Amazon Bedrock ha introducido un avance crucial en la gestión de costos para las implementaciones de inteligencia artificial generativa, centrado en el uso proactivo y estratégico de tecnologías de vigilancia. Este desarrollo forma parte de una serie enfocada en implementar mecanismos robustos para monitorear y limitar el uso de IA de acuerdo a los presupuestos establecidos.
En su última actualización, Amazon ha perfeccionado su enfoque mediante la integración de estrategias avanzadas de etiquetado y un detallado sistema de informes. Un elemento clave es el etiquetado a nivel de invocación, que agrega metadatos a cada solicitud de API, permitiendo un seguimiento exhaustivo a través de Amazon CloudWatch. Esto facilita la investigación de decisiones presupuestarias y el análisis de patrones de uso en diferentes aplicaciones.
El flujo de trabajo de AWS Step Functions ha sido optimizado para esta función, mejorando la estructura de entrada de API con etiquetado personalizado y parámetros específicos para modelos particulares. Este enfoque permite una asignación precisa de costos, alineando cada solicitud con el modelo correspondiente a través de una función Lambda de AWS, asegurando que las etiquetas necesarias estén presentes para futuros análisis.
Amazon también ha introducido métricas personalizadas en CloudWatch, ofreciendo la capacidad de rastrear datos en múltiples dimensiones como tipo de modelo y centro de costos. Este análisis granular permite a las organizaciones tener un control más detallado y profundizar en su uso de IA, respaldado por métricas únicas para la generación de informes.
Además, los nuevos perfiles de inferencia de aplicaciones permiten el uso de etiquetas de costos personalizadas, superando las restricciones previas en el seguimiento del gasto. Estos perfiles, configurables a través de la CLI de AWS o la API, facilitan el reconocimiento de costos específicos por departamento o equipo.
Con herramientas como AWS Cost Explorer, las organizaciones pueden visualizar y desglosar sus gastos en la nube, evaluando los costos de Amazon Bedrock por unidades de negocio o proyectos. Esto les otorga la capacidad de gestionar sus recursos de IA con eficiente proactividad, manteniendo el control presupuestario mientras impulsan la innovación sin problemas.
