人工知能（AI）と生成AIの急速な発展に伴い、企業における大規模モデル（LLM）の需要が爆発的に増加しています。自動顧客サービスやインテリジェント検索から、コンテンツ生成やビジネス上の意思決定支援まで、AIは様々な業界に徐々に浸透しつつあります。しかし、このイノベーションの背後には、無視できない問題が潜んでいます。料金。
過去のクラウドコンピューティングのコストは主にコンピューティング、ストレージ、ネットワークリソースに集中していましたが、生成AIの時代では、モデル呼び出しコスト エンタープライズオペレーションにおける新たな大手プレーヤーになる。 アマゾンの岩盤 企業の大規模モデル利用のニーズに応えるため、基盤となるインフラストラクチャやトレーニング プロセスを管理する必要なく、シンプルな API を通じてさまざまなメーカーの基盤モデル (Foundation Models) を呼び出すことができます。
これは企業にとって大きな利便性をもたらしますが、同時に、Bedrockの料金モデルは複雑で柔軟性が高いため、適切な計画を立てなければ、費用が制御不能になりやすいという問題があります。この記事では、AWSの公式情報と実際の経験を組み合わせ、Bedrockの価格設定について解説します。 AWS Bedrock の価格設定ロジック、一般的なコストの落とし穴、最適化戦略 包括的な分析を提供し、企業がイノベーションを受け入れながら財務の安定性を維持できるように支援します。
AWS Bedrock の料金体系について
時間単位や秒単位で課金される従来のEC2とは異なり、Bedrockは 使用量ベースの価格設定つまり、使った分だけ支払うということです。このモデルは公平で透明性が高いように見えますが、トークンの計算方法やモデルの違いにより、そのロジックを理解するのは容易ではありません。
1. トークン課金メカニズム
- 入力トークン: ユーザーの質問、コンテキスト情報、サンプル データなど、モデルに提供するプロンプトを指します。
- 出力トークン: モデルによって生成された回答、予測、または結果を指します。
例えば、500語の英語の説明を入力すると、約350～400トークンが消費されます。一方、モデルが800語の回答を生成する場合は、600～700トークンが必要になる場合があります。このように、1回の呼び出しで1,000トークン以上が使用される場合があります。
ここで注目すべき点が 1 つあります。トークン課金では有効なトークンと無効なトークンが区別されないつまり、モデル生成時に冗長なコンテンツや無関係なコンテンツが含まれていたとしても、ユーザーはすべての出力トークンに対して料金を支払う必要があります。そのため、企業はプロンプトや呼び出しロジックの設計において、特に注意を払う必要があります。
各モデルの単価は 100万トークンあたり 価格は数ドルから数十ドルの範囲です。大規模で高精度なモデル（Anthropic Claude 3など）の場合、軽量なモデル（Amazon Titan Embeddingsなど）よりも大幅にコストが高くなります。
2. モデルベースの価格設定
Bedrock は、次のような複数のモデル プロバイダーと統合されます。
- 人類学的なクロード: 会話、長文生成、セキュリティに優れており、高品質なインタラクションが求められるシナリオに適していますが、価格は比較的高めです。
- AI21ラボ ジュラシック: 言語生成と知識質問応答に優れており、価格性能比も適度です。
- 安定性AI：主に画像生成タスクを対象としており、純粋なテキストモデルとは価格と使用モデルが異なります。
- アマゾンタイタン: 埋め込み、分類、要約などのタスクに重点を置いており、コストが低く、大規模な展開に適しています。
モデルを選択する際には、パフォーマンスだけでなく、価格も総合的に比較する必要があります。例えば、同じサマリー生成タスクの場合、TitanはClaudeの3分の1のコストで済むかもしれません。
3. 使用量は価格に影響する
- 通話頻度: ビジネス シナリオでオンライン カスタマー サービスなどの高頻度の呼び出しが必要となり、1 時間あたり数千件のリクエストが発生する場合、コストは急激に上昇します。
- リクエストサイズ: 単一のリクエスト入力が長くなるほど、消費されるトークンが多くなり、手数料も当然増加します。
- アプリケーションシナリオ: 多くの場合、バッチ生成（1 回のクリックで複数の記事の要約を生成するなど）の方が、1 つずつ呼び出すよりも経済的です。
簡略化された式:
コスト ≈ モデル価格 × (入力トークン + 出力トークン) × 呼び出し回数
よくあるコストの落とし穴
多くの企業は、Bedrockを使い始める際に、そのコストと複雑さを過小評価しがちです。特によくある落とし穴は次のとおりです。
1. プロンプトが長すぎる
より良い回答を得るために、プロンプトに詳細な説明や文脈、さらには無関係な情報まで追加することに慣れているチームもあります。これにより結果の質はある程度向上しますが、入力トークンの数が大幅に増加します。例えば、3,000語の文脈を入力する場合、1回の試行で2,000以上のトークンが必要になる場合があります。
実際には、一部の企業ではQAシナリオにおいて、ユーザーインタラクション履歴全体をPromptに読み込みます。これによりモデル出力の一貫性は向上しますが、コストが飛躍的に増加することがよくあります。ユーザーとカスタマーサービス担当者との会話が10ラウンド以上続くと、各通話に履歴コンテンツが蓄積され、数千トークンが消費されます。
2. 最強モデルへの過度の依存
Claudeをはじめとする高性能モデルは優れたパフォーマンスを発揮しますが、軽量モデルに比べて数倍高価になることがよくあります。多くのチームはタスクシナリオを区別できず、最も強力なモデルを一律に使用してしまい、予算を急速に枯渇させてしまいます。
3. キャッシュメカニズムを無視する
一般的な質問やシナリオでは、答えはほぼ同じです。しかし、一部のチームは結果をキャッシュしておらず、その結果、モデルが毎回再利用されています。時間の経過とともに、この繰り返しの消費は20%から30%にも及ぶ可能性があります。
4. リアルタイム通話が多すぎる
即時の応答が必要なアプリケーション（カスタマーサービスロボットや音声アシスタントなど）の場合、リクエストのマージやレイテンシの最適化を行わずに大規模なモデルを毎回リアルタイムで呼び出すと、呼び出し回数が飛躍的に増加し、コストも急激に上昇します。
さらに、見落とされやすい別の状況があります。開発およびテスト中の意図しない呼び出しモデルをデバッグするときに、チームが呼び出し回数に制限を設けていない場合、頻繁な実験リクエストによって多大なコストが発生する可能性もあります。
AWS Bedrock コスト最適化戦略
上記の問題に対処するために、企業は以下の戦略を通じてコストを効果的に最適化できます。
1. 簡素化されたプロンプトデザイン
- プロンプトには必要な情報のみを記載し、繰り返しを避けてください。
- 「顧客プロファイルに基づいて回答してください（添付を参照）」などの長い指示の代わりにプレースホルダーを使用します。
- 複数回の会話の中で、 コンテキストクリッピング会話履歴全体を読み込むのではなく、関連する部分のみが保持されます。
場合によっては、このアプローチは 入力トークンの数が30%～50%減少する、直接的にコストを削減します。
2. モデルの階層化
- 単純なタスク (キーワードの抽出、分類、翻訳など) を軽量モデルに委任します。
- 複雑なタスク (複数ターンのダイアログや長いテキストの要約など) は、高性能モデルに任せましょう。
- 合格 A/Bテスト 「過剰なパフォーマンス」を回避するために、実際のシナリオでさまざまなモデルのパフォーマンスを確認します。
3. リクエストのバッチ処理
たとえば、ドキュメントの概要要求を 1 つずつ送信するのではなく、複数のドキュメントの概要要求を一度に送信すると、呼び出し回数が減るだけでなく、全体的なスループットも向上します。
4. キャッシュと再利用の導入
- 頻繁に質問される質問 (FAQ など) の場合、繰り返しの呼び出しを避けるために結果が直接キャッシュされます。
- 推奨や検索などのシナリオでは、ベクターデータベース (Amazon OpenSearch や Pinecone など) を組み合わせて、結果を再利用するための埋め込み情報を保存できます。
5. 監視と予算管理を活用する
- の助けを借りて AWS クラウドウォッチ 通話量、応答時間、消費量を監視します。
- 使用 AWS 予算 コストの上限とアラートを設定します。
- サードパーティプラットフォーム フィノウトこれにより、よりきめ細かなコスト追跡と最適化の提案が可能になります。
これらのツールは、コスト管理に加えて、異常なパターンの検出にも使用できます。例えば、ある日に通話量が急増した場合、システムの不正利用やトラフィック攻撃が発生している可能性があります。
実践的なケース分析
事例1：Eコマース顧客サービスの最適化
あるeコマースプラットフォームは、カスタマーサービスシステムにClaudeモデルを導入しました。当初は、顧客体験を向上させるために、各会話のチャット履歴をすべて読み込みました。その結果、月額費用が予算の3倍を超えてしまいました。
最適化対策：
- 要約技術を使用して、過去の会話を短縮し、現在の問題に関連する情報のみを保持します。
- Titan モデルで一般的な問題を処理して、複雑な問題の場合のみ Claude を呼び出します。
- FAQ のキャッシュを導入しました。
最終結果：コスト削減 55%応答速度が向上し、ユーザー満足度も基本的に安定しています。
事例2：コンテンツ生成プラットフォーム
あるスタートアップ企業は、クライアント向けの製品説明を作成するためにBedrockを使用していました。当初は、説明文を作成するたびにClaudeにリアルタイムで電話をかける必要があり、非常にコストがかかっていました。
最適化後、バッチ生成とキャッシュメカニズムを使用してコストを削減します。 40%+同時に、プロンプトの最適化によりトークンの入力が削減され、全体的な費用対効果が大幅に向上します。
注目すべきことに、同社は最適化プロセスにおいて、プロンプトの説明がより明確で構造化されている場合、モデルが出力する冗長なコンテンツが少なくなり、より短く、よりカスタマイズされた結果が得られることを発見しました。これにより出力トークンの数はさらに削減され、品質とコストの両面でメリットがもたらされます。
要約する
Amazon Bedrockは、企業が大規模なハードウェアやトレーニングリソースに投資することなく、強力な生成AIモデルに簡単にアクセスできるようにします。このプラットフォームは、企業にとってイノベーションのハードルを大幅に下げますが、 柔軟なトークンベースの価格設定メカニズム それはまた、企業がコストを洗練された方法で管理することを学ばなければならないことも意味します。
合格 合理化されたプロンプト、階層的な選択モデル、バッチ処理リクエスト、キャッシュの再利用、および監視アラート このような方法を使用することで、企業は Bedrock の使用コストを大幅に削減できるだけでなく、さまざまなシナリオでコストとパフォーマンスの最適なバランスを見つけることもできます。
生成型AIの時代において、コスト管理は技術力と同様に重要です。財務の持続可能性を維持することによってのみ、企業はAIイノベーションを真にビジネスの中核に統合し、その価値を最大化することができます。
