Optimalisasi biaya - AWS Panduan Preskriptif
Mengapa pengoptimalan biaya sangat penting dalam AI tanpa serverStrategi pengoptimalan biayaContoh: Asisten AI generatif yang sadar biayaPemantauan dan peringatan untuk optimalisasi biayaSinyal peringatan pengoptimalan biayaRingkasan optimasi biaya

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Optimalisasi biaya

Seiring dengan skala beban kerja tanpa server dan AI, visibilitas dan kontrol biaya menjadi dasar bagi operasi yang berkelanjutan. Tidak seperti komputasi tradisional, di mana biaya dapat diprediksi per jam instans, layanan AI tanpa server dan generatif memperkenalkan dimensi biaya baru:

  • Biaya inferensi dengan penggunaan token (misalnya, Amazon Bedrock)

  • Penagihan per permintaan (misalnya, dan) AWS Lambda AWS Step Functions

  • Pemicu yang digerakkan oleh volume peristiwa (misalnya, Amazon dan Amazon EventBridge S3)

  • Basis pengetahuan, panggilan alat, dan dinamika ekspansi Retrieval Augmented Generation (RAG)

Tanpa perencanaan dan pemantauan yang cermat, organisasi berisiko mengalami lonjakan penagihan yang tidak terduga, terutama dengan model bahasa besar yang cukup besar (LLMs) atau loop peristiwa tak terbatas.

Mengapa pengoptimalan biaya sangat penting dalam AI tanpa server

Faktor-faktor berikut berkontribusi terhadap biaya dalam sistem AI tanpa server:

  • Pemilihan ukuran LLM — Model tingkat yang lebih tinggi (misalnya, Amazon Nova Premier) secara signifikan lebih mahal per token.

  • Panjang dan verbositas yang cepat — Input dan output yang lebih lama meningkatkan biaya Amazon Bedrock secara linier.

  • Tool invocation sprawl — Agen yang menggunakan terlalu banyak atau alat yang berlebihan dapat mengumpulkan Lambda dan biaya transfer data.

  • Granularitas alur kerja Step Functions - Alur kerja yang terlalu terfragmentasi meningkatkan transisi status dan durasi eksekusi.

  • Pergerakan data — Lalu lintas lintas wilayah yang berlebihan, pengindeksan RAG yang tidak perlu, atau pengambilan basis pengetahuan berulang bisa menjadi mahal.

Strategi pengoptimalan biaya

Pertimbangkan untuk menerapkan strategi berikut untuk mengoptimalkan biaya dalam beban kerja AI tanpa server Anda:

  • Gunakan pemilihan model berjenjang — Model, seperti Amazon Nova, Amazon Titan, dan Anthropic Claude, menawarkan model harga yang berbeda dengan pengorbanan dalam biaya, kecepatan, dan akurasi. Untuk menerapkan strategi ini, rute kompleksitas rendah meminta ke Amazon Nova Micro dan meningkat hanya ketika kepercayaan rendah.

  • Trim prompt dan output — Jumlah token adalah pendorong biaya terbesar di Amazon Bedrock. Untuk menerapkan strategi ini, terapkan ukuran prompt maksimum, gunakan frasa ringkas, dan hindari penyelesaian verbose.

  • Kontrol ruang lingkup pengambilan RAG — Dokumen tak terbatas dalam basis pengetahuan dapat menggelembung konteks. Untuk menerapkan strategi ini, gunakan filter metadata dan peringkat Top K. Juga, menyuntikkan hanya konten yang relevan ke dalam prompt LLM.

  • Peristiwa batch untuk inferensi — Panggilan inferensi individu lebih mahal daripada pemrosesan batch. Untuk menerapkan strategi ini, masukan kelompok (misalnya, analisis sentimen dan ringkasan) dan jalankan inferensi tunggal per batch.

  • Gunakan Step Functions untuk agregasi, bukan manajemen mikro — Penggunaan transisi keadaan atom yang berlebihan menyebabkan durasi yang lama. Untuk menerapkan strategi ini, kelompokkan logika terkait ke dalam unit Lambda dan hindari pola ledakan negara.

  • Penanganan respons asinkron — Jangan memblokir komputasi dengan menunggu model lambat. Untuk menerapkan strategi ini, gunakan EventBridgedengan Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) dan Lambda untuk pola respons tertunda (misalnya, ringkasan asinkron).

  • Gunakan tag alokasi biaya Amazon Bedrock — Tag memungkinkan visibilitas sesuai dengan aplikasi dan tim. Untuk menerapkan strategi ini, terapkan tag standar ke panggilan Amazon Bedrock (misalnya, Project=MarketingAI dan). Team=GenOps

  • Tune coba lagi dan logika kepercayaan — Percobaan ulang atau rantai mundur yang tidak perlu meningkatkan biaya. Untuk menerapkan strategi ini, gunakan ambang kepercayaan terstruktur dan keluar awal untuk membatasi percobaan ulang.

  • Gunakan caching untuk panggilan alat - Banyak pemanggilan alat agen mengulangi pengambilan data. Untuk menerapkan strategi ini, simpan hasil alat terbaru di Amazon DynamoDB dengan waktu untuk hidup (TTL) dan gunakan kembali jika tidak berubah.

  • Leverage reserved concurrency atau provisioned concurrency (jika diperlukan) — Dalam kasus volume tinggi, strategi ini mengurangi cold start dan ketidakpastian biaya. Terapkan strategi ini dengan mengaktifkannya hanya untuk fungsi dengan lalu lintas yang dapat diprediksi dan waktu pemanasan yang lama.

Contoh: Asisten AI generatif yang sadar biaya

Asisten dukungan dibuat menggunakan Amazon Bedrock Agents. Ini juga menggunakan alat yang berbasis di Lambda yang terintegrasi untuk akses data langsung (misalnya, pesanan pengguna dan kebijakan pengembalian). Akhirnya, ia menggunakan basis pengetahuan yang berisi dokumen produk FAQs, dan file PDF kebijakan.

Fungsi asisten adalah sebagai berikut:

  1. Ini menerima permintaan bahasa alami melalui obrolan (frontend) melalui Amazon API Gateway.

  2. Untuk pertanyaan sederhana seperti pencarian kebijakan, ia melakukan hal berikut:

    • Memanggil LLM ringan (Amazon Nova Lite) untuk merumuskan jawaban.

    • Menarik konteks landasan dari basis pengetahuan Amazon Bedrock.

  3. Untuk kueri yang lebih kompleks seperti resolusi multi-langkah, ia melakukan hal berikut:

    • Mengaktifkan agen Amazon Bedrock dengan orkestrasi berorientasi pada tujuan.

    • Menggunakan alat Lambda sepertigetOrderStats(userId),initiateReturn(orderId), dan. lookupDeliveryOptions(zipCode)

  4. Responsnya pasca-diproses untuk melakukan hal berikut:

    • Hapus output asing.

    • Validasi pesan yang selaras dengan kebijakan.

    • Log data interaksi.

Strategi pengoptimalan biaya berikut berlaku untuk contoh asisten AI ini:

  • Perutean model berjenjang mengurangi biaya dengan menangani permintaan yang lebih kecil dengan model yang lebih kecil. Pendekatan ini menggunakan Amazon Nova Lite untuk permintaan gaya FAQ dan Claude 3 Sonnet hanya untuk 10 persen kasus yang memerlukan penalaran atau beberapa panggilan alat.

  • Pemangkasan cepat dan kontrol template mempertahankan penggunaan yang konsisten dan dapat diprediksi biaya. Prompt dibatasi token dan dibuat dari templat terstruktur (misalnya, maksimum 400 token dengan konteks).

  • Pelingkupan RAG kontekstual menghindari penyuntikan dokumen berlebih ke dalam prompt LLM. Basis pengetahuan membatasi pengambilan ke kategori produk atau domain kebijakan yang relevan dengan menggunakan pemfilteran metadata.

  • Caching hasil panggilan alat menghindari duplikat pemanggilan Lambda saat pengguna mengulangi frasa. Hasil dari getOrderStatus dan lookupReturnWindow di-cache di DynamoDB dengan TTL 10 menit.

  • Saldo eskalasi model berbasis kepercayaan mengalami kualitas dengan kontrol biaya LLM. Jika kepercayaan respons Amazon Nova Lite (yang diukur dengan struktur dan heuristik regex) rendah, kembalilah ke Anthropic Claude atau antrian eskalasi manusia.

  • Validator respons Lambda mengurangi token keluaran yang tidak perlu sekitar 25 persen. Pendekatan ini menghapus penyelesaian model verbose, memformat respons menjadi output ringkas, dan ukuran token log.

  • Penandaan biaya memungkinkan FinOps pelaporan per fungsi dan per lingkungan. Semua panggilan Amazon Bedrock ditandai denganApplication=SupportAssistant,Environment=Production, dan. Team=CustomerSuccess

Contoh ini menunjukkan bagaimana pilihan arsitektur cerdas, seperti perutean model berjenjang, caching, pengambilan cakupan, dan audit inferensi, dapat mengurangi biaya operasional sambil tetap memberikan otomatisasi dukungan berkualitas tinggi dan terukur. Contoh asisten AI generatif menyediakan templat yang dapat digunakan kembali yang berlaku di seluruh domain seperti asisten SDM, helpdesk TI, bot orientasi mitra, atau asisten pendidikan pelanggan. Dalam setiap kasus, template dapat membantu mencapai keseimbangan efisiensi biaya, kepercayaan, dan skala.

Pemantauan dan peringatan untuk optimalisasi biaya

Berikut ini Layanan AWS membantu memantau dan mengoptimalkan biaya dalam beban kerja AI tanpa server:

  • CloudWatchmetrik melacak penggunaan token Amazon Bedrock, durasi langkah Step Functions, dan biaya pemanggilan Lambda.

  • AWS Budgetsmemberi tahu tim ketika ambang biaya dilanggar (misalnya, biaya token harian).

  • AWS Cost Explorerdan Cost Categories menyediakan tampilan pengeluaran per aplikasi, tim, atau model.

  • Log Amazon Bedrock API (melalui CloudWatch) memungkinkan analisis struktur cepat dan ukuran respons.

  • Log Amazon Athena dan Amazon S3 mendukung kueri satu kali, atau ad hoc, tentang data penggunaan yang diekspor dari atau log khusus. AWS CloudTrail

Sinyal peringatan pengoptimalan biaya

Pantau sinyal berikut untuk mengidentifikasi potensi masalah pengoptimalan biaya:

  • Lonjakan penggunaan token — Dapat menunjukkan perubahan yang cepat, versi model baru, atau pengambilan RAG yang berlebihan.

  • Peningkatan latensi Amazon Bedrock - Dapat menyebabkan durasi Lambda yang lebih lama dan peningkatan biaya per inferensi.

  • Lonjakan panggilan alat per sesi agen - Menyarankan penyalahgunaan alat atau logika prompt yang tidak efisien.

  • Langkah Step Functions yang berjalan lama — Mungkin dihasilkan dari status yang terlalu terurai atau peristiwa asinkron yang diblokir.

  • Tingkat model yang kurang digunakan — Menunjukkan pembayaran untuk akurasi tingkat perdana pada permintaan berisiko rendah.

Ringkasan optimasi biaya

Optimalisasi biaya dalam tanpa server berbasis AI tidak hanya tentang meminimalkan pengeluaran. Ini tentang menyelaraskan penggunaan komputasi dan model dengan nilai bisnis dari setiap keputusan. Dengan strategi yang tepat, organisasi dapat meningkatkan skala secara bertanggung jawab dan percaya diri, menyeimbangkan inovasi dengan pengendalian biaya.

Dengan menggabungkan strategi model berjenjang, disiplin cepat dan token, penyetelan alur kerja, serta observabilitas dan penandaan, perusahaan dapat membuka nilai maksimum dari investasi AI tanpa kelebihan anggaran.