Modèles

Kiro vous donne accès à des modèles d'IA de pointe et à poids ouverts d'OpenAI, d'Anthropic et d'autres fournisseurs. GPT-5.6 apporte les modèles d'OpenAI à Kiro pour la première fois, avec trois paliers qui équilibrent performance agentive et coût. Choisissez le bon modèle pour la tâche, ou sélectionnez Auto pour laisser Kiro acheminer automatiquement chaque tâche vers le modèle optimal.

US et EU sont des géographies, chacune couvrant plusieurs Régions AWS plutôt qu'une seule Région. Toutes les méthodes d'authentification sont prises en charge pour chaque modèle. Pour connaître les Régions de chaque géographie et le point de terminaison qui traite vos requêtes, consultez Régions des points de terminaison d'inférence.

Le coût est relatif à Auto (référence de 1.0x). Par exemple, une tâche qui coûte 10 crédits sur Auto coûterait 22 crédits sur Opus, 4 crédits sur Haiku, ou 0.5 crédit sur Qwen3 Coder Next.

La géographie qui traite votre requête dépend à la fois du modèle que vous sélectionnez et de la région de votre profil Kiro. Les modèles GPT-5.6 sont servis depuis les US, quelle que soit la région de votre profil. Tous les autres modèles sont servis depuis la géographie qui correspond à votre profil.

La région du profil s'applique aux utilisateurs d'entreprise qui se connectent via IAM Identity Center ou un fournisseur d'identité externe. Les utilisateurs de la version gratuite et les abonnés individuels sont toujours servis depuis les US.

Kiro est propulsé par Amazon Bedrock, qui utilise l'inférence interrégionale pour répartir les requêtes entre les Régions au sein d'une géographie. Votre requête peut être traitée dans n'importe quelle Région listée pour votre géographie.

L'inférence interrégionale ne change pas l'endroit où vos données sont stockées. Les modèles marqués expérimentaux constituent une exception au tableau ci-dessus : ils peuvent être traités dans des Régions AWS commerciales à l'échelle mondiale, y compris à l'extérieur de la géographie de votre profil. Consultez protection des données pour la référence complète, et Inférence interrégionale Amazon Bedrock pour savoir comment les profils d'inférence acheminent les requêtes.

La disponibilité des modèles peut varier selon le pays ou la région. Les offres de modèles de Kiro sont alignées sur les exigences d'utilisation et géographiques de chaque fournisseur. Pour en savoir plus, consultez les pays et régions pris en charge : OpenAI, Anthropic, MiniMax, Zhipu AI (GLM), DeepSeek et Qwen.

Pour les modèles qui prennent en charge un effort de raisonnement configurable, vous pouvez contrôler la quantité de raisonnement que le modèle applique à vos requêtes. Des niveaux d'effort plus faibles produisent des réponses plus rapides et plus courtes et utilisent moins de crédits. Des niveaux plus élevés consacrent plus de jetons à une analyse plus approfondie, à un raisonnement en plusieurs étapes et à une génération de code plus rigoureuse.

Définissez le niveau à partir du panneau Effort du sélecteur de modèle dans l'IDE, ou avec /effort (ou l'indicateur de lancement --effort) dans la CLI. Votre choix persiste, et le sélecteur n'affiche que les niveaux pris en charge par votre modèle actuel. Consultez Effort de raisonnement pour la référence complète : mécanique par surface, modèles pris en charge, valeurs par défaut persistantes par modèle, comportement de réflexion et priorité.

• Commencez avec Auto pour la plupart des travaux. Il optimise automatiquement la qualité et le coût.
• Utilisez GPT-5.6 Sol pour le travail multi-étapes le plus difficile - refactorisations à long horizon et tâches complexes en terminal où vous avez besoin d'une performance agentive à la pointe.
• Utilisez GPT-5.6 Terra ou Luna lorsque vous voulez une solide capacité agentive avec le débit ou le coût comme préoccupation principale. Terra pour une performance équilibrée, Luna pour une efficacité maximale.
• Passez à Opus 5 lorsque vous atteignez un mur sur un problème complexe, avez besoin d'un travail soutenu sur plusieurs fichiers, ou souhaitez la coordination multi-agents et la précision de révision de code les plus solides.
• Utilisez Sonnet 5 lorsque vous voulez un comportement agentif solide à moindre coût qu'Opus, particulièrement pour les tâches multi-étapes qui doivent être menées à terme.
• Utilisez Haiku pour les itérations rapides, les corrections simples, ou lorsque vous voulez économiser des crédits.
• Surveillez votre utilisation dans vos paramètres de compte pour comprendre comment le choix du modèle influe sur la consommation.
• Tenez compte du coût du modèle dans votre palier : si vous utilisez principalement Opus, envisagez Pro+, Pro Max ou Power pour plus de crédits. Consultez forfaits et facturation pour en savoir plus.

Pour des descriptions détaillées des capacités, des points forts et du statut du cycle de vie de chaque modèle, consultez Modèles disponibles.