Cos'è Amazon Nova 2 e perché interessa gli sviluppatori europei

Amazon ha acceso i motori della sua famiglia di modelli linguistici con Amazon Nova 2, la generazione annunciata da AWS il 2 dicembre 2025 e ormai pienamente disponibile su Amazon Bedrock. Per chi sviluppa in Italia o altrove in Europa, la notizia più interessante non è solo la finestra di contesto da un milione di token: è la possibilità di invocare i modelli con un prefisso regionale europeo, un dettaglio che semplifica non poco i discorsi di residenza dei dati legati al GDPR. In questa guida ti portiamo passo dopo passo dalla creazione dell'accesso su AWS fino a un progetto funzionante: un assistente per l'analisi di documenti aziendali che usa il Code Interpreter integrato e il web grounding di Nova 2.

Non ti serve esperienza precedente con Amazon Bedrock. Ti serve però un account AWS attivo, un po' di Python e la pazienza di seguire ogni passaggio nell'ordine in cui è scritto, perché la configurazione dei permessi IAM è il punto in cui la maggior parte delle persone si blocca al primo tentativo. Il contesto generale aiuta a capire perché questa guida arriva proprio ora. Fino a qualche mese fa, chi voleva un modello linguistico con buone capacità di ragionamento, strumenti integrati e un prezzo contenuto doveva quasi sempre guardare fuori dall'ecosistema AWS. Con Nova 2, Amazon ha chiuso parte di quel gap competitivo rendendo disponibile sulla propria piattaforma nativa un modello che, secondo i dati di Artificial Analysis, tiene testa a modelli di fascia equivalente su gran parte dei benchmark pubblici, con un prezzo di output che resta tra i più contenuti del mercato per questa categoria di modello. Per chi ha già infrastruttura e competenze AWS in casa, la barriera di ingresso per iniziare a usare l'intelligenza artificiale generativa in produzione si è quindi abbassata sensibilmente.

Nova 2 Lite, Nova 2 Pro e la generazione precedente: le differenze

Prima di scrivere una sola riga di codice, è utile capire cosa cambia davvero tra Nova 2 e la generazione Nova 1 (Micro, Lite, Pro, Premier) che molti team avevano già integrato nelle proprie pipeline. La tabella seguente riassume i dati pubblicati da AWS e dalle fonti terze verificate.

    • Caratteristica: Nova 1 Lite vs Nova 2 Lite vs Nova 2 Pro (Preview)
    • Finestra di contesto: circa 300.000 token vs 1.000.000 di token vs 1.000.000 di token
    • Output massimo: 4.000 token vs 64.000 token vs 64.000 token
    • Supporto multimodale: Testo e immagini vs Testo, immagini, video, documenti vs Testo, immagini, video, documenti
    • Controllo ragionamento: N/A vs Thinking effort (esplorabile) vs Extended Thinking (esplorabile)
    • Web grounding: N/A vs Integrato vs Integrato
    • Model Context Protocol: N/A vs N/A vs Supporto nativo
    • Punteggio Intelligence Index: 8 (configurazione standard) vs 13 (configurazione High) vs 15 (configurazione Ultra)
    • Prezzo input: circa 0,06 dollari per milione di token vs circa 0,30 dollari vs circa 0,50 dollari
    • Prezzo output: circa 0,20 dollari per milione di token vs circa 2,50 dollari vs circa 4,50 dollari

Il punto di forza di Nova 2 Lite è l'equilibrio tra costo e intelligenza: secondo la documentazione AWS, il modello gestisce testo, immagini, video e documenti con una finestra di contesto di 1 milione di token e un output massimo di 64.000 token. Per chi lavora con contratti lunghi, documentazione tecnica o basi di codice intere, questo significa poter caricare interi repository o fascicoli PDF senza dover frammentare il contenuto in più chiamate API. La piattaforma Artificial Analysis riporta per Nova 2 Lite (configurazione "High") un punteggio sull'Intelligence Index di 13, con un prezzo medio dichiarato di circa 0,50 dollari per milione di token: numeri che lo collocano in una fascia competitiva rispetto a modelli di pari categoria.

Amazon Nova 2 contro gli altri modelli disponibili su Bedrock

Quando si valuta Nova 2, è importante confrontarlo non solo con i modelli della stessa famiglia, ma con l'ecosistema generale di modelli di grandi lingue su Bedrock. I modelli concorrenti più rilevanti includono Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 2.0 Flash, Meta Llama 3.1 405B e GPT-4o. In termini di prestazioni di ragionamento complesso e capacità multimodali, Nova 2 Pro si avvicina molto a Claude 3.5 Sonnet, offrendo un'alternativa competitiva che spesso costa meno. Per quanto riguarda l'efficienza e il prezzo, Nova 2 Lite si confronta favorevolmente con Gemini 2.0 Flash e GPT-4o mini, mantenendo un livello di intelligenza superiore. L'innovazione principale di Nova 2 risiede nell'API Converse, che unifica la chiamata a tutti i modelli, rendendo facile cambiare modello senza riscrivere l'applicazione, e nel supporto nativo per strumenti come Code Interpreter e Web Grounding, che permettono al modello di agire autonomamente.

Sicurezza, conformità e residenza dei dati in Europa

Per le aziende italiane, la conformità è un prerequisito non negoziabile. Amazon Bedrock offre diverse opzioni per garantire che i dati restino all'interno delle frontiere europee. Con Nova 2, è possibile utilizzare il prefisso regionali `eu.` nel model ID, ad esempio `eu.amazon.nova-2-lite-v1:0`, che instrada le richieste verso infrastrutture situate in Belgio, Francia, Germania o Italia. Questo è particolarmente importante per applicazioni che gestiscono dati sensibili come sanità, finanza o personale. AWS garantisce che i dati utilizzati per l'inferenza non vengano utilizzati per il training dei modelli e che siano soggetti alle politiche di sicurezza di AWS. Inoltre, Nova 2 supporta le certificazioni ISO 27001, SOC 2 e HIPAA, rendendolo una scelta sicura anche per i settori regolamentati. La conformità al GDPR è assicurata tramite la residenza dei dati e la possibilità di creare bucket S3 locali per la gestione dei documenti di input.

Prerequisiti: cosa serve prima di iniziare

Prima di configurare i permessi IAM e scrivere il codice, assicurati di avere a disposizione quanto segue:

    • Un account AWS attivo con un indirizzo di fatturazione associato.
    • Un utente IAM con privilegi di amministratore o almeno accesso a Amazon Bedrock.
    • Python 3.9 o superiore installato sul tuo computer.
    • Un editor di codice come VS Code o PyCharm.
    • Una connessione internet stabile per scaricare le librerie necessarie.

Passo 1-3: account AWS, accesso al modello e permessi IAM

Passo 1: crea o accedi al tuo account AWS e apri Amazon Bedrock

Accedi alla console di AWS (console.aws.amazon.com) utilizzando le tue credenziali. Nella barra di ricerca in alto a sinistra, digita "Bedrock" e seleziona "Amazon Bedrock" dalla lista dei risultati. La prima volta che accedi, ti verrà chiesto di accettare i termini di servizio di Amazon Bedrock e, se richiesto, di configurare la modalità "Accesso autonomo" (self-service access) per i modelli. Questo passaggio è necessario per poter richiedere l'accesso ai modelli personalizzati come Nova 2.

Passo 2: richiedi l’accesso ai modelli Amazon Nova 2

Dopo aver aperto Amazon Bedrock, vai nel riquadro "Modello" e clicca su "Gestisci l'accesso". Qui vedrai un elenco di modelli disponibili. Cerca "Amazon Nova 2" nella barra di ricerca. Dovresti vedere sia Nova 2 Lite che Nova 2 Pro. Clicca su "Richiedi accesso" accanto a Nova 2 Lite (poiché è la versione generalmente disponibile). Amazon ti chiederà di fornire un motivo per l'accesso, ad esempio "Sviluppo di applicazioni AI". Dopo aver inviato la richiesta, il team AWS approverà l'accesso solitamente entro 24 ore. Una volta approvato, il modello apparirà nella lista dei modelli disponibili nella console.

Passo 3: configura un utente IAM con i permessi corretti

Per evitare di usare la chiave di accesso principale del tuo account, crea un nuovo utente IAM con privilegi limitati. Vai nel servizio IAM, clicca su "Utenti" e poi "Crea utente". Assegna un nome descrittivo, ad esempio "dev-nova2". Nella sezione "Credenziali di sicurezza", seleziona "Crea chiave di accesso" e assicurati di scaricare il file CSV che contiene le credenziali. Ora devi creare una politica IAM che conceda all'utente l'accesso a Amazon Bedrock. Puoi usare la politica predefinita "AmazonBedrockFullAccess" o creare una politica personalizzata più restrittiva che permetta solo all'uso della Converse API e del modello specifico.

Passo 4-5: installa l’SDK, genera le credenziali e completa la prima chiamata

Passo 4: installa AWS CLI e Boto3

Apri il terminale del tuo computer e installa la AWS CLI (Command Line Interface) se non è già presente. Questo strumento ti permetterà di gestire le credenziali in modo sicuro. Esegui il comando seguente:

pip install boto3 awscli

Configura la AWS CLI con le tue credenziali di accesso eseguendo il comando:

aws configure

Inserisci le tue chiavi di accesso, la regione preferita (ad esempio `eu-central-1`) e il formato di output (ad esempio `json`). Questo configurerà automaticamente Boto3, la libreria Python ufficiale per AWS.

Passo 5: la tua prima chiamata con la Converse API

Una volta installato Boto3, puoi scrivere il tuo primo script Python per chiamare Nova 2. Ecco un esempio di codice che utilizza l'API Converse, che è l'interfaccia standard per interagire con i modelli su Bedrock.

import boto3


Inizializza il client Bedrock


client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='eu-central-1')



Model ID per Nova 2 Lite regionale


model_id = 'eu.amazon.nova-2-lite-v1:0'



Messaggio di input


user_message = {"role": "user", "content": [{"text": "Spiega brevemente cos'è l'intelligenza artificiale generativa."}]}



Configurazione del ragionamento (thinking effort)


response = client.converse(


modelId=model_id,


messages=[user_message],


inferenceConfig={"maxTokens": 500},


additionalModelRequestFields={"thinking": {"effort": "high"}}


)



Estrai la risposta


response_text = response['output']['message']['content'][0]['text']


print(response_text)

Eseguendo questo script, dovresti ricevere una risposta coerente e dettagliata da Nova 2 Lite, dimostrando che l'API è funzionante e che i permessi IAM sono configurati correttamente.

Passo 6: input multimodali, Extended Thinking e thinking effort

Una delle funzionalità più interessanti di Nova 2 è la capacità di gestire input multimodali, come immagini e documenti. Puoi passare immagini direttamente nel messaggio di input. Inoltre, l'API Converse supporta i campi `thinking` e `extended_thinking` per controllare il livello di ragionamento del modello. Puoi impostare `effort: low` per risposte veloci, `effort: medium` per un equilibrio, o `effort: high` per un ragionamento profondo. Per esempio, per un'attività che richiede calcoli complessi, useresti un'effort elevato. Questo è particolarmente utile per applicazioni di analisi finanziaria o di ricerca scientifica.

Passo 7: Code Interpreter e Web Grounding integrati

Per creare un assistente per l'analisi documentale, puoi sfruttare le capacità di Nova 2 di eseguire codice e cercare informazioni su internet. L'API Converse permette di passare un oggetto `toolConfig` che specifica quali strumenti sono abilitati. Se abiliti il web grounding, il modello potrà cercare informazioni aggiornate su Google per rispondere alle tue domande. Se abiliti il code interpreter, il modello può generare e eseguire codice Python per analizzare i dati forniti nei documenti. Questo trasforma Nova 2 da un semplice chatbot a un vero e proprio agente di analisi dati autonomo.

Passo 8: strumenti MCP remoti e streaming delle risposte

Amazon Nova 2 supporta nativamente il Model Context Protocol (MCP) per collegare strumenti remoti. Questo significa che puoi integrare l'assistente con database SQL, API REST o altri servizi esterni senza dover scrivere codice di integrazione complesso. Inoltre, puoi attivare lo streaming delle risposte per fornire un'esperienza utente più fluida, dove il testo appare a poco a poco invece di essere mostrato tutto insieme. Per attivare lo streaming, usa il metodo `converse_stream` invece di `converse` e itera sui blocchi di risposta per aggiornare l'interfaccia utente in tempo reale.

Progetto completo: un assistente per l’analisi di documenti aziendali

Per completare la guida, creiamo un semplice script Python che utilizza Nova 2 Lite per analizzare un documento PDF. Lo script caricherà il documento, lo passerà al modello e chiederà al modello di estrarre le informazioni chiave. Questo esempio dimostra come combinare l'input multimodale, il ragionamento avanzato e le capacità di testo del modello.

Costi, quote e ottimizzazione della spesa su Bedrock

Amazon Bedrock utilizza un modello di pagamento in base all'uso. I costi dipendono dal tipo di modello, dalla dimensione del token di input e output e dalla regione. Nova 2 Lite è generalmente più economico rispetto a Nova 2 Pro. Per ottimizzare la spesa, puoi usare il campo `maxTokens` per limitare la lunghezza della risposta, usare la compressione dei token per ridurre la dimensione dell'input e attivare il caching delle risposte per le richieste ripetute. AWS offre anche crediti gratuiti per i nuovi clienti, che possono essere utilizzati per sperimentare Nova 2 senza costi iniziali.

Errori comuni da evitare con Amazon Nova 2 su Bedrock

    • Non usare la chiave di accesso principale dell'account AWS per le applicazioni di produzione.
    • Dimenticare di configurare la regione corretta nel client Boto3, specialmente quando si usano modelli regionali.
    • Overspendere con il campo `maxTokens`, causando costi elevati per output lunghi.
    • Non abilitare i permessi IAM corretti, il che porterà ad errori di accesso al modello.
    • Non leggere la documentazione specifica per la versione del modello utilizzato.

Risoluzione dei problemi: gli errori più frequenti