ERNIE X1 vs Amazon Nova Premier
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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BaiduのERNIE X1とAmazonのAmazon Nova Premierは、注目度の高い主要AIモデルです。ERNIE X1は128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.40/出力$1.60、一方のAmazon Nova Premierは1M トークンのコンテキストで入力$2.00/出力$8.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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ERNIE X1
ディープ推論・論理エンジンBaidu の ERNIE X1 は、高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 82/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）を実現しています。
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
128K tokens
N/A
Amazon Nova Premier
フラッグシップ最先端モデルAmazon の Amazon Nova Premier は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 87/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）を実現しています。
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
1M tokens
55%
ひと目でわかる主な違い
- ERNIE X1 is 5.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Amazon Nova Premier has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Amazon Nova Premier is faster at 75 tok/s vs 65 tok/s.
| Feature | ERNIE X1 | Amazon Nova Premier |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 87 |
Provider | Baidu | Amazon |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.60 / 1M | $8.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $1.55 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 55% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | 68% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.50 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
ERNIE X1 · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（GPQA Diamond 65% · MMLU-Pro 80%）
- 毎秒 65 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 820ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Amazon Nova Premier · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 68%）
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | ERNIE X1 | Amazon Nova Premier |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $0.35 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 11K | 8K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | ERNIE X1 | Amazon Nova Premier |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ernie-x1 | nova-premier |
| API Protocol | Baidu REST API (OpenAI-Compatible) | Amazon REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-03 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | January 2025 |
| Architecture | Deep Deliberate Reasoning Transformer | Frontier Multimodal Enterprise Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 128K window | Flat rate ($2/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Cached input at $0.5/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Baidu Production Safety & Alignment Verified | Amazon Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision, video |
| Output Modalities | text | text |
ERNIE X1 vs Amazon Nova Premier: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, ERNIE X1 or Amazon Nova Premier?
Amazon Nova Premier is more intelligent. It scores 87 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Amazon Nova Premier is faster, generating 75 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
ERNIE X1 is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Amazon Nova Premier has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Amazon Nova Premier has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
総合評価
ERNIE X1（高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とAmazon Nova Premier（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではAmazon Nova Premierがリードし、応答速度とスループットではAmazon Nova Premierが優れ、APIコスト効率ではERNIE X1が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には ERNIE X1 と Amazon Nova Premier のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Amazon Nova Premier が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
ERNIE X1 と Amazon Nova Premier ではどちらのAPI料金が安いですか？+
ERNIE X1 は100万トークンあたり入力$0.40 / 出力$1.60、Amazon Nova Premier は入力$2.00 / 出力$8.00です。総合的なコスト効率では ERNIE X1 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは ERNIE X1 が 128K トークン、Amazon Nova Premier が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Amazon Nova Premier がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: BaiduおよびAmazon公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。