Amazon Bedrock 비용 최적화: 기술 및 모범 사례

Source: Dev.to

Amazon Bedrock 가격이 작동하는 방식

• 모델 추론 – 토큰당 비용(입력 및 출력 모두). 옵션:

  • 온‑디맨드 (사용량에 따라 결제)
  • 배치 (대량 처리)
  • 프로비저닝된 처리량 (예약 용량)

• 모델 커스터마이징 – 학습, 커스텀 모델 저장, 사용 모두에 비용이 발생합니다.

• 커스텀 모델 가져오기 – 가져오기는 무료이지만, 추론 및 저장에는 요금이 부과됩니다.

예시: Nova Micro는 동일한 입력 토큰에 대해 Nova Pro보다 약 23배 저렴합니다. 올바른 모델을 선택하는 것이 종종 가장 큰 비용 절감 요인입니다.

비용 최적화를 위한 실용적인 프레임워크

Amazon Bedrock으로 생성 AI 애플리케이션을 구축할 때는 다음과 같은 체계적인 접근 방식을 따르세요:

1. 사용 사례에 맞는 모델을 선택합니다.
2. 커스터마이징이 필요한지 판단하고(올바른 방법 선택) 진행합니다.
3. 프롬프트를 최적화하여 효율성을 높입니다.
4. 효율적인 에이전트를 설계합니다(멀티‑에이전트 vs. 단일형).
5. 올바른 사용 옵션을 선택합니다(온‑디맨드, 배치, 프로비저닝된 처리량).

전략 1: 사용 사례에 맞는 모델 선택

모든 작업에 가장 강력한 모델이 필요하지는 않습니다. Amazon Bedrock의 통합 API를 활용하면 모델을 쉽게 실험하고 전환할 수 있습니다.

예시: 고객 지원 챗봇

• 시나리오: SaaS 기업이 지원 문의용 챗봇이 필요합니다.
• 접근법: 문의 복잡도에 따라 단계별 모델 전략을 적용합니다.

비용 영향: 모든 문의에 가장 강력한 모델을 사용할 때 대비 **95 %**까지 비용 절감.

베스트 프랙티스
Amazon Bedrock의 자동 모델 평가 기능을 활용해 특정 사용 사례에 대해 다양한 모델을 테스트하세요. 작은 모델부터 시작하고, 성능 요구 사항이 비용 증가를 정당화할 때만 업그레이드합니다.

전략 2: 올바른 순서로 모델 커스터마이징

커스터마이징이 필요할 경우, 비용을 최소화하기 위해 다음 계층 구조를 따르세요:

1. 프롬프트 엔지니어링 – 추가 비용 없음.
2. RAG(검색 기반 생성) – 중간 비용.
3. 파인‑튜닝 – 높은 비용(일회성 학습 비용).
4. 지속적 사전 학습 – 가장 높은 비용.

예시: 법률 문서 분석

• 1단계 – 프롬프트 엔지니어링

  • 법률 컨텍스트를 반영한 특화 프롬프트 작성.
  • 결과: 최소 비용으로 70 % 정확도 달성.

• 2단계 – RAG 구현

  • Bedrock Knowledge Base와 법률 문서 저장소 연동.
  • 결과: 중간 비용 증가와 함께 85 % 정확도 달성.

• 3단계 – 파인‑튜닝

  • 라벨링된 법률 문서로 파인‑튜닝 수행.
  • 결과: 높은 지속 비용이 들지만 92 % 정확도 달성.

비용 비교

• 처음부터 파인‑튜닝을 하면 초기 및 지속 비용이 크게 발생합니다.
• 단계적 접근 방식은 조기 파인‑튜닝을 피함으로써 첫 해에 40‑60 % 절감 효과를 제공합니다.

베스트 프랙티스
프롬프트 엔지니어링과 RAG부터 시작하세요. 이러한 방법으로 요구 정확도를 충족할 수 없을 때만 파인‑튜닝이나 지속적 사전 학습을 고려하고, 비즈니스 사례가 추가 비용을 정당화할 때 진행합니다.

전략 3: 프롬프트 효율성 최적화

잘 설계된 프롬프트는 토큰 소비를 줄이고 응답 품질을 높이며 비용을 낮춥니다.

프롬프트 최적화 기법

• 명확하고 간결하게 – 불필요한 단어 제거.
• Few‑Shot 예시 사용 – 긴 설명 대신 2‑3개의 예시 제공.
• 출력 형식 지정 – 구조화된 출력(JSON, markdown 등) 요청.
• 토큰 제한 설정 – max_tokens를 사용해 출력 길이 제한.

예시: 콘텐츠 생성 API

최적화 전

Please generate a comprehensive product description for our e-commerce platform.
The description should be detailed, engaging, and highlight all the key features
and benefits of the product. Make sure to include information about pricing,
availability, and customer reviews. The description should be written in a
professional tone and be optimized for search engines.

토큰 수: 약 120 토큰

최적화 후

Generate a product description (150 words max, JSON format):
{
  "title": "...",
  "description": "...",
  "features": ["...", "..."],
  "price": "..."
}

토큰 수: 약 35 토큰

절감 효과: 입력 토큰이 71 % 감소, 다수 요청에 적용하면 비용이 크게 줄어듭니다.

전략 4: 프롬프트 캐싱 구현

Amazon Bedrock의 내장 프롬프트 캐싱은 자주 사용되는 프롬프트와 컨텍스트를 저장해 반복적인 쿼리의 비용을 크게 낮춥니다.

예시: 제품 추천

• 시나리오: 전자상거래 사이트에서 추천을 생성, 많은 사용자가 비슷한 선호도를 가짐.
• 구현: 프롬프트 캐싱 활성화(기본 5분 창).
• 예상 캐시 적중률: 40 %

월간 비용 영향

• 1,000만 건의 추천 요청 중 40 %가 캐시 적중.
• 캐시된 요청은 출력 토큰에 대한 비용이 청구되지 않음.
• 절감: 전체 비용의 약 6‑7 % 감소.

클라이언트‑사이드 캐싱 강화

Bedrock 캐싱과 클라이언트‑사이드 캐시(예: Redis)를 결합해 정확히 동일한 프롬프트를 재사용합니다.

• Redis TTL: 5분
• 클라이언트‑사이드 적중률: 20 %

강화된 절감 효과

• 클라이언트‑사이드 캐시가 20 % 요청을 처리(API 호출 없음).
• 남은 요청은 Bedrock 프롬프트 캐시를 활용해 추가 비용 절감.