AWS는 AWS Machine Learning Blog에 따르면, TwelveLabs의 Pegasus 1.5가 Amazon Bedrock에서 사용 가능하다고 2026년 10월 9일에 발표했습니다. 이 모델은 긴 형식의 비디오를 구조화되고 타임스탬프가 지정된 메타데이터로 변환하는 비디오 언어 모델입니다.
변경 사항
이전 Pegasus 버전들은 클립에 대한 질문에 답변하는 방식이었습니다. 하지만 Pegasus 1.5는 전체 비디오를 탐색하며, 사용자가 정의한 기준에 맞는 모든 세그먼트를 찾아내고, 시작 및 종료 시간과 요청한 필드를 포함하여 JSON 형식으로 반환합니다. AWS는 이전 버전 대비 네 가지 변경 사항을 나열했습니다:
- 시간 기반 메타데이터(Time-based metadata). 사용자가 세그먼트, 이벤트 또는 큐를 정의하면 모델이 각 일치 항목을 반환합니다.
- 멀티모달 프롬프팅(Multimodal prompting). 세그먼트 정의에 텍스트 설명과 참조 이미지를 페어링하여 특정 제품이나 로고의 위치를 파악할 수 있습니다. 단일 요청으로 최대 30개의 참조 이미지를 포함할 수 있습니다.
- 실시간 처리(On-the-fly processing). 비디오는 Amazon S3에서 직접 또는 base64 문자열로 전송되며, 별도의 수집(ingestion) 파이프라인이나 사전 인덱싱 과정이 필요 없습니다. AWS에 따르면 데이터는 AWS 데이터 경계 내에 머무릅니다.
- 더 긴 입력 길이(Longer input). Pegasus 1.2에서는 최대 1시간이었던 비디오를 단일 요청으로 최대 2시간까지 처리할 수 있습니다.
제한 사항 및 설정
파일은 S3에서 최대 2GB, 또는 base64 문자열로 최대 25MB까지 업로드할 수 있습니다. 해상도는 360×360부터 5184×2160까지이며, 화면 비율(aspect ratio)은 1:1부터 2.4:1까지 지원합니다. 영어는 완벽하게 지원됩니다. 러시아어, 스페인어, 독일어를 포함한 여러 다른 언어들은 부분적으로만 지원됩니다.
모델 호출은 InvokeModel API 또는 스트리밍 출력을 위한 InvokeModelWithResponseStream을 통해 수행할 수 있습니다. 모델 ID는 twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0입니다. Bedrock 콘솔에서 접근을 활성화해야 하며, IAM 정책에 invoke 권한이 필요합니다. 비용은 application inference profiles를 사용하여 애플리케이션별로 추적할 수 있으며, 사용량 지표는 CloudWatch에서 확인할 수 있습니다.
두 가지 모드가 존재합니다. 일반(General) 모드는 텍스트 프롬프트를 받아 텍스트를 반환하거나, 스키마를 제공할 경우 JSON을 반환합니다. 시간 기반 메타데이터(Time-based metadata) 모드는 프롬프트 대신 세그먼트 정의(segment definitions)를 받아 일치하는 세그먼트 목록을 반환합니다. 여러 정의가 하나의 요청에서 실행될 수 있으며, 반환되는 각 세그먼트는 해당 정의와 연결됩니다.
사용 가능 여부 및 결제
이 모델은 US West (Oregon) 지역에서 사용할 수 있습니다. AWS는 향후 추가될 지역에 대해서는 독자들에게 리전 목록(Region list)을 안내하고 있습니다. 결제는 AWS Marketplace를 통해 이루어지므로, 비용 청구는 Amazon Bedrock 아래가 아닌 AWS 청구서와 Cost Explorer의 TwelveLabs 항목에서 확인됩니다. 가격 정보는 Bedrock 가격 책정 페이지에 나와 있으며, 이번 발표에서는 구체적인 수치를 언급하지 않았습니다.
의도된 사용 사례
AWS는 이 모델을 대용량 장편 비디오를 다루는 조직(예: 뉴스 아카이브, 스포츠 방송사, 스트리밍 서비스)을 위해 포지셔닝하고 있습니다. AWS에 따르면 사람들은 수동으로 푸티지를 태그하는 방식에서 벗어나 모델의 메타데이터를 검토하며 루프 안에 머무르게 될 것이라고 합니다.