免费 Amazon Bedrock 额度值多少钱？
Amazon Bedrock 额度高达 50,000 美元，这足够支持爆发式工作负载一整年的推理，而对于持续运行的工作负载，大约可以支持四分之一的时间。
头条数字本身信息量最少。Bedrock 按 Token 计费，Token 数量与上下文长度成正比，而非与用户数量成正比，因此，流量相同的两家公司可以以完全不同的速度耗尽相同的 50,000 美元。
条款和覆盖范围因项目而异，而不是遵循 AWS 统一规则。AI Perks 跟踪当前的可用项目，以及“覆盖 194 家公司共计 770 万美元的额度”。
Amazon Bedrock 到底有什么用
Bedrock 是一个托管 API，它将多个基础模型系列整合到一个端点、一个账单和一个 IAM 边界下，并在您自己的 AWS 账户内运行。
这就是其产品理念的全部。您购买的不是更便宜的 Token，而是消除了按供应商的合同、API 密钥、SDK 和数据处理协议。
该目录混合了 Amazon 自家模型系列和来自多个实验室的第三方前沿模型。确切的阵容会定期变化，因此请查看当前目录，而不是六个月前的列表。
在原始推理调用的基础上，还有四种能力：
- 托管检索：负责分块、嵌入和向量存储，这样您就不必在第一时间部署独立的 RAG 堆栈。
- 代理编排：将模型调用与您自己的 API 连接起来，并处理多步循环。
- 护栏：根据您定义的策略过滤输入和输出，并跨模型一致应用。
- 定制：涵盖微调和托管适应的模型，都在同一个接口下。
对于已经在使用 AWS 的团队来说，推理不再是独立的供应商关系，而是您已经对账的基础设施账单中的一项，这使得它也成为最容易完全通过额度资助的 AI 成本之一。
Bedrock 的规模化成本行为
Bedrock 的支出随 Token 数量而增加，而非用户数量，并且 Token 数量的增长速度快于用户数量，因为上下文长度在增长。
这一单一动态解释了大多数意外账单。一个产品可以通过在用户数量不变的情况下，简单地增加每个查询检索的文档数量或携带更长的对话历史记录，从而将其推理成本加倍。
| 成本驱动因素 | 计费对象 | 消耗额度的速度 |
|---|---|---|
| 按需推理 | 输入和输出 Token | 快速，直接跟踪流量 |
| 长格式或推理输出 | 输出 Token，在每个主要模型上，价格高于输入 Token | 每个请求最快 |
| 预留吞吐量 | 每小时承诺的容量 | 空闲时收费，无论流量如何消耗 |
| 批量推理 | Token，通常比按需折扣 | 同等工作量的速度较慢 |
| 微调和自定义托管 | 训练计算加上每小时托管 | 最初爆发式，然后稳定且永久 |
| 检索和嵌入 | 向量容量加上嵌入调用 | 缓慢，持续，永不停止 |
四种力量塑造了曲线：
上下文长度是无声的乘数。 检索增强的提示、长系统指令和聊天历史记录都会增加每个请求的输入 Token，而用户数量不变。
输出 Token 的成本高于输入 Token。 任何生成长文本或扩展推理过程的内容都位于成本较高的一侧。
预留吞吐量惩罚低利用率。 在高、可预测的吞吐量下，每 Token 的承诺容量更便宜，而在低吞吐量下则贵得多，因为无论请求是否到达，您都要付费。
队列中的工作比实时工作便宜得多。 任何能够容忍延迟的工作都应该批量处理。
赠金实际覆盖的内容（粗略估计，非报价）：
| 工作负载形状 | 50,000 美元大致代表什么 |
|---|---|
| 内部工具和轻度推理 | 比到期前您能使用的寿命更长 |
| 早期用户的原型 | 实实在在的一年模型支出 |
| 具有稳定聊天流量的消费品 | 几个月，随着上下文的增长而缩短 |
| 具有大量检索的 RAG 产品 | 几个月，其中一部分实际用于检索层 |
| 持续运行的预留吞吐量 | 几周，这是消耗赠金效率最低的方式 |
Bedrock 比直接调用模型提供商更便宜吗？
通常不是，价格是错误的采用原因。 Bedrock 上第三方模型的每 Token 费率大致相当，因模型而异，并且变化频繁，因此您应该根据您计划运行的具体模型进行比较。
您实际获得的对等定价的好处是：
- 一个账单和一个采购途径，而不是每个模型提供商独立的供应商关系。
- 数据驻留在您自己的 AWS 账户内，具有区域控制、IAM 策略和现有的 VPC 网络。
- 基础设施层的模型可移植性，因此更换模型系列是 API 参数，而不是迁移。
- 额度资格，因为使用情况会出现在 AWS 发票上，而初创企业额度可以吸收。
最后一个要点是创始人对其重视不够。直接模型提供商的账单和 Bedrock 相同 Token 的账单在现金成本上大致相同，但其中只有一个可以由一次 50,000 美元的云端赠金来覆盖。AI Perks 的存在就是为了让这种套利可见。
诚实的权衡：最新模型版本有时会比管理目录中的模型更早出现在提供商自己的 API 上，并且提供商特定的功能并不总是能够转移。如果您需要特定前沿版本的首日访问权限，请保留一个直接账户。
Bedrock 额度可以与其他什么叠加使用
模型额度、云额度和工具额度是三个独立的账单，而资金最充足的头寸同时持有这三者。
Bedrock 额度涵盖托管在 AWS 内的模型推理。模型提供商的直接额度涵盖您在 AWS 外部进行的调用，这很重要，因为几乎没有哪个严肃的团队只依赖一个供应商。向量数据库、可观测性平台、数据管道和评估工具都在此基础上运行自己的初创公司计划。AI Perks 跟踪“在 194 家公司中的 770 万美元额度”，并在此基础上运行，而矢量数据库、可观测性平台、数据管道和评估工具都有自己的初创公司计划。
AI 基础设施的第一年很少由一个大型赠金资助。它由一个大型赠金和四个或五个涵盖不同层面的中型赠金资助。有些项目明确是互斥的，这些细节在 AI Perks 上按项目跟踪。
创始人对 Bedrock 额度的误解
最昂贵的错误是将其视为已有账单的折扣，而不是在发行时就开始计时的时钟。
五种模式反复出现：
过早声明。 在您拥有生产流量之前就开始运行的赠金，大部分时间都在浪费于原型。时钟应该跟踪工作负载，而不是日历。
在需求存在之前预留容量。 预留吞吐量是将大型赠金转化为未使用的余量最快的方式。在流量既高又可预测之前，请保持按需模式。
假设赠金涵盖整个 AWS 账单。 赠金范围各不相同，围绕推理的存储、向量和数据传输可能不包含在内。在围绕其进行架构之前，请确认范围。
构建仅适用于一个模型的提示。 可移植性在 API 层是真实的，在提示层较弱。针对一个模型系列进行严格调整的提示很少能干净地转移，这会悄悄地取消您采用 Bedrock 所追求的灵活性。
将一个项目视为整个市场。 云、模型和工具项目分别资助一个不同的层，并且那些重叠或相互排斥的项目从外部来看并不明显。完整列表位于 AI Perks。
最大化利用免费 Amazon Bedrock 额度
赠金的大部分价值是在批准后决定的，而不是之前。
项目在覆盖范围和排除项上有所不同，并且这些条款变动频繁，以至于上个季度的列表已经过时。AI Perks 将当前的 AI 工具和云基础设施条目放在一个地方，因此模型层和其下的计算可以并排显示。
三件事区分了能够支持实际一年推理的赠金和悄悄过期的赠金：
与实际流量的时机。 赠金有时间限制。一个在产品仍是原型时就开始计时的赠金，大部分时间都在与尚未存在的流量对抗。
范围意识。 赠金很少涵盖云账单上的每一行。围绕推理的存储、向量容量和数据传输可能不在覆盖范围内，而像所有这些都是免费的这样进行架构，会产生一个没有人建模的现金账单。
仪表化。 从赠金生效的第一天起，按功能标记支出，并跟踪每个请求的成本。在还有时间更改产品时，知道产品的哪个部分正在消耗赠金，比赠金的头条金额更有价值。
常见问题解答
免费 Amazon Bedrock 额度值多少钱？
合格的初创公司最高可获得 50,000 美元。这是否是一年的生命线还是四分之一，几乎完全取决于工作负载的形状，因为 Bedrock 按 Token 计费，而上下文长度比用户数量更能驱动 Token 数量。当前的条款和资格可在 getaiperks.com 跟踪。
Amazon Bedrock 用于什么？
Bedrock 是一个托管 API，用于在您自己的 AWS 账户内调用基础模型。它涵盖了跨多个模型系列的推理，以及托管检索、代理编排、护栏和微调，所有这些都通过一个端点、一个账单以及您现有的 IAM 和网络设置。
Bedrock 比直接使用 OpenAI 或 Anthropic API 更便宜吗？
一般来说不是。每 Token 定价大致相当，并因模型而异。优势在于整合、数据驻留在您自己的账户内，以及支出会出现在 AWS 发票上，而初创公司额度可以一次性吸收。
我可以将 Bedrock 额度与其他 AI 额度叠加使用吗？
可以，大多数获得资助的团队都会这样做。云额度、直接模型提供商额度和工具额度是独立的账单。有些项目是互斥的，这会影响您申请的顺序。AI Perks 跟踪 194 家公司共计 770 万美元的额度，并标记冲突。
Amazon Bedrock 额度会过期吗？
是的。每个初创公司额度赠金都有时间限制，并且每个项目的窗口期不同。这就是为什么在您拥有生产流量之前申请会浪费大部分价值的原因。在开始计时之前，请在 getaiperks.com 上查看每个项目的当前持续时间。
在 Bedrock 上运行的最大隐藏成本是什么？
上下文长度。检索、长系统提示和对话历史记录会增加每个请求的输入 Token 数量，而流量不变，并且在每个主要模型上，输出 Token 的成本高于输入。预留吞吐量是第二大成本，因为它会在空闲时收费。
交付模型。让别人支付 Token 的费用。