在人工智慧和生成式AI 快速發展的浪潮中,企業對於大模型(LLM)的應用需求幾乎呈現爆發式成長。從自動化客服、智慧搜索,到內容產生、業務決策支持,AI 正逐漸滲透到各行各業。然而,創新的背後往往隱藏著一個無法忽視的問題——成本。
如果說過去的雲端運算成本主要集中在運算、儲存和網路資源上,那麼在生成式AI 的時代,模型呼叫成本 成為企業營運中新的大頭。 Amazon Web Services(AWS)推出的 Amazon Bedrock 正是為了滿足企業使用大模型的需求,它允許使用者透過簡單的API,就能呼叫不同廠商的基礎模型(Foundation Models),而不必管理底層基礎設施或訓練過程。
這為企業帶來了極大的便利,但同時,Bedrock 的定價模式複雜且靈活,如果缺乏合理規劃,很容易出現費用失控的情況。本文將結合AWS 官方資訊與實際經驗,對 AWS Bedrock 的定價邏輯、常見成本陷阱和優化策略 進行全面解析,幫助企業在擁抱創新的同時,維持財務的穩健性。
AWS Bedrock 定價模式解析
與傳統的EC2 按小時或按秒計費不同,Bedrock 採用的是 使用量計費(Usage-based Pricing)。換句話說,你用多少,就付多少。這種模式看似公平透明,但由於涉及token 計算方式和模型差異,要理解其邏輯並不容易。
1. Token 計費機制
- 輸入Tokens:指你提供給模型的Prompt,包括使用者的問題、上下文資訊、範例資料等。
- 輸出Tokens:指模型產生的答案、預測或結果。
例如:如果你輸入一段500 字的英文描述,大約會消耗350~400 tokens;模型產生一段800 字的回答,則可能需要600~700 tokens。這樣,一次呼叫可能就包含了1000 tokens 以上的使用量。
這裡需要注意一個細節:token 的計費並不區分有效與否。換句話說,即便模型在生成時出現了多餘或無關的內容,用戶仍然要為所有輸出tokens 付費。這也是企業在設計Prompt 和呼叫邏輯時需要額外謹慎的原因。
不同模型的單價以 每百萬token 為計量單位,價格可能在幾美元到幾十美元不等。對於高精度的大模型(如Anthropic Claude 3),費用會明顯高於輕量級車型(如Amazon Titan Embeddings)。
2. 模型差異化定價
Bedrock 整合了多個模型供應商,常見的包括:
- Anthropic Claude:在對話、長文本生成和安全性方面表現出色,適合需要高品質互動的場景,但價格偏高。
- AI21 Labs Jurassic:擅長語言生成與知識問答,性價比居中。
- Stability AI:主要面向圖像生成類別任務,價格與使用模式不同於純文字模型。
- Amazon Titan:專注於嵌入、分類和摘要等任務,成本較低,適合大規模部署。
企業在選擇模型時,不僅要考慮性能,還要綜合比較定價。例如,同樣是產生摘要任務,Titan 可能只需要Claude 成本的三分之一。
3. 使用方式影響價格
- 呼叫頻率:如果業務場景需要高頻率調用,例如線上客服,每小時幾千次請求,成本會快速上升。
- 請求規模:單次請求輸入越長,消耗的token 越多,費用自然增加。
- 應用場景:批次產生(如一鍵產生多篇文章摘要)往往比逐條呼叫更節省。
簡化公式:
費用≈ 模型單價×(輸入Tokens + 輸出Tokens)× 呼叫次數
常見的成本陷阱
許多企業在初期使用Bedrock 時,往往會低估其成本複雜性,以下幾個陷阱尤其常見:
1. Prompt 過長
有些團隊習慣在Prompt 中加入大量說明、上下文甚至無關訊息,以追求更好的回答效果。雖然在一定程度上提升了結果質量,但卻顯著增加了輸入token 的數量。例如,一個3000 字的上下文,可能單次就消耗超過2000 tokens。
在實務中,部分企業在QA 場景裡,將使用者完整的歷史互動載入到Prompt 中。雖然模型輸出更連貫,但成本往往倍增。若使用者與客服的對話持續10 輪以上,每輪呼叫都會累積歷史內容,導致每次消耗數千tokens。
2. 過度依賴最強模型
Claude 或其他高效能車型雖然表現優異,但價格往往是輕量級車型的數倍。很多團隊沒有區分任務場景,統一呼叫最強模型,結果導致預算迅速消耗。
3. 忽視快取機制
常見問題或場景下,回答結果大同小異。但有些團隊並未對結果進行緩存,導致每次都重新呼叫模型。久而久之,這部分重複消耗的成本佔比可能高達20%~30%。
4. 即時呼叫過多
對於需要即時回應的應用(如客服機器人、語音助理),如果每次都即時呼叫大模型,而沒有做請求合併或延遲優化,呼叫次數會倍增,費用也會直線上升。
此外,還有一個容易被忽略的情況:開發測試階段的無意識調用。在偵錯模型時,如果團隊沒有設定呼叫次數限制,頻繁的實驗性請求也會產生大量費用。
AWS Bedrock 成本優化策略
針對上述問題,企業可以透過以下幾種策略來有效優化成本。
1. 精簡Prompt 設計
- 在Prompt 中僅保留必要訊息,避免重複。
- 使用佔位符代替冗長說明,例如「請根據客戶檔案(見附件)回答」。
- 在多輪對話中,引入 上下文裁切,只保留相關的部分,而非載入整個對話歷史。
這種方法在一些案例中,能夠讓 輸入token 數量減少30%~50%,直接降低費用。
2. 模型分層使用
- 將簡單任務(如關鍵字擷取、分類、翻譯)交給輕量模型。
- 將複雜任務(如多輪對話、長文本總結)留給高效能模型。
- 透過 A/B 測試 確認不同模型在實際場景下的表現,避免「表現過剩」。
3. 批量處理請求
例如,一次提交多個文件摘要請求,而不是逐一提交。這樣不僅減少呼叫次數,還能提升整體吞吐率。
4. 引入緩存與復用
- 對於高頻問題(如FAQ),結果直接緩存,避免重複調用。
- 在推薦、搜尋等場景,可以結合向量資料庫(如Amazon OpenSearch、Pinecone),儲存嵌入資訊以重複使用結果。
5. 使用監控與預算控制
- 借助 AWS CloudWatch 監控呼叫量、回應時間和消耗。
- 使用 AWS Budgets 設定費用上限與告警。
- 第三方平台如 Finout,可以提供更細粒度的成本追蹤與優化建議。
除了成本控制,還能透過這些工具發現異常模式。例如,如果某一天呼叫量突然增加,可能表示系統被誤用或有流量攻擊。
實踐案例解析
案例一:電商客服優化
某電商平台在客服系統中引入了Claude 模型,初期為了提升客戶體驗,每次對話都載入了完整的聊天歷史。結果每月費用超出預算3 倍。
優化措施:
- 使用摘要技術縮短歷史對話,僅保留與當前問題相關的資訊。
- 將常見問題交給Titan 模型處理,僅在複雜問題時呼叫Claude。
- 針對FAQ 引入快取。
最終效果:成本降低 55%,反應速度反而提升,用戶滿意度大致保持穩定。
案例二:內容生成平台
一家新創公司使用Bedrock 為客戶產生產品描述。起初每個描述都即時調用Claude,導致成本極高。
優化後,採用批量生成與快取機制,將成本降低 40%+。同時透過Prompt 優化減少輸入token,使得整體性價比大幅提高。
值得注意的是,該公司在優化過程中也發現:當Prompt 中的描述越清晰、結構越合理時,模型輸出的冗餘內容越少,產生結果更短、更貼合需求。這進一步減少了輸出token 的數量,相當於在品質和成本上實現雙贏。
总结
Amazon Bedrock 讓企業能夠輕鬆連接到強大的生成式AI 模型,而無需投入龐大的硬體和訓練資源。這項平台大大降低了企業創新門檻,但其 基於token 的靈活定價機制 也意味著企業必須學會精細化管理成本。
透過 精簡Prompt、分層選擇模型、批次處理請求、快取復用和監控警告 等方法,企業不僅能大幅降低Bedrock 使用費用,還能在不同場景中找到最佳的成本與效能平衡點。
在生成式AI 的時代,成本管理與技術能力同樣重要。只有在財務上保持永續,企業才能真正將AI 創新融入業務核心,發揮最大價值。