En la actualidad, las empresas están incorporando la inteligencia artificial generativa para potenciar la eficacia, personalizar experiencias y fomentar la innovación en diferentes sectores. Esta tecnología se aplica en diversas áreas, como la summarización de textos, el desarrollo de estrategias de marketing personalizadas y la creación de asistentes virtuales esenciales para los negocios. No obstante, el incremento en el uso de la IA generativa trae consigo un aumento en los costos de inferencia, implementación y personalización de modelos, lo que hace vital una gestión eficaz de costos para garantizar que estas iniciativas sean sostenibles y generan un retorno de inversión positivo.
Amazon Bedrock se ha posicionado como un servicio completamente administrado, ofreciendo acceso a modelos fundamentales de alta gama de empresas líderes en inteligencia artificial como AI21 Labs, Anthropic y Cohere, a través de una única API. Este servicio no solo permite experimentar y evaluar modelos específicos para casos de uso, sino que también posibilita la personalización mediante técnicas avanzadas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación. Con el creciente uso de esta plataforma, se vuelve crucial optimizar los costos asociados a la implementación y operación de aplicaciones de IA generativa para mantenerlos bajo control.
El modelo de precios de Amazon Bedrock está basado en el uso real de los modelos y servicios relacionados, ajustándose según el modelo de inferencia seleccionado y las personalizaciones realizadas. Además, Amazon Bedrock proporciona herramientas para que los usuarios puedan monitorear y gestionar sus gastos, incluyendo perfiles de inferencia de aplicaciones y herramientas de etiquetado.
La implementación de estrategias de optimización de costos en Amazon Bedrock puede resultar en una reducción significativa de los gastos, permitiendo mantener el rendimiento de las aplicaciones. Recomendaciones clave incluyen la selección del modelo adecuado para cada caso de uso, llevar a cabo una ingeniería de prompts eficaz, diseñar agentes eficientes y elegir opciones de consumo que se ajusten a las necesidades específicas.
Las empresas que implementan estas estrategias pueden lograr ahorros notables, distinguiendo entre modelos y mejorando la eficiencia mediante el enrutamiento de prompts. La optimización de la claridad en los prompts y la aplicación de técnicas de caché también pueden contribuir significativamente a reducir los costos de inferencia, mejorando al mismo tiempo la capacidad de respuesta de las aplicaciones.
Finalmente, a medida que más organizaciones adopten Amazon Bedrock para sus aplicaciones de IA generativa, la implementación de estrategias efectivas de optimización de costos será indispensable. Este proceso debe ser dinámico, ajustándose a las necesidades y patrones de uso específicos de cada aplicación, asegurando así la sostenibilidad y efectividad de las iniciativas de inteligencia artificial.
