Las organizaciones que implementan inteligencia artificial generativa mediante plataformas como Amazon Bedrock enfrentan el desafío de gestionar costos asociados a un modelo de precios basado en tokens. Este sistema, que cobra por uso, puede sorprender con facturas inesperadas si no se monitorea cuidadosamente. Los métodos tradicionales, como las alertas presupuestarias y la detección de anomalías, suelen ser reactivos. Es crucial, entonces, utilizar indicadores tanto adelantados como rezagados para manejar estos costos de manera proactiva.
Los indicadores adelantados predicen tendencias y problemas antes de que ocurran, mientras que los rezagados confirman eventos pasados. El seguimiento de ambos permite decisiones estratégicas y ágiles.
En un innovador enfoque en dos partes, se presenta una solución para gestionar proactivamente los costos de inferencia en Amazon Bedrock. Esta primera parte aborda la arquitectura central, diseño del sistema de control de costos, seguimiento del uso de tokens y estrategias iniciales de cumplimiento presupuestario. La segunda parte explorará técnicas avanzadas, etiquetado personalizado e informes para optimización de costos a largo plazo.
Amazon Bedrock cobra según los tokens de entrada y salida utilizados, el modelo y la región de AWS. Es esencial que los desarrolladores implanten estrategias efectivas de gestión de tokens en sus aplicaciones para evitar gastos descontrolados, asegurando dispositivos de corte y límites de consumo dentro de las restricciones presupuestarias.
Para enfrentar estos desafíos, se pueden configurar alarmas en Amazon CloudWatch o utilizar alertas de facturación. Sin embargo, estas medidas revisan costos después de que ocurren. Una alternativa es la Solución Generativa AI Gateway de AWS, que emplea LiteLLM para limitar los presupuestos con Amazon Bedrock y otros modelos.
Este sistema centralizado proactivo limita el uso de IA generativa dentro de un presupuesto ajustable, utilizando flujos de trabajo sin servidor y una integración nativa con Amazon Bedrock para una operación menos compleja y un alto rendimiento.
En la construcción de aplicaciones, Amazon Bedrock se accede mediante APIs desarrolladas, ya sea de manera síncrona a través de REST API o asíncronamente usando un sistema de colas. El flujo de trabajo del limitador de tasa usa funciones de AWS para monitorear el uso de tokens comparándolo con límites predefinidos, asegurando que las peticiones se mantengan dentro del presupuesto.
Amazon CloudWatch monitorea en tiempo real el uso de tokens, permitiendo cumplir proactivamente con límites presupuestarios. Esto permite establecer y modificar fácilmente límites de uso para diferentes modelos de Bedrock.
El análisis de rendimiento del limitador de tasa revela tiempos de ejecución entre 6.76 y 32.24 segundos, demostrando su flexibilidad para diferentes requerimientos de respuesta. Además, un estudio de costos indica que Step Functions Express es más económico que el estándar, ofreciendo posibles ahorros significativos. Asegura así un control más eficaz y predecible sobre los gastos de IA generativa.
