Amazon Bedrock vs Google Cloud Vertex AI: Tokens desde $0.035 en Nova Micro frente a reservas GSU a $2.74/hora

En el segmento de modelos ligeros, Amazon Bedrock mantiene una ventaja contundente. Amazon Nova Micro cuesta apenas $0.035 por millón de tokens de entrada y $0.14 de salida, resultando siete veces más económico en entrada que Gemini 3.1 Flash-Lite en Vertex AI ($0.25 entrada / $1.50 salida). En el nivel intermedio, Nova Pro ($0.80 / $3.20) y Gemini 3 Flash ($0.50 / $3.00) presentan tarifas muy equilibradas.

En modelos de razonamiento avanzado, Vertex AI rebaja la factura frente a los modelos de terceros en Bedrock. Mientras que Claude 3.5 Sonnet ($3.00 / $15.00) y Opus ($15.00 / $75.00) exigen tarifas elevadas en AWS, Gemini 3.1 Pro parte de $2.00 en entrada y $12.00 en salida por millón de tokens. Sin embargo, existe un escalón crítico en los 200,000 tokens de contexto: superar ese umbral en Vertex AI duplica al instante la entrada a $4.00/1M y eleva la salida a $18.00/1M.

La contratación de capacidad garantizada expone una diferencia arquitectónica clave. Amazon Bedrock comercializa Model Units (MU) con tarifas de entre $21.00 y más de $50.00 por hora según el modelo y el plazo (sin compromiso, 1 mes o 6 meses). Dado que una sola unidad supone entre $15,000 y $36,000+ mensuales, es obligatorio mantener una utilización continua del 60% al 70% las 24 horas para rentabilizar la inversión frente al pago por uso. Además, superar el límite de la MU devuelve errores de bloqueo a menos que se programe manualmente un desvío hacia la API estándar.

Google Cloud Vertex AI estructura su capacidad reservada mediante Generative AI Scale Units (GSU), partiendo de apenas $2.74 por hora con compromiso anual (con opciones de 1 y 3 meses). Esta granularidad permite asegurar rendimiento desde unos $2,000 al mes. Su mayor ventaja operativa reside en el desbordamiento nativo: cuando un pico de tráfico supera el techo de las GSU contratadas, el excedente se procesa automáticamente bajo la tarifa estándar por token sin interrumpir el servicio.

Para cargas de trabajo asíncronas —como el resumen nocturno de documentos o la clasificación masiva de catálogos—, tanto Amazon Bedrock como Vertex AI aplican un descuento directo del 50% en inferencia por lotes. Al no exigir un gasto mínimo mensual ni un volumen base de tokens, el umbral de rentabilidad frente al pago bajo demanda es inmediato desde el primer trabajo enviado, siempre que el proceso admita una ventana de finalización de hasta 24 horas.

En el tráfico global en tiempo real, ambos proveedores han suprimido la penalización histórica por transferencia de red entre regiones. La inferencia multirregión de Bedrock y los endpoints globales de Vertex AI distribuyen dinámicamente los picos de consultas entre distintos centros de datos sin cobrar recargos por salida de datos, aplicando únicamente la tarifa por token de la región de origen. Esto evita sobredimensionar unidades reservadas MU o GSU solo para cubrir picos puntuales.