Amazon Bedrock 成本优化：技术与最佳实践

Source: Dev.to

Amazon Bedrock 定价原理

• 模型推理 – 按 token 计费（包括输入和输出）。选项：

  • 按需（随用随付）
  • 批量（大批量处理）
  • 预置吞吐量（预留容量）

• 模型定制 – 训练、存储自定义模型以及使用它们都会产生费用。

• 自定义模型导入 – 导入免费，但推理和存储仍会计费。

示例： Nova Micro 的费用约为 Nova Pro 的 1/23，使用相同的输入 token。选择合适的模型往往是单一最大的成本杠杆。

成本优化实用框架

在使用 Amazon Bedrock 构建生成式 AI 应用时，遵循以下系统化步骤：

1. 为你的使用场景选择合适的模型。
2. 确定是否需要定制（并选择合适的方法）。
3. 优化提示词以提升效率。
4. 设计高效的代理（多代理 vs. 单体）。
5. 选择正确的消费选项（按需、批量或预置吞吐量）。

策略 1：为你的使用场景选择正确的模型

并非所有任务都需要最强大的模型。Amazon Bedrock 的统一 API 让实验和切换模型变得轻松。

示例：客户支持聊天机器人

• 场景：一家 SaaS 公司需要一个用于支持查询的聊天机器人。
• 做法：根据查询复杂度采用分层模型策略。

成本影响：相比于对所有查询都使用最强模型，可降低 95 % 的费用。

最佳实践
使用 Amazon Bedrock 的自动模型评估功能，在你的具体使用场景上测试不同模型。先从小模型开始，仅在性能需求迫使时才升级到更昂贵的模型。

策略 2：按正确顺序进行模型定制

当需要定制时，遵循以下层级以最小化成本：

1. 提示工程 – 无额外费用。
2. RAG（检索增强生成） – 成本适中。
3. 微调 – 成本较高（一次性训练费用）。
4. 继续预训练 – 成本最高。

示例：法律文档分析

• 阶段 1 – 提示工程

  • 编写带有法律上下文的专用提示。
  • 结果：70 % 的准确率，成本极低。

• 阶段 2 – 实施 RAG

  • 将 Bedrock 知识库与法律文档库集成。
  • 结果：85 % 的准确率，成本适度上升。

• 阶段 3 – 微调

  • 在标注的法律文档上进行微调。
  • 结果：92 % 的准确率，伴随更高的持续成本。

成本对比

• 从一开始就进行微调会产生显著的前期和后期费用。
• 逐步推进的方式可实现 40‑60 % 的首年节省，避免过早微调。

最佳实践
先从提示工程和 RAG 开始。仅当这些方法无法满足准确率要求且业务案例能够证明额外支出合理时，才考虑微调或继续预训练。

策略 3：优化提示词以提升效率

精心编写的提示词可以降低 token 消耗、提升响应质量并降低成本。

提示词优化技巧

• 简洁明确 – 删除不必要的词汇。
• 使用 Few‑Shot 示例 – 提供 2‑3 个示例，而非冗长说明。
• 指定输出格式 – 要求结构化输出（JSON、markdown）。
• 设置 Token 上限 – 使用 max_tokens 限制输出长度。

示例：内容生成 API

优化前

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.

Token 数：约 120

优化后

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

Token 数：约 35

节省：输入 token 降低 71 %，在大量请求下可产生显著成本下降。

策略 4：实现提示词缓存

Amazon Bedrock 内置的提示词缓存会存储常用提示及其上下文，显著降低重复查询的成本。

示例：产品推荐

• 场景：电商站点生成推荐，许多用户的偏好相似。
• 实现：启用提示词缓存（默认 5 分钟窗口）。
• 估计缓存命中率：40 %

每月成本影响

• 1000 万次推荐请求，命中率 40 %。
• 命中缓存的请求仅计入输入 token，输出 token 免费。
• 节省：约 6‑7 % 的总体费用。

客户端缓存增强

将 Bedrock 缓存与客户端缓存（如 Redis）结合使用，以实现完全相同提示的命中。

• Redis TTL：5 分钟
• 客户端命中率：20 %

进一步节省

• 客户端缓存直接处理 20 % 的请求（无需 API 调用）。
• 剩余请求受益于 Bedrock 的提示缓存，进一步降低支出。