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Nova Reel
Amazon — Nova Reel
Modelldetails
Nova Reel ist das Videogenerierungsmodell von Amazon, das kurze Videos aus Text- und Bildanweisungen mit Kamerabewegungen erstellt. Weitere Informationen zur Modellentwicklung und Leistung finden Sie auf der Modell-/Servicekarte.
Datum der Markteinführung des Modells: 3. Dezember 2024
EOL-Datum des Modells: Frühestens am 04.12.2025
Endbenutzer-Lizenzverträge und Nutzungsbedingungen: Ansicht
Modelllebenszyklus: Aktiv
| Eingabemodalitäten | Ausgabemodalitäten | APIs unterstützt | Unterstützte Endpunkte |
|---|---|---|---|
Responses | bedrock-runtime | ||
Chat Completions | bedrock-mantle | ||
Invoke | |||
Converse | |||
StartAsyncInvoke |
Preisgestaltung
Die Preise finden Sie auf der Seite mit den Preisen von Amazon Bedrock
Programmatischer Zugriff
Verwenden Sie das folgende Modell IDs und den folgenden Endpunkt URLs , um programmgesteuert auf dieses Modell zuzugreifen. Weitere Informationen zu den verfügbaren Endpunkten APIs und Endpunkten finden Sie unter APIs Unterstützte Endgeräte und Unterstützte Endgeräte.
| Endpunkt | Modell-ID | Endpunkt-URL in der Region | Geoinferenz-ID | Globale Inferenz-ID |
|---|---|---|---|---|
bedrock-runtime |
amazon.nova-reel-v1:0 |
https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com |
Nicht unterstützt | Nicht unterstützt |
Wenn Region beispielsweise us-east-1 (Nord-Virginia) ist, dann lautet die URL des Bedrock-Runtime-Endpunkts "" und für Bedrock-Mantle https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1“.
Dienststufen
Amazon Bedrock bietet mehrere Servicestufen, um Ihren Workload-Anforderungen gerecht zu werden. Standard bietet pay-per-token unverbindlichen Zugriff. Priority bietet einen höheren Durchsatz mit einer zeitbasierten Verpflichtung. Flex bietet kostengünstigeren Zugriff für flexible Workloads. non-time-sensitive Reserved bietet einen dedizierten Durchsatz mit einer Laufzeit für vorhersehbare Workloads. Weitere Informationen finden Sie unter Servicestufen.
| Standard | Priorität | Flex | Reserviert |
|---|---|---|---|
Regionale Verfügbarkeit
Die regionale Verfügbarkeit auf einen Blick
Bedrock bietet drei Inferenzoptionen: Innerhalb der Region werden Anfragen innerhalb einer einzigen Region aufbewahrt, um die strikte Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, regionsübergreifende geografische Routen zwischen Regionen innerhalb einer Region (USA, EU usw.) für einen höheren Durchsatz bei gleichzeitiger Wahrung der Datenresidenz und globale, regionsübergreifende Routen überall auf der Welt für maximalen Durchsatz, wenn es keine Aufenthaltsbeschränkungen gibt. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite. Regionale Verfügbarkeit
| Region | In der Region | Geo | Global |
|---|---|---|---|
us-east-1(Nord-Virginia) | |||
eu-west-1(Irland) | |||
ap-northeast-1(Tokio) |
Kontingente und Einschränkungen
Ihr AWS-Konto verfügt über Standardkontingente, um die Leistung des Service aufrechtzuerhalten und eine angemessene Nutzung von Amazon Bedrock sicherzustellen. Die einem Konto zugewiesenen Standardkontingente können je nach regionalen Faktoren, Zahlungsverlauf, betrügerischer Nutzung und and/or Genehmigung einer Anfrage zur Erhöhung des Kontingents aktualisiert werden. Weitere Informationen finden Sie in der Kontingente für Amazon Bedrock Dokumentation und in den Grenzwerten für das Modell.
Beispiel-Code
Schritt 1 — AWS-Konto: Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, überspringen Sie diesen Schritt. Wenn Sie neu bei AWS sind, registrieren Sie sich für ein AWS-Konto
Schritt 2 — API-Schlüssel: Rufen Sie die Amazon Bedrock-Konsole
Schritt 3 — Holen Sie sich das SDK:
pip install boto3
Schritt 4 — Umgebungsvariablen festlegen:
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Schritt 5 — Führen Sie Ihre erste Inferenzanfrage aus: Dieses Modell verwendetStartAsyncInvoke. Speichern Sie die Datei unter bedrock-first-request.py
import boto3 client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1') response = client.start_async_invoke( modelId='amazon.nova-reel-v1:0', modelInput={}, outputDataConfig={'s3OutputDataConfig': {'s3Uri': 's3://your-bucket/output/'}} ) print(response)