Nova Premier cobra 41 vezes mais que o Llama 4 Scout — vale?

O que o release diz e o que a fatura mostra

A Amazon posicionou o Nova Premier 1.0 como o modelo multimodal mais capaz do seu catálogo, voltado para raciocínio complexo e destilação de modelos customizados. Já o Llama 4 Scout, da Meta, foi lançado em abril deste ano como uma mistura de especialistas (MoE) com 109 bilhões de parâmetros totais e 17 bilhões ativos, multimodal nativo, e a vantagem declarada de ser aberto. Em comum, os dois aceitam imagem e devolvem texto. Em preço, vivem em galáxias diferentes.

A conta, em números crus

O Nova Premier cobra US$ 2,50 por milhão de tokens de entrada e US$ 12,50 por milhão de tokens de saída. O Llama 4 Scout cobra US$ 0,10 e US$ 0,30, respectivamente. Isso significa que cada token que sai do Nova Premier custa cerca de 41 vezes mais do que o mesmo token saindo do Scout. Para um sistema que gera 10 milhões de tokens por mês, a diferença entre as duas faturas é de aproximadamente US$ 122 — e isso só na ponta de saída.

O Scout ainda oferece um bônus que a Amazon não iguala: 1.310.720 tokens de contexto contra 1.000.000 do Premier. Em tarefas que exigem colar documentos longos ou manter histórico extenso, esse 31% a mais de janela pode evitar a conta de um sistema de RAG separado.

Inteligência medida e o que isso significa

No índice de inteligência da Artificial Analysis, o Nova Premier marca 12,718 e o Scout marca 10,256. A diferença existe, mas nenhum dos dois está no topo do mercado hoje — o ranking atual é liderado pelo OpenAI o3 (31,096), seguido pelo Claude Haiku 4.5 (29,892). Ou seja: você está pagando caro no Premier para ficar abaixo da metade da escala dos melhores.

O Scout tem um detalhe que pesa: a Meta publicou notas de codificação (8,168) e agentic (1,1), enquanto o Premier não traz essas medições no catálogo. Para quem está montando um pipeline de código ou automação, a ausência de dado da Amazon é por si só uma informação — você está comprando no escuro.

Velocidade, peso de modelo e a questão do open weights

Em tokens por segundo, o Scout entrega 111,53 contra 31,91 do Premier. Em workloads interativos, isso é a diferença entre uma resposta que aparece e uma resposta que faz o usuário esperar. O Scout também é open weights, o que permite self-hosting, destilação local e auditoria do modelo — algo que o Premier, fechado, simplesmente não oferece.

A velocidade do Scout vem com uma contrapartida: o índice de "omnisciência" é -52,15, pior que o -35,383 do Premier. Em outras palavras, o Scout alucina mais. Para tarefas onde a verificação é fácil (extração de dados estruturados, classificação), isso é administrável. Para geração de texto que vai direto ao cliente sem revisão, é um risco real.

Quando cada um ganha

O Nova Premier 1.0 ganha quando você precisa do melhor que a Amazon oferece para raciocínio complexo dentro do ecossistema AWS, tem orçamento para absorver US$ 12,50 por milhão de tokens de saída e não quer lidar com self-hosting. É a escolha de quem já está preso ao Bedrock e quer consistência de fornecedor.

O Llama 4 Scout ganha quando o custo manda, quando a janela de contexto maior faz diferença, quando você quer open weights para rodar localmente ou destilar, e quando a velocidade de resposta importa mais que a taxa de alucinação. É a escolha de quem está construindo um produto enxuto e precisa de margem.