生成 AI テクノロジーがさまざまな業界で導入されるにつれ、さまざまな大規模モデルをすぐにサポートするプラットフォームである Amazon Bedrock に注目する企業が増えています。しかし、多くのユーザーは、価格体系は複雑で、複数のモデル間で価格に大きな差があるこのような問題に悩まされています。この記事では、AWS Bedrock の課金モデル、モデル価格の比較、コスト最適化戦略について詳しく説明します。また、実際の企業の使用シナリオと組み合わせて、少ない予算でより大きな価値を実現できるようにします。
AWS Bedrock とは何ですか?
Amazon Bedrock は、AWS が立ち上げた生成 AI モデル・アズ・ア・サービス プラットフォームであり、次のような複数のトップ AI ラボからの基礎モデルを提供します。
- 人類学的なクロード
- メタラマ3
- ミストラル
- AI21 ジュラシック
- コヒアコマンド
- アマゾンタイタン
ユーザーは基盤となる GPU リソースを展開したり管理したりする必要がなく、API を介してこれらのモデルを直接呼び出して、テキスト生成、セマンティック検索、質問応答システム、コード生成などの機能を実装できます。主な利点は次のとおりです。非常に柔軟なモデル選択 + AWS ネイティブサービスとの緊密な統合。
AWS Bedrock の課金モデルの説明
Bedrock の価格設定は、主に次の 3 つの要素で構成されています。
1. モデル通話料金（トークン課金）
各モデルは入力トークンと出力トークンによって個別に価格設定されており、モデルごとに価格が異なります。
2. モデル推論法
- オンデマンド: 低遅延のインタラクティブなシナリオに適しています。
- バッチ推論: 大規模なタスクの処理に適しており、価格も比較的安価です。
3. カスタムモデルと知識ベース
検索拡張生成 (RAG) 機能を有効にして、Amazon S3 + Bedrock のナレッジベース機能を使用する場合は、ベクターストレージ、インデックス構築、各クエリなどの追加コストも発生します。
モデルによって価格が異なるため、どのように選択すればよいでしょうか?
| モデル | トークンを入力 | 出力トークン | 説明する |
| クロード 3 ソネット | $0.003/1K | $0.015/1K | 対話システムに適したインテリジェントなバランス |
| クロード3作品 | $0.015/1K | $0.075/1K | 優れた性能、高コスト |
| メタラマ3 70B | $0.002/1K | $0.0028 / 1K | オープンソースの大規模モデル、コスト効率に優れています |
| ミストラル7B | $0.00045/1K | $0.0007/1K | 非常に低コストで入門に最適 |
選択候補：
- 最高のパフォーマンスと精度を求めるなら、Claude 3 Opus が最良の選択肢ですが、価格が高いことに注意してください。
- 中規模企業および大規模企業の場合、Claude 3 Sonnet は最も一般的なシナリオに適しています。
- プロジェクトの予算が重視される場合、Llama 3 と Mistral はコスト効率の高い選択肢となります。
Bedrock の導入上の利点とエンタープライズ統合機能
生成 AI アプリケーションが探索段階から大規模な実装段階に移行するにつれて、展開効率とシステム統合機能が特に重要になります。 AWS Bedrock は、基盤となるインフラストラクチャの管理を必要としないサーバーレスのデプロイメント方法を提供します。企業はモデルの呼び出しとビジネス ロジックの開発に集中できます。運用と保守の複雑さとオンラインサイクルを大幅に削減します。
Bedrock は AWS IAM、CloudTrail、KMS などのサービスもネイティブに統合し、企業がモデルを呼び出す際にデータアクセスのセキュリティとコンプライアンスを確保できるようにします。たとえば、金融業界や医療業界では、顧客は IAM を使用して、どのユーザーがモデルを呼び出せるか、どのような種類のデータを処理できるかを微調整し、ログ監査を通じて規制要件を満たすことができます。
さらに、Bedrock は既存のエンタープライズ システムとの統合をサポートしています。
- Amazon S3と組み合わせてプライベートナレッジベースを構築できます
- Amazon API Gateway を使用して外部 API サービスを実装する
- Step Functions と Lambda を使ってワークフローを自動化する
これらの機能は、アプリケーション開発サイクルを高速化するだけでなく、企業の試行錯誤のコストも削減します。大規模なモデルを独自に展開したり、オープン プラットフォームを呼び出したりする場合と比較して、Bedrock の統合性と安定性は企業にとってより魅力的です。
課金の落とし穴と最適化の提案
Bedrock は優れたユーザー エクスペリエンスを提供しますが、安価に見えても実際には過剰に支出しているという状況に陥ることもよくあります。よくある誤解と最適化の提案をいくつか紹介します。
誤解1：入力トークンと出力トークンの比率を無視する
一部のモデル (Claude 3 Opus など) では、出力トークンが最大 $0.075/1K 請求され、長いテキストを生成するタスクの場合はコストが急上昇します。
提案: タスクの実際のトークン使用量を評価し、出力長の上限を設定します。
間違い2: 間違ったモデルタイプを使用する
多くのユーザーは、Opus を単純なタスクに使い始めるため、予想をはるかに超えるコストが発生します。
提案: まず Sonnet または Mistral を使用してタスクの効果を確認し、次にモデルをアップグレードするかどうかを検討します。
誤解3：バッチ推論の利点を無視する
非リアルタイムのシナリオ（週次レポート生成や契約概要など）では、バッチ推論を使用するとコストを大幅に削減できます。
ユースケース例: プロトタイプ検証からエンタープライズ生産まで
Bedrock はさまざまな業界で応用されています。
- 金融業界：プライベートナレッジベースと組み合わせて、準拠した質問と回答のシステムを実装し、自動ポーリングと複数モデルからの回答の比較をサポートします。
- 電子商取引プラットフォーム: バッチ推論を通じて製品説明の生成を最適化し、SEO コンバージョン率を向上させます。
- 教育業界: 自動採点とコンテンツ生成を実現するインテリジェントなライティング アシスタントを構築します。
これらの事例は、Bedrock が探索的なプロジェクトに適しているだけでなく、エンタープライズ レベルの運用環境でも使用できることを示しています。
ローカライズされたサポートとカスタマイズされたソリューションを提供する
AWS 公式認定代理店である「On the Cloud」は、企業にワンストップの Bedrock ソリューション サービスを提供できます。
- 企業がモデル呼び出しコストと使用戦略を評価し、合理的な予算を策定できるよう支援します。
- チームがすぐにBedrockプラットフォームを使い始められるように専用のテストアカウントを提供する
- AWSのオリジナルリソースと連携し、お客様のトライアルクォータやPOCサポートを申請
- 導入から立ち上げまでのプロセス全体のスムーズな進行を保証するために、技術的な実装と知識ベース構築サービスを提供します。
生成 AI を初めて導入するチームでも、大規模な実装を準備している企業でも、「On the Cloud」はローカライズされた実現可能で持続可能なサポートを提供できます。
AWS Bedrock と他の AI プラットフォームの比較
AWS Bedrockの利点は、豊富なモデルと柔軟性だけでなく、統合機能そしてコスト管理大きな利点もあります。多くの企業が AWS を選択するのは、幅広いクラウド サービスと強力なコンピューティング パワーのサポートがあるからです。特に Amazon SageMaker これらを組み合わせることで、Bedrock はより複雑なカスタマイズ要件とクロスプラットフォームのデータ統合をサポートできます。
他のプラットフォーム (OpenAI API など) と比較して、AWS Bedrock のオンデマンド料金設定により、予算が限られている企業でもビジネス規模に合ったモデルを柔軟に選択できます。同時に、AWS の広範なクラウド コンピューティング リソースは、大規模企業にも強力なサポートを提供します。
要約する
AWS Bedrock は、オンデマンドの課金モデルによって企業に大きな自由度を提供する、強力で柔軟な生成 AI サービス プラットフォームです。しかし、Bedrock を有効に活用するには、さまざまなモデルの価格設定の仕組みとパフォーマンスの違いを深く理解し、ビジネス ニーズに基づいて最適な選択を行う必要があります。
Bedrock への接続を検討している場合は、クラウド チームにお問い合わせください。技術選定からコスト最適化までAIの入出力比率向上をお手伝いします。
AWS Bedrock の料金について詳しく知りたい場合、またはエンタープライズ トライアル プランを申し込みたい場合は、「On the Cloud」マーケティング チームに問い合わせて、カスタマイズされたサポートを提供してください。
