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Bedrock da AWS: fallback, novos modelos e preço de memória

Resposta curta

A rodada de lançamentos do Bedrock em outubro de 2026 traz o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6.1 Terra, um gateway que redireciona requisições quando um modelo sofre throttling, workflows do Step Functions como ferramentas de agente e cobrança por uso na memória dos agentes. O gasto no Bedrock também passa a ser dividido por modelo, provedor e recurso.

O que isso significa na operação

Se você cuida de suporte ou de operações de vendas com alguns agentes no Bedrock, três mudanças pesam mais. Primeiro, a cadeia de fallback do gateway significa que uma queda ou um throttling em um provedor deixa de exigir código de retry em cada cliente, então teste uma cadeia antes do próximo período de pico. Segundo, um processo de reembolso ou de aprovação que você já roda no Step Functions pode ser exposto a um agente como ferramenta: o agente decide quando iniciá-lo e as etapas seguem como foram definidas. Terceiro, o detalhamento de custo por modelo permite que quem cuida da fatura da AWS encontre o modelo caro e configure um alerta de orçamento para ele. Revise também a conta de memória: o preço agora acompanha o volume de dados, e não mais uma tarifa fixa por evento.

O blog de machine learning da AWS publicou o resumo de outubro de 2026 para quem constrói com IA, cobrindo o Amazon Bedrock, o Bedrock AgentCore e o toolkit open source Strands. É um resumo do próprio fornecedor, então as afirmações abaixo são da AWS ou atribuídas aos criadores dos modelos.

Novos modelos

  • Claude Haiku 5.5 mira o trabalho de subagentes em alto volume. A Anthropic afirma que, na maioria das tarefas, o modelo roda com custo cerca de 75% menor que o do Claude Haiku 4.5. É também o primeiro Haiku com controles de esforço, que permitem equilibrar gasto e capacidade. A AWS sugere que um modelo maior, como o Claude Opus 5.5, planeje o trabalho e repasse tarefas definidas ao Haiku.
  • OpenAI GPT-6.1 Terra está em disponibilidade geral no Bedrock. A AWS informa que ele igualou o GPT-6 Astra no Agents' Last Exam, da OpenAI, concluindo as tarefas em mais de um terço do tempo, com preços de token pelo menos 50% abaixo dos do GPT-6.1 Sol e do GPT-5.6 Terra. Aceita texto e imagens, com até 1 milhão de tokens de entrada.
  • Amazon Nova 2.5 Sonic, modelo de fala para fala, melhora o raciocínio e a precisão na chamada de ferramentas, com menor latência, pelo mesmo preço do Nova 2 Sonic.
  • Também entraram o GLM 5.3 (open-weight, voltado a código) e o TwelveLabs Pegasus 1.5 (vídeo para metadados com marcação de tempo). Vários modelos, entre eles o Claude Haiku 5.5, chegaram ao AWS GovCloud (US).

Confiabilidade e controle

O AgentCore Gateway agora oferece suporte às APIs InvokeModel do Bedrock e a fallback de modelo. Quando o modelo principal sofre throttling ou fica inacessível, as requisições seguem por uma cadeia de modelos ou provedores definida por você, e um circuit breaker pula os destinos que estão falhando. O código existente do SDK do Bedrock pode apontar para o gateway sem ajustes por provedor.

Workflows Standard e Express do Step Functions agora podem ser usados como ferramentas de agente por esse mesmo gateway. O workflow mantém suas etapas de aprovação e de elegibilidade, e o agente apenas escolhe quando iniciá-lo. As saídas estruturadas, que devolvem JSON aderente a um schema, agora cobrem todos os modelos Claude no Bedrock. O Web Search aceita listas de permissão e de bloqueio de até 100 domínios cada, e o Guardrails ganhou um nível Standard para verificações de grounding ao preço do nível Classic.

Custo

A memória de curto prazo do AgentCore agora é cobrada por dados ingeridos, recuperados e armazenados. A AWS diz que a maioria das cargas vai pagar menos, e os casos de payload pequeno economizam mais. Os registros de memória de longo prazo podem ter um time-to-live. O Cost Explorer, o Budgets e os Cost Management Dashboards agora dividem o gasto do Bedrock por modelo, provedor, tipo de inferência e recurso, sem custo adicional.

Strands

Os Strands Bidi Agents, para voz, estão em disponibilidade geral. O Strands Box, um sandbox local com política por ferramenta, está em prévia para desenvolvedores. O Strands Evals traz red teaming e pontuação por campo da saída estruturada. O Strands Decider, um modelo pequeno que escolhe entre opções que você define, agora vem em quatro tamanhos. A AWS diz que um sistema interno de classificação de tickets viu o custo por ticket cair cerca de 98% depois da migração para ele. Esse número é uma estimativa da própria AWS e não foi verificado de forma independente.

Fonte: AWS Machine Learning Blog

As ferramentas desta notícia

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