Ha construido sobre OpenAI. Ahora necesita seguridad de nivel de producción, menores costes de inferencia y la flexibilidad de cambiar de modelo sin reescribir su pila. Los servicios de migración a la nube de Avahi le llevan hasta allí.
Dos equipos diferentes llegan a esta página, y Amazon Bedrock ahora sirve a ambos.
Algunas organizaciones quieren migrar de OpenAI a modelos nativos de Bedrock como Claude y Amazon Nova para reducir costes y obtener mayor flexibilidad. Otras quieren seguir usando modelos de OpenAI mientras los ejecutan dentro de AWS para seguridad, cumplimiento normativo y facturación consolidada.
Desde el 1 de junio de 2026, los últimos modelos de frontera de OpenAI, incluidos GPT-5.5 y GPT-5.4, están disponibles de forma general en Amazon Bedrock al mismo precio que la API directa de OpenAI, y el uso cuenta para los compromisos existentes de AWS.
Nuestra herramienta de comparación de IA muestra instantáneamente las diferencias de modelo, latencia y precios entre OpenAI, Claude, Nova y otros modelos de Bedrock para que pueda tomar decisiones basadas en datos.
Los modelos nativos de Bedrock, los planes de ahorro y el rendimiento aprovisionado pueden reducir significativamente los costes de inferencia mientras mantiene sus cargas de trabajo de IA dentro de AWS. Primero evaluamos sus prompts reales, así que la cifra es suya, no una afirmación genérica.
Ejecute OpenAI en Amazon Bedrock hoy, cambie a Claude, Nova u otros modelos fundacionales mañana y evite costosas reescrituras de código.
El caso de costes depende de su carga de trabajo. El cambio a modelos nativos de Bedrock es donde suelen producirse los mayores ahorros, a través de la selección de modelos del tamaño adecuado, los Planes de Ahorro y el rendimiento aprovisionado, en lugar de un intercambio uno a uno.
Mantener los modelos de OpenAI en Bedrock tiene un coste neutro al precio de lista, pero se amortiza a través de los créditos de compromiso, la facturación consolidada y el tiempo de ingeniería que deja de dedicar a la revisión de seguridad de un segundo proveedor.
Antes de cualquier migración, comparamos sus prompts y volúmenes reales a través de nuestra herramienta de comparación de IA para que la decisión se tome en función de sus números, no de los nuestros.
Nuestro caso de estudio de modelos fundacionales de Bedrock publicado muestra el método de benchmarking en la práctica.
Si su stack se ejecuta en Google, el mismo manual se aplica a través de nuestro servicio de migración de Gemini a Bedrock.
| Dimensión | API directa de OpenAI | Amazon Bedrock |
|---|---|---|
| Elección de modelo | Solo modelos de OpenAI | Modelos de frontera de OpenAI más Claude, Amazon Nova, Llama, Mistral y más, intercambiables sin rearquitectura |
| Seguridad y aislamiento | Punto de conexión de API pública | Se ejecuta dentro de su entorno AWS con puntos de conexión VPC mediante PrivateLink; los datos nunca cruzan la internet pública |
| Identidad y auditoría | Claves de API | Políticas de IAM, registros de auditoría de CloudTrail, cifrado de KMS |
| Cumplimiento normativo | Certificaciones de OpenAI | Hereda su postura de cumplimiento normativo existente de AWS (ámbitos HIPAA, SOC 2, PCI que ya opera) |
| Facturación | Factura de proveedor independiente | Facturación consolidada de AWS; el uso cuenta para los compromisos de gasto de AWS |
| Precios | Precios de lista de OpenAI | Modelos nativos de Bedrock con precio por modelo; modelos de OpenAI en Bedrock igualan las tarifas directas de OpenAI |
| Dependencia del proveedor | API de un solo proveedor | Una superficie de API entre proveedores de modelos; cambiar de modelo es un cambio de configuración |
| Barreras de protección y gobernanza | Construya las suyas propias | Barreras de protección de Bedrock, evaluación de modelos y rendimiento aprovisionado integrados |
Auditamos el uso actual de OpenAI, mapeamos prompts y parámetros, identificamos los modelos objetivo de Bedrock y diseñamos la arquitectura de VPC, IAM y cifrado. Usted recibe un informe de benchmark y un plan de migración cerrado.
Traducimos los prompts, adaptamos los parámetros y comparamos los resultados con sus resultados actuales en producción mediante la herramienta AI Comparison Tool. Si mantiene modelos de OpenAI en Amazon Bedrock, esta fase se centra en el mapeo de API en lugar de la sustitución del modelo.
Un entorno de staging refleja la producción. Verificamos el rendimiento, la seguridad y las barreras de protección y, a continuación, preparamos un despliegue blue-green para que el riesgo del cambio quede eliminado por diseño antes del día del lanzamiento.
Cambio en producción, runbooks y capacitación del equipo. Los servicios gestionados de AWS opcionales mantienen el entorno ajustado tras la entrega.
No damos una cifra de ahorro hasta que hemos ejecutado sus prompts y volúmenes reales en nuestra herramienta AI Comparison Tool. Usted obtiene un informe comparativo de coste y latencia para cada modelo candidato de Bedrock, medido con sus datos, antes de comprometerse con nada.
Ese benchmarking suele revelar reducciones significativas del coste de inferencia junto con una menor latencia, y la cifra exacta depende de la selección del modelo, los patrones de tráfico y el grado de compromiso con Savings Plans o throughput aprovisionado. Usted ve el número antes de comprometerse, no después.
Vea el método de evaluación comparativa en nuestro caso práctico de modelos fundacionales de Bedrock
VP de producto, FinSecure
Más de 75 cargas de trabajo de GPT convertidas a Bedrock
El 93 por ciento de los clientes alcanzaron o superaron los ahorros proyectados en dos meses
Aumento de las tarifas de OpenAI y estrictos controles de datos PHI
La herramienta de comparación de IA validó Claude Instant como la mejor opción, Avahi convirtió 600 prompts e implementó Bedrock con puntos finales VPC
Coste por llamada reducido en un 45 por ciento, latencia media reducida en un 28 por ciento, auditoría HIPAA aprobada al primer intento
Las respuestas de GPT-4 de 12 segundos y el aumento de las tarifas de la API estaban deteniendo la participación en la transmisión en vivo y reduciendo los márgenes.
La herramienta de comparación de IA de Avahi comparó GPT-4 con Claude 3, tradujo automáticamente 120 prompts y ejecutó un traspaso azul-verde a Bedrock, listo para producción en 6 semanas
Respuestas un 80% más rápidas (12 s ➜ 2,5 s simple / 7 s complejo)
Gasto de inferencia un 45% menor a través de planes de ahorro y GPU de tamaño adecuado
Duración media de la sesión +22 % a medida que desaparecía el retraso
La orquestación de Bedrock permite a Groopview intercambiar modelos (Claude, Titan) en minutos
AWS Premier Tier Services Partner.
El nivel más alto de partner de AWS, junto con nuestra práctica de consultoría de AWS y estrategia de IA.
Seis AWS Competencies.
IA generativa, SMB, salud, migración, DevOps y MSP.
Benchmarks antes de las promesas.
La herramienta AI Comparison Tool prueba sus prompts en modelos candidatos antes de que usted se comprometa con nada.
Listo para la adquisición.
En Avahi, nuestro servicio de migración de OpenAI a Bedrock está listado en AWS Marketplace, por lo que puede tramitarse a través de su proceso actual de compras y facturación de AWS.
Plazo medio de entrega rápido.
Definido durante la evaluación, comprometido antes del contrato.
Financiado para empresas elegibles.
Las empresas elegibles pueden recibir una evaluación de migración y una PoC financiadas, dependiendo del proyecto. La elegibilidad se evalúa durante la llamada de descubrimiento.
Sí. Los modelos frontier de OpenAI están disponibles de forma general en Amazon Bedrock desde el 1 de junio de 2026. Puede ejecutarlos dentro de su entorno de AWS con controles completos de IAM, CloudTrail y cifrado, con los mismos precios que la API directa de OpenAI.
El ahorro depende de la selección del modelo y del volumen. El cambio a modelos nativos de Bedrock suele ser donde se obtienen las mayores reducciones, mientras que los equipos que mantienen modelos de OpenAI en Bedrock pagan las mismas tarifas de lista, pero se benefician de la facturación consolidada de AWS y del uso que cuenta para los compromisos de AWS existentes. Evaluamos su carga de trabajo con nuestra herramienta de comparación de IA antes de dar una cifra.
La mayoría de las migraciones se completan en semanas, dependiendo del volumen y la complejidad de los prompts. En Avahi, nuestro enfoque por fases minimiza las interrupciones con despliegues blue-green.
Evaluamos cada prompt frente a sus resultados actuales antes del cambio. Si se cambian modelos (por ejemplo, de GPT a Claude), ajustamos los prompts para igualar o mejorar la fidelidad de los resultados.
Todo el procesamiento se mantiene dentro de su cuenta de AWS. Bedrock se integra con endpoints de VPC, cifrado KMS y políticas de IAM. Ningún dato sale de su entorno.
Los despliegues blue-green permiten una reversión instantánea sin impacto para el usuario. Avahi ofrece soporte posterior a la migración y servicios gestionados opcionales.
Bedrock ofrece acceso a API compatible con OpenAI, y los nuevos modelos frontier de OpenAI se sirven a través de la API Responses de Bedrock, por lo que muchas aplicaciones migran con cambios mínimos de código. Avahi se encarga del mapeo de la API y de la adaptación de parámetros.
Avahi es un AWS Premier Tier Services Partner con seis Competencias de AWS. Evaluamos su carga de trabajo en modelos candidatos de Bedrock antes de cualquier compromiso, entregamos en semanas y las empresas que cumplan los requisitos pueden recibir una evaluación financiada en función del proyecto.
Sí. Ejecute comparaciones ilimitadas durante el descubrimiento para modelar los ahorros y el rendimiento.
Afinamos y probamos cada prompt para que coincida o mejore la fidelidad de la salida antes de ponerlo en marcha.
Todo el procesamiento permanece dentro de su cuenta de AWS con cifrado en reposo y en tránsito, además de IAM con privilegios mínimos.
Las implementaciones azul-verde permiten la reversión instantánea sin impacto en el usuario.
