AWS 博客：Amazon Bedrock 上选 OpenAI 模型，别只看每 token 价格

AWS 博客提出按“结果成本”选择 Bedrock 上的 OpenAI 模型

AWS 官方博客发布一篇技术文章，讨论在 Amazon Bedrock 上为生成式 AI 工作负载选择 OpenAI 模型的方法。文章认为，业界习惯用“每百万 token 多少美元”做比较，但生产负载真正购买的是结果，例如一张已解决的支持工单或一份完成的调研简报。作者提出应关注三个乘数：模型答对的频率、达到正确答案所需的 token 数量，以及智能体任务中的轮次数量，因为每一轮都会重新发送不断增长的对话上下文。

背景与影响

文章称，其结论来自一个开源评测工具，对 Amazon Bedrock 上的若干 OpenAI 模型与 OpenAI API 上两款成本优化模型进行对比，覆盖单次调用准确率与成本、多轮网页研究任务轨迹，以及按评分标准评估的专业交付物。文中提到，Bedrock 上的模型在评测时关闭了推理，而 API 基线使用默认设置，因此这是实际部署配置的比较，而非对模型内在能力的受控估计。文章还提及 2026 年 7 月 30 日 Bedrock 上部分 GPT-5.6 模型的价格调整，并称结果文件中的单价需以实时定价页为准。

限制与来源

作者明确提示，样本量在 48 至 198 项之间，差距较小时应视为方向性参考；评测结果受模型、供应商基础设施与模型特定配置差异影响。文章鼓励读者在自己的任务上复现评测后再做选择。本文所述价格、模型可用性与区域支持情况均以 Amazon Bedrock 官网当前信息为准，相关细节尚未获独立确认。