為保持競爭力，企業紛紛採用 AI 來幫助他們壓低成本和提高效率。能物色到低成本、高效率的大型語言模型可謂他們的當務之急。而隨著 Amazon Nova 強勢推出，不少企業都正考慮從 OpenAI 的模型系列遷移到 Amazon Nova。當中不僅代表後者以價取勝，更意味著企業從戰略上對可擴充性、效率和用途更廣泛的多模態功能的全盤考慮。以下會比併兩者的性價比，以及略陳 Amazon Nova 旗下模型分別。
分析顯示 Amazon Nova 3 款模型性價比完勝 GPT-4o 及 GPT-4o mini
根據獨立分析大模型表現的 Artificial Analysis 數據所示，OpenAI 的模型表現仍然很強大，但在擴展時，其營運成本或令不少企業望而卻步。以下是綜合 GPT-4o 及 Amazon Nova 3 個模型的價格 (以美元計算) 與表現：
| 模型 | 輸入 Token 成本 (每百萬Token 計) | 輸出 Token 成本 (每百萬Token 計) | 上下文窗口 | Token 輸出速度 (每秒計) | 輸出首 Token 時延(每秒計) |
| GPT-4o | ~$2.50 | ~$10.00 | 高達 128K tokens | ~63 | ~0.49 |
| GPT-4o Mini | ~$0.15 | ~$0.60 | 高達 128K tokens | ~90 | ~0.43 |
| Nova Micro | ~$0.035 | ~$0.14 | 高達 128K tokens | ~195 | ~0.29 |
| Nova Lite | ~$0.06 | ~$0.24 | 高達 300K tokens | ~146 | ~0.29 |
| Nova Pro | ~$0.80 | ~$3.20 | 高達 300K tokens | ~90 | ~0.34 |
從以上可見，如果企業需要用到 AI 作全球客戶服務或大規模檔案分析，這些成本差異將會非常顯著。Amazon Nova Pro 比起 GPT-4o 不僅具三倍以上的成本效益，其更長的上下文視窗還使其能夠處理更廣泛和更複雜的指令。
比較 Amazon Nova 三大模型區別
Amazon Nova 下的三個模型為滿足不同需求而設：
- Amazon Nova Pro – 強大的多模態模型，可以處理文本、圖像與影像。它擅長文件分析和深度數據視覺化等任務。據基準比較顯示， Amazon Nova Pro 在複雜推理任務上匹配甚至超過 GPT-4o。
- Amazon Nova Lite – 它在多模態處理和速度上取得平衡。Amazon Nova Lite 非常適合文檔摘要、翻譯甚至基本視覺搜索等應用程式，與 GPT-4o Mini 相比，它以更低的延遲和成本提供高品質的輸出。詳情可見於 Nova 技術報告。
- Amazon Nova Micro – 它是專為實現超低時延而設的純文本模型。Amazon Nova Micro 的輸出速度高達每秒 195 Tokens，非常適合即時應用程式，例如聊天助理和自動化常見問題解答。它的 Token 成本大大低於 GPT-4o Mini——每個 Token 大約便宜 4.3 倍。
結論
Amazon Nova 強勢推出標誌著 AI 的重大轉變。它以極低成本提供卓越性能模型，並在多模態處理和擴展上下文處理方面具有擴展功能:
- 節省成本 – 由於 Tokens 成本降低了四倍，企業可以更經濟地擴展應用程式
- 增強的回應性能 – 更快的回應時間（高達每秒 190 Tokens）使即時應用程式更加可行
- 擴展功能 – 更大的上下文視窗和多模態支援可解鎖新的應用程式，從詳細的文檔分析到集成的視覺內容
由 OpenAI 遷移到 Amazon Nova 需要注意指令撰寫格式和採用參數，有興趣可參閱原文以理解遷移時重寫指令的實例。
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