Nova Lite 1.0をローカルで実行できますか？

Amazon | 300,000 トークンコンテキスト | 入力 $0.06/M、出力 $0.24/M。Amazon Nova Lite 1.0はAmazonの非常に低コストなマルチモーダルモデルで、画像、動画、テキスト入力の高速処理に焦点を当ててテキスト出力を生成します。リアルタイムの顧客対応、文書分析、視覚質問応答タスクを高精度で処理可能。300Kトークンの入力コンテキストにより、複数画像や最大30分の動画を単一入力で分析できます。

このモデルのガイド

2026年の最も安いChatGPT代替品10選：無料のローカルモデル、無料プラン、定額プラン

オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Nova Lite 1.0は、Amazonの低コストなマルチモーダルモデルで、テキスト、画像、動画を単一の呼び出しで処理します。30万トークンのコンテキストウィンドウにより、複数の画像や最大30分の動画を一度に処理できる点が、この価格帯での大きな差別化ポイントです。顧客向けツール、ドキュメントパイプライン、視覚的な質問応答機能を構築する開発者に適しており、最先端モデルの価格を払わずにマルチモーダル機能を利用したい場合に最適です。

得意分野

画像、動画、テキスト入力を一度のリクエストで受け付ける
30万トークンのコンテキスト — 最大30分の動画を処理可能
非常に低価格：入力あたり0.06ドル／百万トークン、出力あたり0.24ドル／百万トークン
リアルタイムでレイテンシーに敏感なインタラクション向けに設計
大規模なドキュメント解析と視覚的質問応答

注意点

API専用 — オープンウェイトなし、ローカル展開不可
Amazonのインフラに依存しており、利用可能性はAWSアクセスに依存
競合と直接比較できるベンチマークデータは公開されていない

最適な用途

試してみるプロンプト

動画コンテンツの要約

動画クリップを添付します。構造化された要約を作成してください：何が起こるか、順番に、推測できるタイムスタンプ付きで。画面に表示されているテキスト、名前のある人物や製品、重要な意思決定ポイントや行動喚起と思われるものを指摘してください。

複数画像のドキュメント解析

スキャンした契約書の数ページをアップロードします。見つけたすべての日付、当事者名、金額、義務を抽出してください。条項の場所、情報の種類、抽出した値の3列の表で提示してください。

視覚的カスタマーサポートのトリアージ

顧客から破損した製品の写真と「このような状態で届きました。どうすればいいですか？」というメッセージが届きました。画像を確認し、破損を認識し、必要な確認質問をし、解決手順の概要を示すサポート返信を作成してください。

比較する

Nova Micro 1.0
API専用モデル
128,000トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.14/M 出力
Mistral 7B Instruct v0.2
オープンウェイトモデル
32,768トークンのコンテキスト · $0.06/M 入力、$0.06/M 出力
Llama 3.1 70B Instruct
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.40/M 入力、$0.40/M 出力
Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506
オープンウェイトモデル
128,000トークンのコンテキスト · $0.07/M 入力、$0.20/M 出力

amazonの他のテキストモデル

よくある質問

Nova Lite 1.0をローカルで実行できますか？: いいえ。Amazonはオープンウェイトを公開しておらず、AWS経由のAPI専用です。
Nova Lite 1.0の料金とコンテキストの長さは？: 入力は百万トークンあたり0.06ドル、出力は百万トークンあたり0.24ドルで、30万トークンのコンテキストウィンドウがあります。
Nova Liteは他のNovaモデルとどう違いますか？: Nova LiteはAmazonのNovaファミリーの中で低コストかつ高速な階層に位置し、最大の推論深度よりもマルチモーダルスループットに最適化されています。

キャプテンの評価
本当に安価なマルチモーダルの働き者で、動画をコンテキストに入れられるトリックだけでも、ドキュメントやメディアパイプラインに試す価値があります。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。