🧭 Amazon Nova 是什么：AWS 自研的基础模型家族
Amazon Nova 是亚马逊云科技（AWS）于 2024 年 12 月在 re:Invent 全球大会上推出的一系列基础模型。它和 Bedrock 的关系需要先理清楚：Bedrock 是平台，Nova 是跑在这个平台上的模型。你可以把 Bedrock 理解成一个模型超市，里面货架上摆着 Anthropic、Meta、Mistral 以及亚马逊自家的 Nova 系列。Nova 就是亚马逊自己生产的那批货。
Nova 的定位很清晰——不跟前沿模型拼极限能力，拼的是性价比。AWS 对 Nova 的定位说得很直白：Nova 基础模型“可提供前沿情报并具有行业领先的性价比”，目标是让组织能够“构建和扩展安全、可靠且经济高效的生成式人工智能应用程序”。换句话说，它瞄准的是那些需要大规模调用 AI、但对每次调用成本敏感的企业场景。
这个策略在实际数据上也能看出来。截至 2026 年中，大约有 5 万家客户在使用 Nova 2 系列模型，AWS 将其定位为 Bedrock 平台上 Claude、GPT 和 Gemini 的低成本、高吞吐量替代方案。和 Claude 3.5 Sonnet 相比，Nova Pro 的 token 成本低了大约 75%。
🧩 模型阵容：理解、创意、语音三条产品线
Nova 不是一款模型，而是一个家族。按功能划分，目前主要有三条线：
理解模型（Understanding Models）是最核心的产品线，包括 Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro 和 Nova Premier 四款。Micro 是纯文本模型，速度最快、成本最低；Lite 是低成本多模态模型，能处理图像、视频和文本；Pro 在准确性、速度和成本之间做了平衡；Premier 是能力最强的复杂任务处理模型，同时也被设计为模型蒸馏的“教师”模型。
创意模型（Creative Models）包括 Nova Canvas 和 Nova Reel。Canvas 是图像生成模型，能把文本和图像输入转换为专业级图像；Reel 是视频生成模型，同样接受文本和图像输入来生成视频内容。
语音模型（Speech Model）目前主要是 Nova Sonic，用于对话语音的理解和生成。它支持英语（美国和英国）、法语、意大利语、德语和西班牙语五种语言，接受语音输入并输出语音转录，具备双向流式 API 能力，可以实现实时、低延迟的多轮对话。
2025 年 12 月，AWS 推出了第二代 Nova 2 系列，核心变化是 Nova 2 Lite 和 Nova 2 Pro 的上下文窗口扩大到了 100 万 token，同时加入了“思考强度控制”（thinking effort controls）等开发者可调参数。Nova 2 系列的四款模型是 Nova 2 Lite、Nova 2 Pro、Nova 2 Sonic 和 Nova 2 Omni。
🎯 核心亮点：为什么企业会考虑 Nova 而不是 Claude 或 GPT
Nova 最大的卖点就是价格。以 Nova Micro 为例，输入价格约 $0.035/百万 token，输出约 $0.14/百万 token。Nova Lite 的输入约 $0.06/百万 token，输出约 $0.24/百万 token。Nova Pro 的输入约 $0.80/百万 token，输出约 $3.20/百万 token。
这个价格在 2024 年底发布时就已经很有冲击力了。有开发者实测后指出，Nova Micro 的输入价格甚至比当时的 Gemini 1.5 Flash-8B 还便宜，而 Nova Pro 的定价大致相当于 Claude 3.5 Haiku 的水平，远低于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
第二个亮点是定制能力。Nova 系列支持文本和视觉微调，并且 AWS 在 2025 年 12 月推出了 Nova Forge 服务，允许企业访问预训练、中期训练和后期训练阶段，把自有数据注入到模型训练的各个环节。年费约 10 万美元。AWS CEO Matt Garman 在发布时解释了这个设计的出发点：“模型越是被定制，越是往后期训练里加入大量数据，它们就越容易遗忘之前学到的一些有趣东西，尤其是核心推理能力。” Nova Forge 的思路就是让企业在注入自有数据的同时，尽量保住模型的基础推理能力。
第三个亮点是 Nova Act。这是一个面向浏览器自动化 Agent 的 SDK，专门用于构建在网页界面上执行操作（比如填表单、点击按钮、抓取数据）的 AI Agent，而不是只能聊天的机器人。它的定位是“突破性的可靠性”，解决 Agent 在真实网页环境里执行任务时容易失败的问题。
🔌 如何使用 Nova：全部通过 Bedrock 调用
Nova 没有独立的客户端或 App，所有调用都通过 Amazon Bedrock 进行。你可以用 AWS 控制台的 Playground 做快速测试，也可以用 SDK 写代码调用。AWS 用户指南里写得很清楚：“要开始使用 Amazon Nova 进行构建，必须使用 Amazon Bedrock 通过 API 访问模型。”
第一步，启用模型访问权限。和 Bedrock 上的其他模型一样，Nova 模型不是默认开启的。你需要在 Bedrock 控制台的 Model access 页面手动勾选要使用的 Nova 模型。这一步不做的话，API 调用会直接报错。
第二步，用 Converse API 调用。Bedrock 提供了统一的 Converse API，把不同模型的请求格式做了归一化。以 Python boto3 为例，调用 Nova Lite 的代码大概是这样：
import boto3
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
response = client.converse(
modelId="amazon.nova-lite-v1:0",
messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "用一句话解释什么是RAG"}]}],
inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.3}
)
print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"])
如果想用 InvokeModel API，请求体格式会因模型而异，Nova 的请求体里需要包含 messages 数组和 inferenceConfig 对象。建议优先用 Converse API，换模型时只需要改 modelId，代码不用大动。
使用技巧：Nova 支持跨区域推理（Cross-Region Inference），你可以配置推理配置文件，让 Bedrock 自动把请求路由到有可用容量的区域，避免单区域配额瓶颈。另外，maxTokens 建议显式设置，不要依赖默认值——Nova 模型的输出 token 上限是 10,000，如果设得比这个高，请求会直接报错。
🌍 全球使用情况：企业客户快速铺开
Nova 的采用速度在企业级 AI 平台里算快的。2025 年 12 月 re:Invent 大会上，AWS CEO Matt Garman 宣布 Nova 模型“已被数万家企业客户采用，从营销巨头到蓝色起源、Robinhood 等科技公司都在使用”。到 2026 年 6 月，AWS 确认大约 5 万家客户在 Nova 2 上运行生产工作负载。
具体案例方面，Infosys 用 Nova Pro 构建了活动实时转录和翻译系统，在班加罗尔的一场活动中处理了约每分钟 230 名用户的请求，生成了超过 9,000 份会话摘要。Fortinet 把 AI 支持助手从原模型切换到 Nova Micro 后，推理成本降低了 85 倍，同时保持了快速响应。AWS Summit 纽约站使用的语音助手 Diana 基于 Nova Sonic 构建，通过电话接入回答了数百条关于活动信息的查询。
地域覆盖上，Nova 理解模型已经在美国东部（弗吉尼亚北部）、亚太地区（悉尼）、欧洲地区（伦敦）以及 AWS GovCloud（美国西部）上线。通过跨区域推理，还可以从美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）等区域访问。Nova Canvas 和 Reel 额外支持欧洲（爱尔兰）和亚太（东京）。Nova Sonic 支持美国东部（弗吉尼亚北部）、欧洲（斯德哥尔摩）和亚太（东京）。
💰 收费情况：按 token 计费，价格梯度分明
Nova 采用按量计费，没有最低消费，没有预付费要求。价格按输入和输出 token 分开计算，不同模型档位差异很大。
第一代 Nova 定价如下：
Nova Micro 输入 $0.035/百万 token，输出 $0.14/百万 token。Nova Lite 输入 $0.06/百万 token，输出 $0.24/百万 token。Nova Pro 输入 $0.80/百万 token，输出 $3.20/百万 token。Nova Premier 的定价更高，输入约 $2.50/百万 token，输出约 $12.50/百万 token。
第二代 Nova 2 定价（2025 年 12 月起）：
Nova 2 Lite 输入 $0.00039/千 token（即 $0.39/百万 token），输出 $0.00321/千 token（即 $3.21/百万 token）。Nova 2 Pro（预览版）输入 $0.00161/千 token（即 $1.61/百万 token），输出 $0.01284/千 token（即 $12.84/百万 token）。Nova 2 Omni 的定价更细，文本输入约 $0.0004/千 token，图像输入 $0.0004/千 token，视频输入 $0.0004/千 token，音频输入 $0.0013/千 token，文本输出 $0.0032/千 token。
需要特别注意的是，Nova 2 的定价表用的是“每千 token”单位，而大多数模型厂商用“每百万 token”。换算的时候不要搞错，否则成本估算会差三个数量级。另外，缓存读取的输入 token 价格比按需输入低 75%。
⚠️ 常见问题与实战避坑
新账号调用 Nova 直接报 ThrottlingException，但控制台里看起来一切正常？这是 Bedrock 上最经典的坑。大多数新 AWS 账号默认没有 Nova 模型的访问权限。当你调用一个未启用的模型时，Bedrock 不会返回“Access Denied”，而是抛出一个 ThrottlingException——一个让人完全摸不着头脑的错误。解决方法是在 Bedrock 控制台的 Model access 页面手动启用 Nova 模型。这是 AWS 已知的行为，不是你的配置有问题。
maxTokens 设了 20000 但模型只生成了一小段就报错？Nova 理解模型的输出 token 上限是 10,000。如果你把 maxTokens 设成了超过 10,000 的值，请求在参数校验阶段就会被拒绝，不管实际输出量是多少。这个限制在模型文档里有写，但不显眼，很容易忽略。
Nova 和 Claude 在复杂任务上的差距有多大？在实际测试中，结构化任务上 Nova Pro 的表现大约是 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的 85%–90%，但成本只有后者的零头。差距在开放式生成、创意任务和复杂多步推理上会更明显。所以 Nova 适合的是“任务定义清晰、对成本敏感、对答案质量要求不是极致”的场景，而不是“什么都要最好”的场景。
跨区域推理怎么配置？你需要在 Bedrock 的推理配置里指定跨区域推理配置文件，Bedrock 会自动把请求路由到有容量的区域。对于 Nova 2 Lite，每日 token 配额是每个支持区域 57.6 亿，跨区域调用可以翻倍，但如果已经批准了 TPM 增加，这个跨区域翻倍就不适用了。
📝 写在最后：Nova 适合谁，不适合谁
Amazon Nova 的定位从头到尾都很一致：它不追求做“最聪明的模型”，它追求做“最划算的模型”。如果你的场景是大规模文档处理、客服自动化、内容分类、语音交互这类“量大、任务明确、单次调用成本直接影响利润”的工作，Nova 的性价比优势是实打实的。Fortinet 把推理成本降了 85 倍就是一个很实在的参考。
但如果你需要的是最强的推理能力、最细腻的生成质量，或者在开放式创意任务上不想妥协，Nova 目前还不在那个梯队。它在结构化任务上能做到前沿模型 85%–90% 的水平，但剩下的 10%–15% 差距在复杂场景里可能是决定性的。
一个更实际的用法是混合策略：用 Nova Micro 或 Lite 处理高频、低复杂度的任务，把 Claude 或 GPT 留给真正需要强推理的环节。Bedrock 平台本身支持多模型共存，切换模型只需要改 modelId，这个架构灵活性是 Nova 最容易被低估的价值。
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