Las organizaciones que utilizan inteligencia artificial generativa mediante plataformas como Amazon Bedrock enfrentan el desafío de gestionar los costos derivados de un modelo de precios basado en tokens. Este sistema de pago por uso puede resultar en facturas inesperadas y abultadas si no se realiza un seguimiento cuidadoso del consumo. Los métodos tradicionales de monitoreo, como las alertas presupuestarias y la detección de anomalías, suelen ser reactivos. Por ello, es fundamental emplear indicadores adelantados y rezagados para gestionar los costos de manera proactiva.
Los indicadores adelantados permiten prever tendencias o problemas antes de que ocurran, mientras que los rezagados confirman lo que ya ha sucedido. El seguimiento de ambos tipos de indicadores posibilita decisiones estratégicas más ágiles y efectivas.
Una solución integral propone gestionar proactivamente los costos de Amazon Bedrock. Este sistema incluye un mecanismo para controlar el uso de tokens, permitiendo a las organizaciones mantener sus gastos bajo control. La primera parte del análisis aborda la arquitectura central, el diseño del sistema de vigilancia de costos y las estrategias iniciales para cumplir con el presupuesto. La segunda parte se centrará en técnicas avanzadas de monitoreo, etiquetado, informes y optimización a largo plazo.
Amazon Bedrock factura en función del uso de tokens, lo que implica que los costos dependen de los tokens de entrada y salida, así como del modelo y la región de AWS. Por tanto, los desarrolladores deben implementar estrategias sólidas de gestión de tokens en sus aplicaciones para evitar gastos fuera de control.
Entre las medidas recomendadas se incluyen la configuración de alarmas en Amazon CloudWatch o el monitoreo de costos mediante alertas de facturación. Este enfoque proactivo centralizado puede limitar el uso de IA generativa a un presupuesto específico, ajustable según sea necesario, utilizando flujos de trabajo sin servidor y una integración nativa con Amazon Bedrock.
En la construcción de aplicaciones con Amazon Bedrock, es común acceder al servicio a través de una API, ya sea de manera síncrona o asíncrona. El sistema de funciones de AWS monitorea el uso de tokens y lo compara con los límites predefinidos para decidir si autorizar o denegar solicitudes de inferencia, asegurando que las aplicaciones operen dentro de los límites presupuestarios.
Para el seguimiento y control del uso de tokens, se emplea la métrica de Amazon CloudWatch, que proporciona datos en tiempo real, ayudando a cumplir con los límites presupuestarios de manera proactiva. Las organizaciones pueden establecer límites de uso específicos para diferentes modelos y ajustar estos límites según sea necesario.
El flujo de trabajo del limitador de tasa ha mostrado un manejo eficaz en diversas solicitudes, con tiempos de ejecución de entre 6.76 y 32.24 segundos, demostrando flexibilidad para adaptarse a distintos requerimientos. Un estudio de costos indica que el flujo de trabajo de Step Functions Express es más económico que el estándar, ofreciendo ahorros significativos y mejorando la previsibilidad en los gastos de IA generativa.
