende da fattori quali la combinazione di token di input/output, il tipo di hardware, le dimensioni del modello, l’architettura, le ottimizzazioni dell’inferenza e viene determinato durante il flusso di lavoro di importazione del modello.Bedrock scala automaticamente il numero di copie del modello in base ai tuoi modelli di utilizzo. Se non ci sono invocazioni per un periodo di 5 minuti, Bedrock si ridurrà verticalmente a zero per poi scalare nuovamente verso l’alto quando invocherai il modello. Durante il processo di aumento verticale, è possibile che si verifichi una durata dell’avvio a freddo (in decine di secondi) a seconda delle dimensioni del modello. Bedrock aumenta verticalmente anche il numero di copie del modello se il tuo volume di inferenza supera costantemente i limiti di concorrenza di una singola copia del modello. Nota: per impostazione predefinita, è previsto un massimo di 3 copie del modello per account per ogni modello importato; è possibile aumentare questo valore tramite Service Quotas.
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OpenAI
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Regioni: Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon)
Versione Unità modello personalizzata v2.0 Prezzo per Unità modello personalizzata al min* 0,1433 USD Costo mensile di archiviazione per Unità modello personalizzata 1,95 USD Nota: le unità modello personalizzate necessarie per ospitare un modello dipendono da una serie di fattori, in particolare dall’architettura del modello, dal numero di parametri del modello e dalla lunghezza del contesto. Il numero esatto di unità modello personalizzate necessarie sarà determinato al momento dell’importazione. A titolo di riferimento, il modello Llama 3.1 8B 128K richiede 2 unità modello personalizzate, mentre il modello Llama 3.1 70B 128k richiede 8 unità modello personalizzate.
*Fatturato in finestre di 5 minuti
Prezzi di inferenza on demand:
La fatturazione avviene in finestre di 5 minuti per la durata in cui la tua copia del modello è attiva a partire dalla prima invocazione riuscita. Il limite massimo di throughput e concorrenza per copia del modello dipende da fattori quali la combinazione di token di input/output, il tipo di hardware, le dimensioni del modello, l’architettura, le ottimizzazioni dell’inferenza e viene determinato durante il flusso di lavoro di importazione del modello.Bedrock scala automaticamente il numero di copie del modello in base ai tuoi modelli di utilizzo. Se non ci sono invocazioni per un periodo di 5 minuti, Bedrock si ridurrà verticalmente a zero per poi scalare nuovamente verso l’alto quando invocherai il modello. Durante il processo di aumento verticale, è possibile che si verifichi una durata dell’avvio a freddo (in decine di secondi) a seconda delle dimensioni del modello. Bedrock aumenta verticalmente anche il numero di copie del modello se il tuo volume di inferenza supera costantemente i limiti di concorrenza di una singola copia del modello. Nota: per impostazione predefinita, è previsto un massimo di 3 copie del modello per account per ogni modello importato; è possibile aumentare questo valore tramite Service Quotas.
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Knowledge base
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Knowledge base gestite
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Knowledge base autogestite
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Knowledge base gestite
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Knowledge base gestita di Amazon Bedrock
La Knowledge Base gestita di Amazon Bedrock offre al tuo agente la possibilità di trovare, valutare e recuperare le informazioni giuste dai tuoi documenti, immagini, audio e video, senza gestire alcuna infrastruttura. È perfettamente integrata con Amazon Bedrock AgentCore per i carichi di lavoro IA. La Knowledge Base gestita esegue automaticamente l’acquisizione dei dati, l’analisi multimodale, l’archiviazione vettoriale e il recupero intelligente, sia che tu sia uno sviluppatore di agenti IA esperto sia che tu sia alle prime armi. Paghi solo per quello che conservi e recuperi.
Cosa è incluso senza costi aggiuntivi:
- Analisi multimodale dei documenti con il parser gestito
- Generazione di embedding con il modello gestito
- Riclassificazione con il riordinamento gestito
Nota: Se invochi la Knowledge Base gestita tramite AgentCore Gateway, si applicano i costi standard di invocazione dello strumento Gateway. Se Osservabilità è abilitata, si applicano le tariffe standard di CloudWatch.
Funzionalità Descrizione Prezzo Archiviazione dell’indice
Indice di ricerca gestito con connettori nativi per sincronizzare i dati da S3, SharePoint, Confluence e altro. 5,00 USD per GB di dati grezzi/mese
Analisi multimodale dei documenti (parser gestito)
Analizza testo, PDF, immagini, tabelle, audio e video per trasformarli in contenuti ricercabili.
0 USD Generazione di embedding (modello gestito)
Converte i contenuti in vettori ricercabili utilizzando il modello integrato.
0 USD Recupero standard (API di recupero)
Ricerca ibrida che combina ricerca semantica e per parola chiave sui contenuti indicizzati.
1,00 USD per 1.000 chiamate API
Riclassificazione (riordinamento gestito)*
Riordina i passaggi recuperati per rilevanza.
0 USD Recupero agentico - pianificazione LLM gestita**
Recupero multi-hop utilizzando l’LLM integrato per la pianificazione delle query.
4,00 USD per 1.000 chiamate API di recupero agentico + 1,00 USD per 1.000 chiamate API di recupero sottostanti *Se selezioni un modello a scelta per la generazione di embedding o la riclassificazione, si applicano costi aggiuntivi. Per conoscere i prezzi, consulta la sezione dedicata ai fornitori di modelli.
**Per il recupero agentico con un LLM a tua scelta, paghi 1,00 USD per 1.000 chiamate API di recupero sottostanti più i prezzi del fornitore di modelli per l’LLM utilizzato per la pianificazione delle query.
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Knowledge base autogestite
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Recupero di dati strutturati (generazione SQL)
Il recupero dei dati strutturati viene addebitato per ogni richiesta di generazione di una query SQL. La query SQL generata viene utilizzata per recuperare i dati dagli archivi di dati strutturati.
Modelli Rerank
I modelli Rerank sono progettati per migliorare la pertinenza e l’accuratezza delle risposte nelle applicazioni di generazione potenziata da recupero dati (RAG) Vengono addebitati per query.
**Ti viene addebitato il numero di query in cui una query può contenere fino a 100 blocchi di documenti. Se la query contiene più di 100 blocchi di documenti, viene conteggiata come più query. Ad esempio, se una richiesta contiene 350 documenti, verrà considerata come 4 query. Tieni presente che ogni documento può contenere solo fino a 512 token (inclusi i token totali della query e del documento) e, se la lunghezza del token è superiore a 512 token, viene suddiviso in più documenti. Una query è equivalente a un’unità di ricerca.
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Guardrails
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Amazon Bedrock Guardrails
Il prezzo Amazon Bedrock Guardrails si basa sui costi sostenuti dal filtro usato nel guardrail. Il prezzo è lo stesso per il livello standard e per il livello classico.
Protezione/filtro Bedrock Guardrails*
Prezzo
Filtri di contenuto sia per il livello standard sia per quello classico (contenuto testuale) 0,15 USD per 1.000 unità di testo
Filtri di contenuto (contenuto di immagini)
0,00075 USD per immagine elaborata
Argomenti negati sia per il livello standard sia per quello classico
0,15 USD per 1.000 unità di testo
Filtri per informazioni sensibili
0,10 USD per 1.000 unità di testo
Filtri per informazioni sensibili (espressione regolare)
Gratis
Filtri per parola
Gratis
Verifiche contestuali del grounding**
0,10 USD per 1.000 unità di testo
Controlli del ragionamento automatico
0,17 USD per 1.000 unità di testo per policy di ragionamento automatico
La tabella seguente indica i prezzi di Bedrock Guardrails se utilizzato con l’API InvokeGuardrailChecks.
Protezione/filtro Bedrock Guardrails*
Prezzo
Filtri di contenuto (solo contenuto testuale) 0,07 USD per 1.000 unità di testo
Attacco di prompt (solo contenuto testuale)***
0,08 USD per 1.000 unità di testo
Filtri per informazioni sensibili
0,10 USD per 1.000 unità di testo
Prezzi on demand
*Ogni filtro guardrail è facoltativo e può essere abilitato in base ai requisiti della tua applicazione. Gli addebiti avverranno in base alla protezione utilizzata. Ad esempio, se utilizzi filtri di contenuto e filtri per le informazioni sensibili, verranno addebitati costi per questi due filtri, mentre non ci saranno addebiti associati ad altri filtri.
**La verifica contestuale del grounding utilizza una fonte di riferimento e una query per stabilire se la risposta del modello si basa sull’origine ed è pertinente alla query. Il numero totale di unità di testo addebitate viene calcolato combinando tutti i caratteri dell’origine della query e della risposta del modello.
***Con l’API InvokeGuardrailChecks, puoi utilizzare il filtro di attacco di prompt separatamente al di fuori dei filtri di contenuto. Questa separazione è disponibile solo con questa API.
Nota: un’unità di testo può contenere fino a 1.000 caratteri. Se un input di testo è superiore a 1.000 caratteri, viene elaborato come unità di testo multiple, ciascuna contenente fino a 1.000 caratteri. Ad esempio, se un input di testo contiene 5.600 caratteri, verranno addebitate 6 unità di testo. -
Valutazione del modello
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Valutazione del modello
La valutazione del modello viene addebitata per l’inferenza del modello scelto. I punteggi algoritmici generati automaticamente vengono forniti senza costi aggiuntivi. Per la valutazione su base umana, in cui porti il tuo flusso di lavoro, viene addebitato il costo dell’inferenza del modello nella valutazione e un costo di 0,21 USD per ogni attività umana completata.
Se utilizzi la valutazione RAG o LLM-as-a-Judge nella valutazione del modello, i token utilizzati dal modello giudice vengono addebitati in base ai prezzi di livello Standard on demand. I prompt di giudizio vengono addebitati come parte dell’utilizzo del token e sono disponibili nella documentazione pubblica. La valutazione RAG su una knowledge base Bedrock comporta anche gli eventuali costi di utilizzo regolari previsti dalle knowledge base Bedrock.
Modello
Prezzo per 1.000 token di input
Prezzo per 1.000 token di output
Prezzo per attività umana
Modello selezionato per la valutazione
In base al modello selezionato
In base al modello selezionato
0,21 USD
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Automazione dei dati
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Automazione dei dati
Amazon Bedrock Data Automation trasforma contenuti multimodali non strutturati in formati di dati strutturati per casi d’uso come l’elaborazione intelligente dei documenti, l’analisi video e la generazione potenziata da recupero dati (RAG). Bedrock Data Automation è in grado di generare contenuti in output standard utilizzando impostazioni predefinite specifiche della modalità, come descrizioni di video scena per scena, trascrizioni audio o analisi automatizzate dei documenti. I clienti possono inoltre creare output personalizzati specificando i requisiti di output nei blueprint in base al proprio schema di dati che possono quindi caricare facilmente in un database o data warehouse esistente. Attraverso l’integrazione con le knowledge base, Bedrock Data Automation può essere usata anche per analizzare il contenuto per le applicazioni RAG, migliorando l’accuratezza e la pertinenza dei risultati tramite l’inclusione di informazioni incorporate sia nelle immagini sia nel testo.
Le Knowledge Base di Amazon Bedrock offrono un’integrazione di Bedrock Data Automation per fornire risposte più pertinenti e accurate per i dati multimodali. Quando configuri una Knowledge Base, puoi selezionare Bedrock Data Automation come metodo di analisi per analizzare ed estrarre informazioni significative da immagini o documenti, che possono includere figure, grafici e diagrammi. Durante l’elaborazione, Bedrock Data Automation estrae informazioni significative dai documenti e dalle immagini acquisiti, che vengono poi utilizzate nelle fasi successive della Knowledge Base per la suddivisione in blocchi, l’embedding e l’archiviazione. Se integrato con le Knowledge Base, Bedrock Data Automation fornisce e addebita un output standardizzato.
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Routing di prompt intelligente
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Prezzo Dimensione dei prezzi Piano dei prezzi Routing di prompt intelligente 1 USD per 1.000 richieste On demand Routing di prompt intelligente
Il routing di prompt intelligente ti consente di utilizzare una combinazione di modelli di fondazione (FM) della stessa famiglia di modelli per ottimizzare qualità e costi. Ad esempio, con la famiglia di modelli Claude di Anthropic, Amazon Bedrock è in grado di indirizzare in modo intelligente le richieste tra Claude 3.5 Sonnet e Claude 3 Haiku a seconda della complessità del prompt. Analogamente, Amazon Bedrock può indirizzare le richieste tra Meta Llama 3.3 70B e 3.18B e Nova Pro e Nova Lite. Il router di prompt prevede quale modello fornirà le migliori prestazioni per ogni richiesta, contribuendo al contempo a ottimizzare la qualità della risposta e i costi. Ciò è particolarmente utile per applicazioni come gli assistenti del servizio clienti, in cui le query semplici possono essere gestite da modelli più piccoli, più veloci e più convenienti e le query complesse vengono indirizzate a modelli più capaci. Il routing di prompt intelligente può ridurre i costi fino al 30% senza compromettere la precisione.
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Ottimizzazione di prompt
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Ottimizzazione di prompt per Amazon Bedrock
Amazon Bedrock offre due ottimizzatori di prompt.
Simple Prompt Optimizer
L’ottimizzatore di prompt semplice è disponibile con un solo clic nello spazio di sviluppo e nel Prompt Manager. È disponibile anche tramite l’API OptimizePrompt. L’addebito viene effettuato solo per il numero totale di token dei prompt di input e i prompt ottimizzati ottenuti. Il prezzo è di 0,03 USD per 1.000 tokenAdvanced Prompt Optimizer
L’Advanced Prompt Optimization di Bedrock è disponibile nella sezione Advanced Prompt Optimization della console Bedrock e nell’API CreateAdvancedPromptOptimizationJob. Ti vengono addebitati i token di livello standard on demand utilizzati nell’ottimizzazione. Per stimare l’utilizzo, è importante quanto segue: L’ottimizzatore di prompt utilizza gli LLM come riscrittori e valutatori che funzionano in loop iterativi tra inferenza, valutazione e riscrittura. Per stimare i costi, utilizza le seguenti equazioni dove “N” è il numero di record del set di dati nel set di dati di valutazione per ogni modello di prompt, “P” è il numero di token di input nei tuoi modelli di prompt, “O” è il numero stimato dei token di output del modello di destinazione e “G” è il numero di token di risposta di ground truth.Valutatore di funzioni Lambda: Se scegli di utilizzare una funzione Lambda come valutatore, puoi utilizzare le formule seguenti per stimare i token totali e il costo per modello di prompt:
Invocazioni Lambda per modello di prompt = 16xN.
Numero totale di token del modello di destinazione = 16xNx(P+O).
Numero di token di input dell’LLM dell’ottimizzatore (attualmente Anthropic Claude Sonnet 4.6) = 101 x (3.700+0,35P).Valutatore LLM-as-a-Judge: Se scegli l’opzione LLM-as-a-Judge o i criteri per l’indirizzamento del linguaggio naturale, puoi utilizzare le seguenti formule per stimare il totale dei token per modello di promptNumero totale di token del modello di destinazione = 16xNx(P+O).
Numero di token di input dell’LLM dell’ottimizzatore (attualmente Anthropic Claude Sonnet 4.6) = 101 x (3.700+0,35P).
Numero di token LLMJudge = 16xNx(P+O+G + prompt di giudizio)Nota: Questa è una funzionalità di IA generativa; il numero esatto dei token di output non è noto fino al runtime e varia in base a ciò che il prompt è progettato per generare.
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Ricerca sul web
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Ricerca sul web
Ricerca sul Web consente ai modelli e agli agenti di recuperare le informazioni correnti dal Web per basare le risposte su contenuti aggiornati. Ti viene addebitato un costo per chiamata, dove una chiamata rappresenta una singola richiesta di ricerca sul Web.
Esempi di prezzo
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AI21 Labs
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Jurassic-2 Mid di AI21 per riepilogare un input di 10.000 token di testo di input in un output di 2.000 token.
Costo totale sostenuto = 10.000 token/1.000 x 0,0125 USD + 2.000 token/1.000 x 0,0125 USD = 0,15 USD
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Amazon
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock su base oraria: una richiesta al modello Amazon Titan Text Lite per riepilogare un input di 2.000 token di testo di input in un output di 1.000 token.
Costo orario totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,0003 USD + 1.000 token/1.000 x 0,0004 USD = 0,001 USD.
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello base del Generatore di immagini Amazon Titan per generare 1.000 immagini di dimensione 1.024 x 1.024 di qualità standard.
Costo totale sostenuto = 1.000 immagini x 0,01 USD per immagine = 10 USD
Prezzi di personalizzazione (fine-tuning e pre-addestramento continuo)
Uno sviluppatore di applicazioni personalizza un modello Generatore di immagini Amazon Titan utilizzando 1.000 coppie immagine-testo. Dopo l’addestramento, lo sviluppatore utilizza il throughput con provisioning del modello personalizzato per 1 ora per valutare le prestazioni del modello. Il modello ottimizzato con fine-tuning viene archiviato per 1 mese. Dopo la valutazione, lo sviluppatore utilizza il throughput con provisioning (durata del vincolo di 1 mese) per ospitare il modello personalizzato.
Il costo mensile sostenuto per il fine-tuning = addestramento con fine-tuning (0,005 USD x 500 x 64), dove 0,005 USD è il prezzo per immagine visualizzata, 500 è il numero di passaggi e 64 è la dimensione del batch + archiviazione del modello personalizzato al mese (1,95 USD) + 1 ora di inferenza del modello personalizzato (21 USD) = 160 USD + 1,95 USD + 21 = 182,95 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Uno sviluppatore di applicazioni acquista due unità modello di Amazon Titan Text Express con un vincolo di 1 mese per il suo caso d’uso di sintesi testuale.
Costo mensile totale sostenuto: 2 unità modello x 18,40 USD/ora x 24 ore x 31 giorni = 27.379,20 USD
Uno sviluppatore di applicazioni acquista un’unità modello del modello base del Generatore di immagini Amazon Titan con un vincolo di 1 mese.
Costo totale sostenuto = 1 unità modello x 16,20 USD x 24 ore x 31 giorni = 12.052,80 USD
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Amazon Bedrock Guardrails
Esempio 1: Chatbot per l’assistenza clienti
Uno sviluppatore di applicazioni crea un chatbot per l’assistenza clienti e utilizza i filtri di contenuto per bloccare i contenuti dannosi e gli argomenti negati per filtrare domande e risposte indesiderate.
Il chatbot risponde a 1.000 query degli utenti all’ora. Ogni query dell’utente ha una lunghezza media di input di 200 caratteri e riceve una risposta FM di 1.500 caratteri.
Ogni query dell’utente di 200 caratteri corrisponde a 1 unità di testo.
Ogni risposta FM di 1.500 caratteri corrisponde a 2 unità di testo.
Unità di testo elaborate ogni ora = (1 + 2) x 1.000 query = 3.000 unità di testo
Costo totale sostenuto all’ora per i filtri di contenuto e gli argomenti negati = 3.000 x (0,15 USD + 0,15 USD)/1.000 = 0,90 USDEsempio 2: Riepilogo delle trascrizioni del call center
Uno sviluppatore di applicazioni crea un’applicazione per riepilogare le trascrizioni delle chat tra utenti e agenti dell’assistenza. Utilizza un filtro per informazioni sensibili per oscurare le informazioni di identificazione personale (PII) nei riepiloghi generati per 10.000 conversazioni.
Ogni riepilogo generato ha una media di 3.500 caratteri che corrispondono a 4 unità di testo.
Costo totale sostenuto per riassumere 10.000 conversazioni = 10.000 x 4 x (0,1/1.000 USD) = 4 USDEsempio 3: Motore di verifica dei protocolli medici
Un’azienda di tecnologia sanitaria implementa controlli del ragionamento automatico nel proprio sistema di supporto alle decisioni cliniche per convalidare i suggerimenti terapeutici rispetto alle linee guida mediche.Il sistema elabora 5.000 casi di pazienti al mese. Ogni caso comporta:
- Riepilogo dei dati del paziente: 500 caratteri (1 unità di testo)
- Valutazione diagnostica: 2.000 caratteri (2 unità di testo)
- Trattamento consigliato: 4.500 caratteri (5 unità di testo)
Unità di testo elaborate al mese = (1 + 2 + 5) 5.000 casi = 40.000 unità di testo
Costo totale sostenuto al mese per i controlli del ragionamento automatico = 40.000 (0,17 USD)/1.000 = 6,80 USD -
Knowledge base di Amazon Bedrock
Esempi di prezzo
Esempio 1: Chatbot per l’assistenza clienti (con recupero standard)
Indicizzi 50 GB di contenuti dal tuo sito SharePoint: circa 100.000 documenti tra cui PDF, presentazioni, file Word e immagini. Il tuo agente gestisce 100.000 richieste di recupero standard al mese.
Voce Calcolo Costo Archiviazione dell’indice
50 GB x 5,00 USD
250,00 USD
Analisi multimodale dei documenti (parser gestito)
Incluso
0 USD Generazione di embedding (modello gestito)
Incluso
0 USD Recupero standard
100.000 ÷ 1.000 x 1,00 USD
100,00 USD
Riclassificazione (riordinamento gestito)
Incluso
0 USD Totale mensile 350,00 USD Esempio 2: Enterprise Research Assistant (con recupero agentico)
Indicizzi 50 GB di contenuti dal tuo sito SharePoint: circa 100.000 documenti tra cui PDF, presentazioni, file Word e immagini. Il tuo agente gestisce 100.000 chiamate API di recupero agentico al mese. In media, ogni chiamata all’agente effettua 2 chiamate API di recupero sottostanti.
Voce Calcolo Costo Archiviazione dell’indice
50 GB x 5,00 USD
250,00 USD
Analisi multimodale dei documenti (parser gestito)
Incluso 0 USD Generazione di embedding (modello gestito)
Incluso 0 USD Chiamate API di recupero agentico
100.000 ÷ 1.000 x 4,00 USD
400,00 USD
Chiamate API di recupero sottostanti
(100.000 x 2) ÷ 1.000 x 1,00 USD
200,00 USD
Riclassificazione (riordinamento gestito)
Incluso 0 USD Totale mensile 850,00 USD -
Anthropic
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock nella regione Stati Uniti occidentali (Oregon): una richiesta al modello Claude di Anthropic per riepilogare un input di 11.000 token di testo di input in un output di 4.000 token.
Costo totale sostenuto = 11.000 token/1.000 x 0,008 USD + 4.000 token/1.000 x 0,024 USD = 0,088 USD + 0,096 USD = 0,184 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Uno sviluppatore di applicazioni acquista un’unità modello di Anthropic Claude Instant nella regione Stati Uniti occidentali (Oregon):
Costo mensile totale sostenuto = 1 unità modello x 39,60 USD x 24 ore x 31 giorni = 29.462,40 USD
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Cohere
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Command di Cohere per riepilogare un input di 6.000 token di testo di input in un output di 2.000 token.
Costo totale sostenuto = 6.000 token/1.000 x 0,0015 USD + 2.000 token/1.000 x 0,0020 USD = 0,013 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: Una richiesta al modello Command-Light di Cohere per riepilogare un input di 6.000 token di testo di input in un output di 2.000 token.
Costo totale sostenuto = 6.000 token/1.000 x 0,0003 USD + 2.000 token/1.000 x 0,0006 USD = 0,003 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: Una richiesta al modello Embed English o Embed Multilingual di Cohere per generare integrazioni per 10.000 token di input.
Costo totale sostenuto = 10.000 token/1.000 x 0,0001 USD = 0,001 USD
Prezzi per la personalizzazione (fine-tuning)
Uno sviluppatore di applicazioni personalizza un modello Cohere Command utilizzando 1.000 token di dati. Dopo l’addestramento, utilizza il throughput con provisioning del modello personalizzato per 1 ora per valutare le prestazioni del modello. Il modello ottimizzato con fine-tuning viene archiviato per 1 mese. Dopo la valutazione, lo sviluppatore utilizza il throughput con provisioning (vincolo di 1 mese) per ospitare il modello personalizzato.
Costo mensile sostenuto per il fine-tuning = addestramento con fine-tuning (0,004 USD x 1.000) + archiviazione del modello personalizzato al mese (1,95 USD) + 1 ora di inferenza del modello personalizzato (49,50 USD) = 55,45 USD
Costo mensile sostenuto per il throughput con provisioning (vincolo di 1 mese) del modello personalizzato = 39,60 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Uno sviluppatore di applicazioni acquista un’unità modello di Cohere Command con un vincolo di 1 mese per il suo caso d’uso di sintesi testuale.
Costo mensile totale sostenuto = 1 unità modello x 39,60 USD x 24 ore x 31 giorni = 29.462,40 USD
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Importazione di modelli personalizzati
Esempio di prezzi: Uno sviluppatore di applicazioni importa un modello personalizzato di tipo Llama 3.1 con una dimensione di 8B parametri e una lunghezza di sequenza di 128K nella regione us-east-1 ed elimina il modello dopo 1 mese. Ciò richiede 2 unità modello personalizzate. Il prezzo al minuto sarà, quindi, di 0,1570 USD perché sono necessarie 2 unità modello personalizzate. I costi di archiviazione del modello per 2 unità modello personalizzate sono 3,90 USD al mese.
L’importazione del modello è gratuita. La prima invocazione riuscita è alle 08:03, momento in cui inizia la misurazione. Le finestre di misurazione di 5 minuti sono dalle 08:03 alle 08:07; dalle 08:07 alle 08:11 e così via. Se viene effettuata almeno un’invocazione in un periodo di 5 minuti, la finestra sarà considerata attiva per la fatturazione. Se viene effettuata un’invocazione alle 08:03 e non ci sono ulteriori invocazioni dopo le 08:07, la misurazione si interromperà alle 08:07. In questo caso, la fattura verrà calcolata come segue: 0,1570 USD x 5 minuti x 1 finestra da cinque minuti = 0,785 USD.
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Automazione dei dati
Esempio di prezzo 1:
Supponiamo di elaborare un documento di 1.000 pagine utilizzando l’output personalizzato di BDA. Tutte le 1.000 pagine vengono elaborate utilizzando il blueprint 1 che ha 15 campi. Il prezzo per pagina per qualsiasi blueprint con 30 campi o meno è di 0,040 USD. Il costo totale sarebbe 40 USD.
Totale pagine elaborate = 1.000
Prezzo per pagina per blueprint con meno di 30 campi = 0,040 USD
Costo totale = 1.000 x 0,040 USD = 40 USDEsempio di prezzi 2:
Supponiamo di elaborare 2 documenti utilizzando output personalizzato di BDA. Il documento 1 ha 40 pagine e viene elaborato utilizzando il blueprint 1 che ha 20 campi. Il documento 2 ha 10 pagine e viene elaborato utilizzando il blueprint 2, che ha 40 campi. Il prezzo per pagina del blueprint 1 è di 0,040 USD poiché contiene 30 campi o meno. Il prezzo per pagina del blueprint 2 è di 0,045 USD. Il costo di elaborazione del Documento 1 utilizzando il blueprint 1 è di 1,60 USD. Il costo di elaborazione del Documento 2 utilizzando il blueprint 2 è di 0,45 USD. Il costo totale di elaborazione di entrambi i documenti sarebbe di 2,05 USD.
Totale pagine elaborate = 50
Prezzo per pagina per Blueprint 1 con meno di 30 campi = 0,040 USD
Prezzo per pagina per Blueprint 2 con 40 campi = 0,040 USD + (numero di campi aggiuntivi superiori a 30 x 0,0005 USD per campo)
Numero di campi aggiuntivi superiori a 30 = 40 - 30 = 10
Prezzo per pagina per Blueprint 2 con 40 campi = 0,040 USD + (10 x 0,0005 USD per campo) = 0,045 USD
Costo del documento 1 con Blueprint 1 = 40 pagine x 0,040 USD per pagina = 1,6 USD
Costo del documento 2 con Blueprint 2 = 10 pagine x 0,045 USD per pagina = 0,45 USD
Costo totale = Costo del documento 1 + Costo del documento 2 = 1,6 USD + 0,45 USD = 2,05 USDEsempio di prezzo 3:
Supponiamo di configurare Knowledge Base per Bedrock per utilizzare Bedrock Data Automation come parser, per poi acquisire un documento di 1.000 pagine. Le strutture dei costi differiscono in base alle opzioni di analisi di Knowledge Base. BDA utilizza tariffe per pagina, mentre i prezzi dei parser dei modelli di fondazione vengono calcolati in base ai token di input e output. Per contestualizzare, l’elaborazione di 1.000 pagine, di cui il 30% contiene tabelle e il 30% contiene cifre, richiede in genere 2.900 token di input e 750 token di output. Il consumo di token varia in base al tipo di contenuto, pertanto invitiamo i clienti a effettuare test utilizzando i propri dati per ottenere stime più accurate. L’integrazione tra Knowledge Base di Bedrock e Bedrock Data Automation utilizza l’output standard, il cui prezzo per pagina è di 0,010 USD. Il costo totale sarebbe 10 USD.Totale pagine elaborate = 1.000
Prezzo per pagina per l’output standard = 0,010 USD
Costo totale = 1.000 x 0,010 USD = 10 USDEsempio di prezzo 4:
Supponiamo di elaborare un video di 60 minuti utilizzando l’output standard di BDA. Il prezzo al minuto per l’output video standard è di 0,050 USD. Il costo totale sarebbe 3,00 USD.
Minuti totali elaborati = 60
Prezzo al minuto per l’output video standard = 0,050 USD
Costo totale = 60 x 0,050 USD = 3,00 USDEsempio di prezzo 5:
Supponiamo di elaborare 2.000 immagini utilizzando l’output personalizzato di BDA. Le prime 1.000 immagini vengono elaborate utilizzando il blueprint 1, che ha 10 campi. Le ultime 1.000 pagine vengono elaborate utilizzando il blueprint 2, che ha 40 campi. Il prezzo per immagine del blueprint 1 è di 0,005 USD, poiché contiene 30 campi o meno. Il prezzo per immagine del blueprint 2 è di 0,01 USD. Il costo di elaborazione per le prime 1.000 immagini utilizzando il blueprint 1 è di 5,00 USD. Il costo di elaborazione per le seconde 1.000 immagini utilizzando il blueprint 2 è di 10,00 USD. Il costo totale di elaborazione di tutte le 2.000 immagini sarebbe di 15,00 USD
Costo per le prime 1.000 immagini = 1.000 immagini x 0,005 USD per immagine = 5,00 USD
Costo per le seconde 1.000 immagini = 1.000 immagini x (0,005 USD + (numero di campi aggiuntivi superiori a 30 x 0,0005 USD per campo))
= 1.000 x (0,005 USD + ((40-30) x 0,0005 USD))
= 1.000 x (0,005 USD + (10 x 0,0005 USD)) = 10,00 USD
Costo totale = 5,00 USD + 10,00 USD = 15,00 USDEsempio di prezzo 6:
Supponiamo di utilizzare l’output standard di Bedrock Data Automation per elaborare 15.000 minuti di registrazioni audio di riunioni nella tua organizzazione. Il costo totale di elaborazione di tutti i 15.000 minuti audio sarebbe di 90 USD.
Minuti totali elaborati = 15.000 minuti
Costo totale = 15.000 min x 0,006 USD = 90 USD -
DeepSeek
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock su base oraria: una richiesta al modello DeepSeek-R1 per riassumere un input di 2.000 token di testo di input in un output di 1.000 token (inclusi i token di ragionamento):
Costo orario totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,00135 USD + 1.000 token/1.000 x 0,0054 USD = 0,0081 USD
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Flussi
Esempio: Riepilogo delle notizie
Uno sviluppatore di applicazioni crea un flusso per automatizzare il riepilogo delle notizie per i trader. Il flusso include un nodo di input che riceve una posizione S3 e un nodo di recupero S3 che recupera 10 file che includono articoli di 10 importanti agenzie di stampa in S3 (2 transizioni di nodi). Quindi utilizza un nodo iteratore per invocare un modello con un nodo prompt per riepilogare ogni file (+ 10 file x 2 transizioni di nodi). Inoltre, raccoglie tutti i risultati utilizzando un nodo di raccolta, scrive i risultati su S3 utilizzando il nodo di archiviazione S3 e completa in quello di output (+ 3 transizioni di nodi). Eseguono questo flusso ogni mezz’ora di ogni giorno feriale.Il numero di transizioni di nodo per esecuzione di flusso è: 2 + 1 + 10 x 2 + 3 = 25 transizioni di nodi per esecuzione di flusso
Il numero di esecuzioni di flusso al mese è: 24 ore x 2 x 5 giorni x 4 settimane = 960 esecuzioni di flusso al mese.
Il totale della fattura mensile è: 25 x 960 x 0,035 USD/1.000 = 0,84 USD
Costi aggiuntivi
La fattura includerà anche costi aggiuntivi per i servizi AWS utilizzati nell’esecuzione del flusso di lavoro, inclusi gli utilizzi di Amazon S3 nei nodi di recupero e archiviazione e l’utilizzo del modello di fondazione Amazon Bedrock nel nodo prompt. -
Meta
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Llama 2 Chat (13B) di Meta per riepilogare un input di 2.000 token di testo di input in un output di 500 token.
Costo totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,00075 USD + 500 token/1.000 x 0,001 USD = 0,002 USD
Prezzi per la personalizzazione (fine-tuning)
Uno sviluppatore di applicazioni personalizza il modello Llama 2 preaddestrato (70B) utilizzando 1.000 token di dati. Dopo l’addestramento, utilizza il throughput con provisioning del modello personalizzato per 1 ora per valutare le prestazioni del modello. Il modello ottimizzato con fine-tuning viene archiviato per 1 mese. Dopo la valutazione, lo sviluppatore utilizza il throughput con provisioning (vincolo di 1 mese) per ospitare il modello personalizzato.
Costo mensile sostenuto per il fine-tuning = addestramento con fine-tuning (0,00799 USD x 1.000) + archiviazione del modello personalizzato al mese (1,95 USD) + 1 ora di inferenza del modello personalizzato (23,50 USD) = 33,44 USD
Costo mensile sostenuto per il throughput con provisioning (vincolo di 1 mese) del modello personalizzato = 21,18 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Uno sviluppatore di applicazioni acquista un’unità modello di Meta Llama 2 con un vincolo di 1 mese per il suo caso d’uso di sintesi testuale.
Costo mensile totale sostenuto: 1 unità modello x 21,18 USD x 24 ore x 31 giorni = 15.757,92 USD
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Mistral AI
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock su base oraria: una richiesta al modello Mistral 7B per riepilogare un input di 2.000 token di testo di input in un output di 1.000 token.
Costo orario totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,00015 USD + 1.000 token/1.000 x 0,0002 USD = 0,0005 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock su base oraria: una richiesta al modello Mixtral 8x7B per riepilogare un input di 2.000 token di testo di input in un output di 1.000 token.
Costo orario totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,00045 USD + 1.000 token/1.000 x 0,0007 USD = 0,0016 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock su base oraria: una richiesta al modello Mistral Large per riepilogare un input di 2.000 token di testo di input in un output di 1.000 token.
Costo orario totale sostenuto = 2.000 token/1.000 x 0,008 USD + 1.000 token/1.000 x 0,024 USD = 0,04 USD
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Valutazione del modello
Esempio 1 di valutazione del modello:
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni invia un set di dati per la valutazione del modello umano utilizzando Anthropic Claude 2.1 e Anthropic Claude Instant nella Regione AWS Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale).Il set di dati contiene 50 prompt e lo sviluppatore richiede 1 worker per valutare ogni set di prompt e risposte (configurabile nella creazione del lavoro di valutazione come parametro “worker per prompt”).
Ci saranno 50 attività in questo processo di valutazione (1 attività per ogni coppia prompt-risposta per ogni worker). I 50 prompt si combinano in 5.000 token di input e le risposte associate si combinano in 15.000 token per Anthropic Claude Instant e 20.000 token per Anthropic Claude 2.1.
Per questo lavoro di valutazione del modello vengono sostenuti i seguenti costi:Elemento Numero di token di input Prezzo per 1.000 token di input Costo dell’input Numero di token di output Prezzo per 1.000 token di output Costo dell’output Numero di attività umane Prezzo per attività umana Costo delle attività umane Totale Inferenza Claude Instant 5.000 0,0008 USD 0,004 USD 15.000 0,0024 USD 0,036 USD 0,04 USD Inferenza Claude 2.1 5.000 0,008 USD 0,04 USD 20.000 0,024 USD 0,48 USD 0,52 USD Attività umane 50 0,21 USD 10,50 USD 10,50 USD Totale 11,06 USD Esempio di valutazione del modello 2:
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni invia un set di dati per la valutazione del modello umano utilizzando Anthropic Claude 2.1 e Anthropic Claude Instant nella Regione AWS Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale).
Il set di dati contiene 50 prompt e lo sviluppatore richiede due worker per valutare ogni set di prompt e risposte (configurabile nella creazione del lavoro di valutazione come parametro “worker per prompt”). Ci saranno 100 attività in questo lavoro di valutazione (1 attività per ogni coppia prompt-risposta per ogni worker: 2 worker x 50 set di prompt-risposta = 100 attività umane).
I 50 prompt si combinano in 5.000 token di input e le risposte associate si combinano in 15.000 token per Anthropic Claude Instant e 20.000 token per Anthropic Claude 2.1.
Per questo lavoro di valutazione del modello vengono sostenuti i seguenti costi:Elemento Numero di token di input Prezzo per 1.000 token di input Costo dell’input Numero di token di output Prezzo per 1.000 token di output Costo dell’output Numero di attività umane Prezzo per attività umana Costo delle attività umane Totale Inferenza Claude Instant 5.000 0,0008 USD 0,0040 USD 15.000 0,0024 USD 0,036 USD 0,04 USD Inferenza Claude 2.1 5.000 0,008 USD 0,0400 USD 20.000 0,024 USD 0,48 USD 0,52 USD Attività umane 100 0,21 USD 21,00 USD 21,00 USD Totale 21,56 USD -
Ottimizzazione di prompt
Esempio: Riepilogo delle notizie
Uno sviluppatore di applicazioni crea un prompt per riassumere le notizie per i trader utilizzando Claude 3.5. Il prompt originale comprende 429 token. Il prompt ottimizzato ha 511 token e comprende istruzioni ed esempi più specifici per generare risposte più concise dai modelli di fondazione (FM). Utilizza il prompt ottimizzato con 511 token come input per l’ottimizzatore di prompt e crea 2 nuove varianti per Claude 3.7 e Nova Pro con 582 e 579 token.Il numero totale di token di input e output per l’ottimizzazione di prompt: 429 + 511 + 511 + 582 + 511 + 579 = 3.123
Il totale della fattura mensile è: 3.123/1.000 x $0,03 = 0,09 USD
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Stability AI
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello SDXL per generare un’immagine di 512 x 512 con dimensione del passo di 70 (qualità eccellente).
Costo totale sostenuto = 1 immagine x 0,036 USD per immagine = 0,036 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: Una richiesta al modello SDXL 1.0 per generare un’immagine di 1.024 x 1.024 con una dimensione del passo di 70 (qualità premium).
Costo totale sostenuto = 1 immagine x 0,08 USD per immagine = 0,08 USD
Prezzi del throughput con provisioning
Uno sviluppatore di applicazioni acquista un’unità modello di SDXL 1.0 con un vincolo di 1 mese.
Costo totale sostenuto = 1 x 49,86 USD x 24 ore x 31 giorni = 37.095,84 USD
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TwelveLabs
Prezzi on demand
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Pegasus 1.2 per descrivere il contenuto di un video della durata di 10 secondi, ottenendo un output di 2.000 token.
Costo totale sostenuto = 10 secondi x 0,00049 USD + 2.000 token/1.000 x 0,0075 USD = 0,0199 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Marengo Embed [3.0 o 2.7] per inserire 10 video, con una durata combinata di 100 minuti.Costo totale sostenuto = 100 minuti (ovvero 6.000 secondi) x 0,00070 USD = 4,2 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Marengo Embed 3.0 fornendo un testo e un’immagine insieme, per generare un embedding che potrebbero utilizzare per trovare la clip che contiene la borsa mostrata nell’immagine fornita, nel repository di embedding che avrebbero creato usando l’esempio precedente.Costo totale sostenuto = 1 richiesta di testo x 0,00007 USD +1 richiesta di immagine x 0,0001 USD = 0,00017 USD
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Marengo Embed [3.0 o 2.7] fornendo un testo per generare un embedding che potrebbero utilizzare per trovare le clip corrispondenti da un archivio di embedding che avrebbero creato utilizzando l’esempio precedente.Costo totale sostenuto = 1 richiesta di testo x 0,00007 USD = 0,00007 USD
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Writer
Uno sviluppatore di applicazioni effettua le seguenti chiamate API ad Amazon Bedrock: una richiesta al modello Palmyra X5 di Writer per riepilogare un input di 10.000 token di testo di input in un output di 2.000 token.
Costo totale sostenuto = 10.000 token/1.000 x 0,003 USD + 2.000 token/1.000 x 0,015 USD = 0,06 USD