Cost Optimization
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Bedrock-Kostenverfolgung pro App mit Inference Profiles
Application Inference Profiles versehen Bedrock-Aufrufe mit Kosten-Tags und machen aus einer Rechnung Zeilen pro Team. Das Tag-Design ist der harte Teil.
Eure LLM-Rechnung ist ein Observability-Problem
Eine überraschende Bedrock-Rechnung ist kein Preisproblem, sondern ein Sichtbarkeitsproblem. Ohne Zuordnung von Tokens zu Feature fehlt die Kontrolle.
Batch Inference auf Bedrock: Halber Preis, wenn ihr warten könnt
Amazon Bedrock Batch Inference läuft zu 50 Prozent des On-Demand-Preises. Die einzigen Kosten sind Latenz. Wo niemand wartet, ist der Tausch geschenktes Geld.
Prompt Caching auf Bedrock: Der 90-Prozent-Rabatt, den die meisten Teams ignorieren
Bedrock Prompt Caching liest ein wiederholtes Präfix mit 90 Prozent Rabatt, aber ein Cache-Write kostet mehr als gar kein Caching. Der Breakpoint entscheidet.
Hör auf mit Fine-Tuning. Du brauchst RAG, einen Cache und bessere Prompts
Fine-Tuning plus Provisioned Throughput ist die teure Antwort auf die meisten LLM-Probleme. Günstiger sind Retrieval, Prompt Caching und bessere Prompts.