為什麼企業需要重視 AWS Bedrock 的成本治理?
生成式 AI 技術快速進化,許多企業積極部署如 AWS Bedrock 這類大型平台進行模型生成、內容擴充與工作流程自動化。然而,Bedrock 採用的「token 計費模式」與多樣模型選擇,在靈活之餘,也隱藏著高度變動的帳單風險。
若未落實資源監控與節費規劃,Bedrock 成本將隨使用量與模型選型呈倍數成長,影響整體 ROI 與預算配置。
若您希望深入了解企業如何實際部署 Amazon Bedrock,並評估模型選型與資料安全等議題,建議閱讀我們的另一篇完整分析文章:《Amazon Bedrock 成本優化指南》。
核心費用組成簡介
雖然本文聚焦節費策略,但理解基本計費邏輯仍為前提:
- 按 Token 計費: 所有輸入與輸出皆以 token 數量計費。
- 模型差異化定價: 每種模型(如 Claude、Titan、SDXL)有不同輸入/輸出單價。
- 三種模式選擇: 支援即時計費(On-Demand)、預約資源(Provisioned Throughput)、與批次作業(Batch Mode)。
正因如此,企業需根據應用場景與使用規模制定最適策略,才能真正控制生成式 AI 成本。
五大關鍵策略:用得聰明、省得實在
1. 精簡 Prompt 設計,降低 Token 過度使用
大量冗長的 prompt、未控管的回應長度,是導致帳單爆量的常見主因。建議:
- 為所有請求設置回應長度上限
- 精簡語意指令、避免迂迴語句
- 建立標準化 prompt 模板供內部使用
✅ 成效預估:可有效減少 15–30% token 使用量
2. 適時改用批次模式,節省 50% 運算成本
對於非即時應用(如分類、摘要、資料轉換等),採用 Bedrock 的 Batch 模式處理大量資料能節省高達一半費用。可搭配 Amazon S3 實現:
- 低頻大量運算
- 離峰執行以避開高流量時段
✅ 建議導入部門:客服中心、法務分析、內部報表自動化
3. 選擇輕量模型,避免高價模型濫用
如非必要,建議以 Amazon Titan Lite 或嵌入模型替代大型語言模型(如 Claude 3.5 Sonnet)。例如:
- Titan 每千 token 僅 $0.0002,低於 Claude 的 $0.015 多倍以上
- 嵌入模型適用於搜尋、比對等任務,效能佳且價格低廉
✅ 成效預估:單次請求成本可降低 10–20 倍
4. 善用預約資源,獲取最多 70% 折扣
若企業有穩定且長期的 AI 工作負載,建議採用「Provisioned Throughput」模式,預約模型資源:
- 支援 1 個月與 6 個月承諾使用
- 單位成本可降至原價的 3 成左右
⚠️ 注意:需定期檢視使用率,避免閒置資源造成反效果
5. 避免資源閒置與重複運算
許多企業未設置使用後自動釋放、未整合嵌入儲存等,導致資源持續計費,常見於:
- Provisioned 模型未停用
- 相同輸入未啟用快取(Prompt Caching)
- 嵌入結果未儲存而重複生成
建議導入資源使用監控與內部工作流程自動化,以降低此類隱性成本。
勤英科技如何協助企業降低 AI 成本?
作為多雲與 AI 專業顧問,勤英科技協助企業:
- 建立 AI 成本預估與使用規範
- 依照任務匹配最適模型與資源策略
- 整合生成式 AI 於現有架構下,最大化使用效率
結語:生成式 AI 的下一步,是節費治理而非盲目擴張
部署 AWS Bedrock 雖然能快速賦能企業智能應用,但若未建立完善的成本控管機制,再高效的模型也可能轉為財務壓力。
透過專業導入策略與治理框架,企業才能真正「以最低成本實現最大 AI 價值」。已有使用 Databricks,歡迎聯繫我們的進一步了解。