AWS Nova：低成本可扩展的 AI

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现有云 AI 定价的问题

你是否有过这样的时候，在为 AI 功能估算云成本时，你只能…… 关闭标签页？

• GPT‑4 的定价看起来很吓人。
• Claude 很强大，但在大规模工作负载下费用高昂。
• 你会想：“我只需要对一些客户邮件进行分类——为什么这比我的 EC2 账单还贵？”

那 个 差距 正是 AWS Nova 想要填补的。

快速回顾：Bedrock (2023‑2024)

• Bedrock 让你可以通过单一 API 访问 Anthropic、Meta、Cohere 等公司的模型。
• 典型工作流程：
  1. 在 Bedrock 上使用 Claude 或 GPT‑4 进行原型开发。
  2. 扩展到生产 → “这每月要花多少钱？！”

结果：

• 高性能模型 → 质量优秀，但成本高得令人望而却步。
• 低成本模型 → 往往达不到要求。

初创公司在推理上耗尽了资金；企业则因成本不合算而搁置 AI 项目。

介绍 AWS Nova (Dec 2024)

Nova = 亚马逊自研的基础模型系列，从头构建，针对 AWS 基础设施进行优化。

模型阵容

为什么 Nova 在生产环境中表现出色

• Volume matters.

  • 在 GPT‑4 上每月花费 $5,000 的功能，在 Nova Pro 上可能只需 $800/月。

• Real‑world scenarios:

  • 大规模内容审核。
  • 客服自动化。
  • 文档处理流水线。
  • 高并发聊天机器人。
  • 电商商品描述生成。

Experimentation Friendly

1. Start with Nova Lite → 验证想法。
2. Scale up to Nova Pro or Premier as needed.

多模态能力

• Nova Pro & Premier 可以直接摄取 图像 和 视频。
• 示例用例：
  • “这张 UI 截图有什么问题？”
  • 从照片生成产品描述。
  • 在不手动提取帧的情况下分析视频内容。

全部通过 相同的 Bedrock API 和计费模型——无需额外的预处理管道。

使用 Nova 通过 Bedrock（与其他模型相同的 API）

import json
import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-pro-v1:0',
    body=json.dumps({
        "messages": [{"role": "user", "content": "Explain databases simply"}],
        "max_tokens": 500,
        "temperature": 0.7
    })
)

print(response['body'].read().decode())

如果您之前使用过 Bedrock，这看起来完全相同——切换成本基本为零。

定价快照（每 1 M 输入 token）

12× 更便宜 在 Pro 级别相较于 GPT‑4。大规模时，这就是盈利功能与亏损功能的差别。

采用模式

• 批量工作 → Nova Lite/Pro。
• 边缘情况 → 升级至 Claude 或 GPT‑4。

两层系统： 80 % 的请求由 Nova 处理，20 % 由高级模型处理 → 在关键场景保持高质量的同时实现大幅成本降低。

实际的早期采用者使用案例

• 在路由之前汇总客户支持票据。
• 根据规格生成产品描述。
• 大规模分析用户反馈。
• 起草内部工具的响应。

重要考虑事项

• Region Availability（区域可用性）： Nova 模型目前是 区域特定 的。 在确定架构之前，请先查阅 AWS 文档。
• Foundation vs. Fine‑tuned（基础模型 vs. 微调）： Nova 模型是通用型的。 对于特定领域的专业知识，您可能仍需使用 RAG 或 微调。
• AWS‑only（仅限 AWS）： Nova 仅在 AWS 上可用；它不是跨云的产品。

TL;DR

• AWS Nova 为生产规模的 AI 工作负载提供 足够好的质量，且 成本显著降低。
• 该 API 与 Bedrock 现有模型完全相同，迁移过程毫无阻力。
• 根据您的 预算、延迟 和 质量 需求，选择合适的层级（Micro → Lite → Pro → Premier），即可避免其他基础模型常见的 “CFO 哭泣” 价格标签。

多云还是云无关？

供应商锁定是真实存在的。请仔细权衡这一取舍。

选择合适的 Nova 产品

• 如果你在 AWS 上构建任何 AI 驱动的应用且成本是一个因素——是的，绝对要考虑 Nova。
• 如果你在做原型并且不确定需要哪种模型——先从 Nova Lite 开始。它足够便宜，让你可以毫无压力地进行实验。
• 如果你已经在通过 Bedrock 使用昂贵的模型且账单让人痛苦——可以尝试 Nova Pro。性能差距可能比你想象的要小。

我并不是说 Nova 在所有方面都比 GPT‑4 或 Claude 更好。事实并非如此。

但它 足以满足大量真实场景的需求，而且定价让以前不可行的功能在经济上变得可行。这正是它的核心价值所在。

你并不总是需要绝对最好的模型。有时你只需要一个 足够好用、不会把预算炸裂 的模型。