Amazon Bedrock 通过专注于灵活性、模型多样性以及与 AWS 基础设施的深度集成，使其与 Microsoft Azure 的 OpenAI 服务和 Google Vertex AI 等云 AI 服务区分开来。虽然这三种服务都提供对基础模型的访问，但 Bedrock 强调多提供商方法，允许开发人员在单个托管服务中选择精选的模型（例如，Anthropic 的 Claude、Stability AI 的 Stable Diffusion 或 AWS 的 Titan）。相比之下，Azure OpenAI 服务侧重于 OpenAI 的模型，如 GPT-4 和 DALL-E，而 Vertex AI 则优先考虑 Google 自己的模型（如 PaLM、Imagen）以及有限的第三方选项。这使得 Bedrock 更适合那些希望在不管理单独的供应商集成的情况下比较或切换模型的团队。
Bedrock 的一个主要优势是它与 AWS 服务的原生集成。例如，开发人员可以轻松地将 Bedrock 模型与 AWS Lambda 函数链接起来，将训练数据存储在 S3 中，或通过 CloudWatch 监控使用情况。Azure OpenAI 服务也类似地与 Azure 的生态系统（例如，Azure Functions、认知服务）相关联，而 Vertex AI 则利用 Google Cloud 工具，如 BigQuery 和 Dataflow。但是，Bedrock 的无服务器架构简化了扩展，因为它自动处理基础设施配置，这与 Vertex AI 不同，Vertex AI 可能需要手动配置 GPU/TPU 集群。Azure OpenAI 提供类似的扩展性，但与 Bedrock 通过 Amazon SageMaker 提供的微调选项相比，定制性有限。
定制是另一个区别因素。Bedrock 允许开发人员使用存储在 AWS 中的专有数据来微调模型，同时保留对数据隐私的控制。Azure OpenAI 为 OpenAI 模型提供有限的微调，主要通过提示工程。Vertex AI 支持通过 AutoML 或自定义训练管道进行更广泛的定制，但需要更深入的 ML 专业知识。例如，构建聊天机器人的开发人员可以使用 Bedrock 并排测试 Claude 和 Titan 模型，使用公司数据微调性能最佳的模型，并通过 AWS API Gateway 部署它——所有这些都在一个统一的工作流程中完成。相比之下，在 Azure 或 Google Cloud 中切换 OpenAI 和其他模型将涉及单独的服务和 API。Bedrock 的按需付费定价（每次 API 调用）也与 Vertex AI 的计算小时计费或 Azure 的基于令牌的成本形成对比，从而可能降低可变工作负载的开销。