本文將深入探討如何在 Amazon Bedrock 上實現精明的成本管理，確保您的生成式 AI 專案不僅具備變革性潛力，更能維持健康的財務表現，實現永續發展。
掌握支出：從基礎到洞察
Amazon Bedrock 的計費模式直接且彈性：您用多少，付多少錢。 為了精確掌控成本，深入了解其主要計費項目至關重要。以下是常見的計費項目及其潛在陷阱：
| 計費項目 | 說明 | 常見陷阱 |
|---|---|---|
| 模型推論 (Inference) | 按輸入 / 輸出 Token 或影像數計價，可選 On‑Demand、Batch、Provisioned Throughput | 只用 On‑Demand 導致單價過高 |
| 模型客製化 (Customization) | RAG、Fine‑tuning、Continued Pre‑training 的訓練與儲存費 | 未評估 ROI 就進行深度訓練 |
| 自帶模型 (Import) | 匯入免費，推論與儲存照計費 | 匯入後忘記關閉閒置端點 |
因此，精準優化的第一步就是理解您的使用模式。為此，務必善用 AWS 內建的成本管理工具，能幫助您清楚了解每一分錢的流向。以下是一些實用的工具與做法：
| 工具／做法 | 用途 | 實務建議 |
|---|---|---|
| Inference Profile + Tagging | 為不同專案標記費用歸屬 | 上線前就定好 Tag，月底帳單一目了然 |
| AWS Budgets / Cost Explorer / Anomaly Detection | 設預算、查明細、找異常 | 預設告警門檻，超標即通知 |
| CloudWatch 指標告警 | 即時監控 Token 數、延遲與錯誤率 | 對常用模型設立警示閾值，避免資源爆衝 |
五大核心策略，讓您的 AI 跑得又快又省！
想要在 Amazon Bedrock 上實現成本效益，可以從以下幾個核心方向著手：
1. 聰明選模型與智慧路由：適合的才是最好
Amazon Bedrock 提供多種基礎模型，能力和費用各不相同。並非功能最強大的模型就一定最適合您的所有需求。
- 秘訣： 針對不同任務，選擇「夠用就好」的模型。例如，簡單的文本摘要可能不需要頂級大模型，選擇輕量級的模型就能達到效果，大幅節省成本。
- 靈活切換： Bedrock 的統一 API 設計，讓您可以輕鬆替換不同模型，方便您測試並找到最佳的成本效益組合。
- 智慧提示路由 (Intelligent Prompt Routing)： 這是一種進階的模型選擇策略。您可以根據查詢的複雜度，自動將請求導向不同成本效益的模型（例如，簡單查詢用便宜模型，複雜查詢用高階模型），在不犧牲品質的前提下，實現動態的模型選擇與成本管理。
2. 提示工程與客製化：逐步調整，漸進優化
當您希望模型具備特定領域知識或更貼近企業語境時，建議採用 「先輕後重」 的客製化流程，依照成效與成本逐步升級：
- 精煉提示 (Prompt Engineering)： 這是最便宜也最快的方法。透過精心設計、清晰明確的提示語，就能引導模型產生理想的回應。花點時間調整提示，往往能事半功倍，減少不必要的 Token 使用。
- 檢索增強生成 (RAG)： 如果需要模型使用您的專有資料，優先考慮 RAG。它能讓模型在生成回應時參考外部知識庫，而不需要重新訓練整個模型，成本效益遠高於微調。
- 微調 (Fine-tuning)： 只有當提示工程和 RAG 都無法滿足需求時，才考慮微調。它能讓模型更貼合您的資料，但成本相對較高，因為需要額外的訓練和模型託管費用。
- 模型蒸餾 (Model Distillation)： AWS Bedrock 還支援此技術，它允許您利用大型、高品質的「教師模型」的知識，來訓練一個更小、更具成本效益的「學生模型」。這樣即使是較小的模型，也能在特定任務上達到接近大型模型的準確度，尤其適合需要大規模推理的場景，大幅降低長期運營成本。
3. 巧用緩存與批次處理：減少重複工作
重複性高的任務是成本浪費的溫床，透過緩存和批次處理可以有效解決：
- 提示緩存 (Prompt Caching)： 對於經常重複出現的上下文或提示，啟用內建的提示緩存功能。模型會記住這些內容，減少重複計算，大幅降低 Token 費用並加快回應速度。
- 客戶端緩存 (Client-side Caching)： 在您的應用程式端也建立緩存機制。對於高度重複的查詢，直接從本地緩存中取得結果，減少對 Bedrock API 的呼叫。
- 批次推理 (Batch Inference)： 對於不需要即時回應的大量資料處理任務，選擇批次模式。例如，每天晚上批量生成產品描述。批次處理通常比即時調用便宜，效率也更高。
4. 吞吐量選擇：配合流量，減少浪費
Amazon Bedrock 提供兩種主要的模型吞吐量選項：
- 隨需模式 (On-Demand)： 按使用量付費，適合流量不穩定、測試階段或概念驗證 (POC) 專案。
- 預留吞吐量 (Provisioned Throughput)： 預先承諾一定的使用量並獲得專用資源。適合流量穩定且要求低延遲的生產環境。客製化模型通常需要此模式。
- 秘訣： 根據您的應用程式流量模式來選擇，避免資源閒置或過度使用。
5. 高效 Agent 設計：小而專精，協同合作
在建構多功能生成式 AI 應用時，考慮設計小型且專注的 Agent (代理程式)，讓它們彼此協作，而不是單一龐大的 Agent。這種「分工合作」的架構，能讓您針對不同子任務選擇最經濟的模型，避免資源浪費，從而優化整體成本，提升系統效率。
智慧前行：讓勤英科技助您實現高效 AI 應用
成本優化是一個持續且動態的過程，需要不斷監控、評估與調整。面對生成式 AI 應用日益複雜的架構和不斷變化的雲端成本模型，許多企業會面臨挑戰。
如果您也正在導入生成式 AI，卻對成本控管感到棘手，勤英科技提供 Amazon Bedrock 等主流 AI 平台的導入與成本優化服務。我們是AWS的代理商，協助企業從模型選擇、提示設計到快取機制，逐步打造高效又省錢的 AI 解決方案。
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*資料來源: AWS Blog
