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在人工智能快速发展的今天，越来越多的企业希望借助大规模语言模型（LLM）、生成式 AI、计算机视觉与语音识别等技术来提升业务能力。然而，在落地实践的过程中，企业最关心的问题之一就是：使用这些 AI 模型的成本如何计算？

在云计算环境下，应用系统的访问量往往存在较大的波动，后端服务如何在高并发场景下保持稳定与高效，就成为企业架构设计的核心问题。负载均衡器因此成为应用架构中不可或缺的一环。在 Amazon Web Services (AWS) 中，Application Load Balancer（ALB） 作为 Elastic Load Balancing (ELB) 服务家族的重要成员，凭借其智能化的第七层流量调度能力，为构建现代化应用提供了坚实的支持。

在当今内容多元化的数字时代，语音正成为信息传播与用户交互的重要载体。无论是有声书、在线学习、短视频配音，还是智能客服系统，文本转语音（TTS）技术的价值日益凸显。而 Amazon Polly，作为 AWS 推出的文本转语音服务，正在为开发者和企业提供自然流畅、低延迟的语音合成能力，让内容真正“开口说话”。

在当今数字化世界中，视觉数据已经成为推动业务创新和决策的重要驱动力。无论是社交媒体每天涌现的海量图片，还是安防系统中实时产生的监控视频，企业越来越需要一种高效、准确的方式，从中提取有价值的信息。AWS Rekognition 正是亚马逊为满足这一需求而推出的图像与视频分析服务，它让企业能够轻松利用人工智能的力量，释放视觉数据背后的潜能。

随着大型和中小型企业遭遇的安全漏洞数量不断增加，拥有一个完善的安全平台显得尤为重要。保护个人身份信息 (PII) 等宝贵数据至关重要。随着 AWS 云中存储的数据量不断增长，企业往往感到手动对数据及其权限进行分类、审计与监控既耗时又低效。此时，自动化发现与防护机制显得不可或缺。