아마존 베드락 배포를 위한 고급 비용 모니터링 전략을 탐색하며, 정확한 비용 할당을 위한 세밀한 사용자 정의 태깅 방법과 선제적 비용 관리 기초를 높이는 포괄적인 보고 메커니즘을 소개합니다. 이 솔루션은 호출 수준 태깅, 응용 프로그램 추론 프로필 및 AWS Cost Explorer 통합을 구현하여 생성적 AI 사용 및 비용의 완전한 360도 조망을 제공합니다.
이 글에서는 아마존 베드락 추론 비용을 선제적으로 관리하기 위한 종합적인 솔루션을 소개하며, 비용 센트리 메커니즘을 통해 기관에 발생할 수 있는 AI 비용을 효과적으로 제어하는 프레임워크를 제공합니다. 서버리스 워크플로우와 네이티브 아마존 베드락 통합을 활용하여 예측 가능하고 효율적인 접근 방식을 제공하며, 선행 지표와 실시간 예산 강제 실행을 통해 급증하는 비용을 방지합니다.
이 게시물에서는 Converse API의 requestMetadata 매개변수를 사용하여 Amazon Bedrock에서 멀티 테넌트 모델 추론 비용을 추적하고 분석하는 방법을 보여줍니다. 솔루션에는 AWS Glue를 사용한 ETL 파이프라인과 Amazon QuickSight 대시보드가 포함되어 있어 사용 패턴, 토큰 소비 및 다양한 테넌트 및 부서 간의 비용 할당을 시각화합니다.
