隨著生成式AI 技術在各行業落地，越來越多的企業將目光投向了支援多種大模型即開即用的平台— Amazon Bedrock。然而，許多使用者在初次接觸時，會被其定價結構複雜、多模型定價差異大等問題困擾。本文將帶你深入了解AWS Bedrock 的計費模式、模型價格比較、成本優化策略，並結合企業真實使用場景，幫助你以更少預算實現更大價值。
什麼是AWS Bedrock？
Amazon Bedrock 是AWS 推出的生成式AI 模型即服務平台，提供來自多個頂尖AI 實驗室的基礎大語言模型（Foundation Models），包括：
- Anthropic Claude
- Meta Llama 3
- Mistral
- AI21 Jurassic
- Cohere Command
- Amazon Titan
使用者無需部署或管理底層GPU 資源，便可直接透過API 呼叫這些模型，實現文字生成、語意搜尋、問答系統、程式碼產生等功能。其核心優勢在於：高度靈活的模型選擇+ 與AWS 原生服務的深度集成。
AWS Bedrock 的計費模式詳解
Bedrock 的定價主要由以下三個部分構成：
1.模型呼叫費用（按token 收費）
每個模型以輸入Token 和輸出Token 分別計價，價格因模型而異。
2.模型推理方式
- 即時推理（On-Demand）：適用於低延遲、互動式場景。
- 批次推理（Batch）：適合處理大規模任務，價格相對較低。
3.自訂模型與知識庫（Knowledge Bases）
若啟用Retrieval Augmented Generation（RAG）功能，使用Amazon S3 + Bedrock 的知識庫能力，也會產生額外費用，如向量儲存、索引建置、每次查詢等。
不同模型，不同價格：如何選擇？
| 模型 | 輸入Token | 輸出Token | 說明 |
| Claude 3 Sonnet | $0.003 / 1K | $0.015 / 1K | 智慧均衡，適合對話系統 |
| Claude 3 Opus | $0.015 / 1K | $0.075 / 1K | 超強性能，成本較高 |
| Meta Llama 3 70B | $0.002 / 1K | $0.0028 / 1K | 開源大模型，性價比高 |
| Mistral 7B | $0.00045 / 1K | $0.0007 / 1K | 極低成本，適合入門 |
選擇建議：
- 如果你追求最高效能與準確率，Claude 3 Opus 是首選，但注意其高成本。
- 對於中大型企業，Claude 3 Sonnet 適合絕大多數通用場景。
- 如果專案對預算敏感，Llama 3 與Mistral 是高性價比之選。
Bedrock 的部署優勢與企業整合能力
在生成式AI 應用從探索走向大規模落地的過程中，部署效率與系統整合能力變得特別關鍵。 AWS Bedrock 提供了一種無需管理底層基礎架構的Serverless 部署方式，企業可以專注於模型呼叫與業務邏輯開發，大幅減少了運維複雜度與上線週期。
Bedrock 也原生整合了AWS IAM、CloudTrail、KMS 等服務，協助企業在呼叫模型時保障資料存取安全與合規性。例如，在金融與醫療產業中，客戶可以透過IAM 精細化控制哪些使用者可以呼叫模型、處理哪些類型的數據，並透過日誌審計滿足監管要求。
此外，Bedrock 支援與企業現有系統對接：
- 可與Amazon S3 結合建構私有知識庫
- 搭配Amazon API Gateway 實作對外API 服務
- 與Step Functions、Lambda 配合形成工作流程自動化
這些能力不僅加快了應用程式開發週期，也降低了企業試誤成本。對比自行部署大型模型或呼叫開放平台，Bedrock 的整合性和穩定性對企業更具吸引力。
計費陷阱與優化建議
雖然Bedrock 的使用體驗優秀，但也容易產生「看似便宜、實際超支」的情況。以下是一些常見迷思與優化建議：
迷思1：忽略輸入輸出Token 的比例
某些模型（如Claude 3 Opus）在輸出Token 計費高達$0.075 / 1K，如果你的任務是產生長文本，成本會迅速上升。
建議：評估任務實際Token 用量，設定輸出長度上限。
迷思2：使用錯誤的模型類型
許多使用者一開始就使用Opus 處理簡單任務，導致成本遠超預期。
建議：先用Sonnet 或Mistral 驗證任務效果，再考慮是否升級模型。
迷思3：忽略批次推理（Batch）的優勢
對於非即時情境（如周報產生、合約摘要），使用批量推理可顯著降本。
使用場景案例：從原型驗證到企業生產
Bedrock 在不同產業中均有落地場景：
- 金融業：結合私有知識庫，實現合規問答系統，支援多模型自動輪詢比對答案。
- 電商平台：透過批量推理優化商品描述生成，提高SEO 轉換率。
- 教育產業：建構智慧寫作助手，實現自動評分、內容產生。
這些案例都體現了Bedrock 不僅適用於探索型項目，更可用於企業級生產環境。
提供本地化支援與客製化方案
身為AWS 官方認證代理商，「在雲端上」可為企業提供一站式Bedrock 解決方案服務：
- 協助企業評估模型調用成本與使用策略，制定合理預算
- 提供專屬測試帳號，協助團隊快速上手Bedrock 平台
- 配合AWS 原廠資源，為客戶申請試用額度、POC 支持
- 提供技術實施與知識庫建置服務，保障部署到上線的全流程順利推進
無論你是剛接觸生成式AI 的團隊，或是準備好規模化落地的企業，「在雲端」都能提供在地化、可落地、可持續的支援。
AWS Bedrock 與其它AI 平台的對比
AWS Bedrock 的優點不僅在於其模型豐富與靈活性，它與同類平台相比，在整合能力和成本控制方面也具有顯著優勢。許多企業選擇AWS 是因為其廣泛的雲端服務和強大的運算能力支援。特別是與 Amazon SageMaker 結合，Bedrock 能夠支援更複雜的客製化需求和跨平台的資料整合。
相較於其它平台（如OpenAI API），AWS Bedrock 的隨選定價使得預算較緊的企業能靈活選擇適合自己業務規模的模型，同時AWS 的廣泛雲端運算資源也為大規模企業提供了堅實的支援。
总结
AWS Bedrock 是一款功能強大、靈活性高的生成式AI 服務平台，其按需計費模式為企業提供了極大的自由度。但想要用好Bedrock，就必須深刻理解不同模型的定價機制、效能差異，並結合業務需求做出最佳選擇。
如果你正在考慮接取Bedrock，不妨聯絡在雲端上團隊，我們將協助你從技術選用到成本優化，全面提升AI 投入產出比。
如需了解更多關於AWS Bedrock 的定價建議或申請企業試用方案，歡迎聯絡「在雲端」市場團隊，我們將為你提供客製化支援。
