AWS Model Pricing 全解析

在人工智慧快速發展的今天，越來越多的企業希望藉助大規模語言模型（LLM）、生成式AI、電腦視覺與語音辨識等技術來提升業務能力。然而，在落地實踐的過程中，企業最關心的問題之一就是：使用這些AI 模型的成本如何計算？

如果沒有清晰的定價體系，企業很容易陷入「用得起模型，卻承擔不起帳單」的困境。 AWS 作為全球領先的雲端運算平台，提供了包括 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、EC2 GPU 執行個體 在內的多種模型託管與呼叫方式。無論是呼叫基礎模型（Foundation Model），或是在自有資料上進行模型微調，AWS 都提供了靈活透明的 Model Pricing 體系，幫助用戶實現按需付費，避免不必要的資源浪費。

本文將深入解析AWS Model Pricing 的主要模式，探討其核心優勢，並提供企業在選擇與最佳化使用成本時的實用建議。

 

AWS Model Pricing 的核心邏輯

與傳統IT 架構需要一次性購買硬體和軟體許可證不同，AWS 的AI 模型定價遵循 “按需使用，彈性計費” 的雲端服務邏輯。企業無需提前支付高額費用，而是根據實際呼叫次數、計算資源消耗、儲存佔用等情況付費。

具體來看，常見的AWS 模型定價維度包括：

1.按呼叫次數計費

• 常用於 Amazon Bedrock 中調用基礎模型。
• 使用者按每次請求（輸入Token 數量、輸出Token 數量）進行收費，類似於「用多少算多少」。
• 這種模式適合對接現成模式的企業，尤其是需要快速驗證業務可行性的新創團隊。

2.按計算實例計費

• 在 Amazon SageMaker 或 EC2 GPU 執行個體 中運行模型時，使用者需要為所佔用的運算資源付費。
• 價格因實例類型（如p4d、g5 等GPU 實例）、區域及使用時長不同而變化。
• 如果企業選擇長時間運行模型服務，也可以考慮 預留實例（Reserved Instances），以獲得更低的單價。

3.按儲存和資料處理計費

• 模型的訓練資料、推理日誌、模型權重檔案等需要儲存在S3 或EBS 中，儲存大小與讀取次數也會產生費用。
• 對於長期不常用的數據，可以遷移至S3 Glacier 等低成本儲存層，顯著降低費用。

4.按附加服務計費

• 例如：
• 模型調優（Fine-tuning）：根據不同的訓練方式和資料規模收取額外費用。
• 推理加速（Inference Accelerator）：在大規模生產環境下協助提升反應速度，但需支付額外資源費用。
• 分散式訓練：對超大規模模型進行平行訓練，可能需要多台GPU 執行個體協同工作，因此成本會疊加。

由此可見，AWS 的模型定價邏輯並非單一維度，而是靈活組合，既能滿足輕量化實驗需求，也能支援企業級大規模生產部署。

 

主要服務的定價模式解析

1. Amazon Bedrock 模型呼叫定價

Amazon Bedrock 提供多家廠商（如Anthropic、Meta、Cohere、Mistral、AWS 自研Titan 系列）的基礎模型呼叫服務。

• 定價單位：以輸入和輸出的Token 數為主。
• 特點：使用者無需管理底層基礎設施，直接透過API 呼叫模型。
• 適用場景：快速整合LLM，開發聊天機器人、文字摘要、搜尋增強生成（RAG）、程式碼產生等應用程式。

例如：呼叫Anthropic Claude 模型時，輸入1K Token 與輸出1K Token 分別計費，價格清晰透明。這樣，企業能夠根據自身業務量精準預估預算，而不是「盲目燒錢」。

Bedrock 的優勢在於 零運維，尤其適合需要快速上線AI 功能的企業，不需要耗費時間在模型訓練和群集管理上。

2. Amazon SageMaker 模型訓練與推理定價

Amazon SageMaker 是AWS 提供的一站式機器學習平台，涵蓋 資料準備、模型訓練、調優、部署與監控 全流程。

• 訓練階段：
• 企業會根據所選實例的類型與使用時長付費。例如使用p4d 實例進行分散式深度學習訓練，費用會高於使用g5 實例的中等規模訓練。
• 推理階段：
• 支援 即時推理（Real-time Inference） 與 批次推理（Batch Transform）。前者適合對響應速度有要求的線上應用，後者則更適合資料批次場景。
• 附加功能：
• 自動模型調參（Hyperparameter Tuning） 會運行多個實驗，帶來額外成本。
• 模型監控（Model Monitor） 可協助發現模型漂移，保障長期穩定性，但需支付額外的運算與儲存費用。

例如：使用g5.xlarge 實例部署一個NLP 模型，每小時費用約為幾美元；而更高階的p4d 實例每小時可能高達數十美元。如果企業選擇長時運行，也可以透過 SageMaker Savings Plans 來優化成本。

3. EC2 GPU 執行個體與自建模型定價

對於希望完全掌控模型環境的企業，可以選擇在 EC2 GPU 執行個體 上自行部署開源模型（如Llama、Falcon、Mistral）。

• 優勢：靈活性最高，可依需求自由安裝依賴、優化推理框架、結合私有資料進行個人化訓練。
• 費用來源：
• GPU 執行個體使用費（p4d、g5 等）
• 儲存費用（EBS 磁碟區或S3 資料集）
• 資料傳輸費用（跨區域或外網傳輸時）

這種方式的適用場景通常是：企業對模型訓練過程有嚴格要求，或涉及合規性、資料隱私，需要在可控環境下運作。

 

AWS Model Pricing 的優勢

相較於傳統購買GPU 伺服器或私有化搭建集群，AWS 的Model Pricing 體係有以下顯著優勢：

1. 按需計費，避免資源浪費
2. 無論是小規模試點或大規模生產，AWS 都支援彈性調用，企業可以隨時調整資源，避免因固定投資而造成閒置。
3. 多樣化選擇，搭配不同業務需求

• 想快速落地AI 功能？用 Bedrock。
• 想要模型可控且可調優？用 SageMaker。
• 想完全自由？用 EC2 GPU 執行個體。
• AWS 提供從「即開即用」到「深度自訂」的全連結選擇。

1. 透明清晰，方便成本預估
2. AWS 控制台帳單和 Cost Explorer 能清楚展現費用來源，企業財務部門也能輕鬆追蹤成本結構。
3. 全球化支持，靈活部署
4. 模型定價在不同區域略有差異，企業可根據業務分佈和合規性需求，選擇成本更優或資料本地化的區域。

 

企業優化AWS 模型使用成本的策略

雖然AWS Model Pricing 本身靈活，但企業若想真正做到“降本增效”，還需要結合實踐採取優化措施：

1. 根據業務規模選擇合適的服務

• 新創企業：優先選擇 Bedrock，快速驗證概念，避免維運開銷。
• 成熟企業：結合 SageMaker 進行模型微調與最佳化，以提升業務契合度與競爭力。

1. 優化Token 使用
2. 在呼叫大模型時，減少冗餘Prompt，縮短上下文窗口，可以顯著降低Token 消耗，直接節省成本。
3. 靈活使用Spot 實例
4. 在模型訓練中使用 EC2 Spot 實例，可降低高達70% 的運算費用，非常適合容錯性強、長時間運行的任務。
5. 分層儲存與生命週期管理
6. 將冷數據存入 Amazon S3 Glacier，並設定自動歸檔規則，避免長期儲存費用過高。
7. 監控與預警機制
8. 借助 AWS Cost Explorer 與 Billing Alerts，設定費用上限和預警通知，幫助團隊即時控製成本。

 

總結與代理商支持

AWS Model Pricing 的設計核心在於 靈活、透明、可擴展。它為不同規模、不同階段的企業提供了多樣化的選擇：從Bedrock 的即開即用，到SageMaker 的全流程管理，再到EC2 的完全自由，均能匹配企業在AI 轉型中的不同需求。

作為 AWS 官方代理商—在雲端上，我們能夠為企業提供：

• 一對一諮詢：結合產業特徵與業務場景，推薦最適合的模型呼叫與定價方式。
• 成本最佳化方案：幫助企業在保證績效的前提下，合理控制預算，達到降本增效。
• 本地化支援：提供中文文件、即時客服與培訓，解決企業在AI 專案落地過程中的各種問題。

如果貴公司正在探索AI 模型的應用場景，但對定價模式、預算控製或技術選型有疑問，歡迎隨時與我們聯繫。作為您的本地化AWS 合作夥伴，在雲端上將攜手AWS，共同幫助您在數位轉型的道路上，以低成本、高效率地釋放AI 的無限潛力。