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。
