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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？

在雲端運算環境下，應用系統的訪問量往往存在較大的波動，後端服務如何在高並發場景下保持穩定與高效，就成為企業架構設計的核心問題。負載平衡器因此成為應用架構中不可或缺的一環。在Amazon Web Services (AWS) 中，Application Load Balancer（ALB） 作為Elastic Load Balancing (ELB) 服務家族的重要成員，憑藉其智能化的第七層流量調度能力，為構建現代化應用提供了堅實的支持。

在當今內容多元化的數位時代，語音正成為訊息傳播與使用者互動的重要載體。無論是有聲書、線上學習、短視訊配音，或是智慧客服系統，文字轉語音（TTS）技術的價值日益凸顯。而Amazon Polly，作為AWS 推出的文本轉語音服務，正在為開發者和企業提供自然流暢、低延遲的語音合成能力，讓內容真正「開口說話」。

在當今數位化世界中，視覺數據已成為推動業務創新和決策的重要驅動力。無論是社交媒體每天湧現的海量圖片，還是安防系統中實時產生的監控視頻，企業越來越需要一種高效、準確的方式，從中提取有價值的信息。 AWS Rekognition 正是亞馬遜為滿足這項需求而推出的影像與影片分析服務，它讓企業能夠輕鬆利用人工智慧的力量，釋放視覺資料背後的潛能。

隨著大型和中小型企業遭遇的安全漏洞數量不斷增加，擁有一個完善的安全平台顯得格外重要。保護個人識別資訊(PII) 等寶貴資料至關重要。隨著AWS 雲端中儲存的資料量不斷增長，企業往往感到手動對資料及其權限進行分類、審計與監控既耗時又低效。此時，自動化發現與防護機制顯得不可或缺。