Kan ik Nova Pro 1.0 lokaal draaien?

Nee. Amazon heeft de weights niet vrijgegeven; het model is alleen via API toegankelijk via AWS Bedrock.

Wat kost Nova Pro 1.0 en hoe lang is het contextvenster?

Het kost $0,80 per miljoen inputtokens en $3,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 300.000 tokens.

Hoe verhoudt Nova Pro zich tot Nova Lite of Nova Micro?

Nova Pro staat bovenaan Amazons Nova-tekst- en multimodale lijn, met hogere kosten per token maar betere nauwkeurigheid en volledige multimodale mogelijkheden; Nova Lite en Micro zijn sneller en goedkoper maar minder capabel.

Nova Pro 1.0

2537°

#llm #amazon #visie #lange context #samenvatten #data-extractie

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Amazon | 300.000 token context | $0.80/M input, $3.20/M output. Amazon Nova Pro 1.0 is een capabel multimodaal model van Amazon gericht op het bieden van een combinatie van nauwkeurigheid, snelheid en kosten voor een breed scala aan taken. Vanaf december 2024 behaalt het state-of-the-art prestaties op belangrijke benchmarks waaronder visuele vraag-antwoord (TextVQA) en videoverwerking (VATEX). Amazon Nova Pro toont sterke capaciteiten in het verwerken van zowel visuele als tekstuele informatie en in het analyseren van financiële documenten. OPMERKING: Video-invoer wordt momenteel niet ondersteund.

Gidsen voor dit model

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Nova Pro 1.0 is Amazons multimodale model in het middensegment, dat tekst en afbeeldingen verwerkt binnen een contextvenster van 300.000 tokens tegen een prijs die ver onder die van de topmodellen ligt. Bij de lancering behaalde het state-of-the-art resultaten op benchmarks voor visuele vraagbeantwoording en videoverwerking. Het is geschikt voor teams die al in het AWS-ecosysteem zitten en degelijke multimodale prestaties willen zonder de hoge prijzen van de topmodellen.

Bekend om

Sterke visuele vraagbeantwoording, competitief bij lancering op TextVQA.
Contextvenster van 300.000 tokens verwerkt lange documenten comfortabel.
Opvallend goed in het analyseren van financiële documenten met gemengde tekst en tabellen.
Concurrerende prijs: $0,80 per miljoen inputtokens, $3,20 per miljoen output.
Balans tussen nauwkeurigheid, snelheid en kosten in plaats van focus op één dimensie.

Let op

Video-invoer wordt momenteel niet ondersteund, ondanks claims over videoverwerking in benchmarks.
Gesloten weights, alleen API — geen optie voor lokale implementatie.
Gebonden aan Amazons infrastructuur; toegang verloopt via AWS Bedrock.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Analyseer een financiële tabel

Ik voeg een pagina uit een jaarverslag toe met een meerjarig overzicht van de winst- en verliesrekening. Haal omzet, bedrijfsresultaat en nettowinst per jaar eruit, presenteer ze in een markdown-tabel, en noteer alle posten die meer dan 20% jaar-op-jaar zijn veranderd met een korte verklaring per geval.

Samenvatting lang document

Hier is een inkoopcontract van 200 pagina's. Identificeer de vijf belangrijkste verplichtingen voor de leverancier, het betalingsschema, eventuele boeteclausules en de beëindigingsvoorwaarden. Vat elk samen in twee zinnen en markeer alles wat ongebruikelijk lijkt vergeleken met standaard commerciële contracten.

Extractie van afbeeldingsdata

Ik voeg een foto toe van een handgeschreven labjournaalpagina. Transcribeer alle tekst en numerieke waarden exact zoals geschreven, behoud de tabelstructuur als die er is, en markeer waarden die onduidelijk of onleesbaar lijken.

Vergelijk met

Nova 2 Lite
Alleen API-model
1,000,000 token context · $0.30/M invoer, $2.50/M uitvoer
Qwen2.5 VL 72B Instruct
Model met open gewichten
128,000 token context · $0.80/M invoer, $1.00/M uitvoer
Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.21/M invoer, $1.90/M uitvoer
Nova Lite 1.0
Alleen API-model
300,000 token context · $0.06/M invoer, $0.24/M uitvoer

Meer tekstmodellen van amazon

Veelgestelde vragen

Kan ik Nova Pro 1.0 lokaal draaien?: Nee. Amazon heeft de weights niet vrijgegeven; het model is alleen via API toegankelijk via AWS Bedrock.
Wat kost Nova Pro 1.0 en hoe lang is het contextvenster?: Het kost $0,80 per miljoen inputtokens en $3,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 300.000 tokens.
Hoe verhoudt Nova Pro zich tot Nova Lite of Nova Micro?: Nova Pro staat bovenaan Amazons Nova-tekst- en multimodale lijn, met hogere kosten per token maar betere nauwkeurigheid en volledige multimodale mogelijkheden; Nova Lite en Micro zijn sneller en goedkoper maar minder capabel.

Oordeel van de kapitein
Een verstandige multimodale krachtpatser voor AWS-native teams — eerlijke prijs, lange context en echte documentanalyse, alleen beperkt door de gesloten API.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Nova Pro 1.0 is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm amazon visie lange context samenvatten data-extractie

Bladeren op modelfamilie