Amazon Bedrock là dịch vụ được quản lý hoàn toàn, giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng và triển khai ứng dụng AI tạo sinh thông qua một API duy nhất. Dịch vụ này cung cấp các mô hình nền tảng (FM) hàng đầu từ AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Amazon và nhiều đơn vị khác, cho phép bạn thử nghiệm, tùy chỉnh (tinh chỉnh, RAG) và tạo các Agents tích hợp với hệ thống nội bộ.
Ngày càng nhiều doanh nghiệp ứng dụng AI tạo sinh để tăng hiệu suất, cá nhân hóa trải nghiệm và thúc đẩy đổi mới. Tuy nhiên, chi phí triển khai, suy luận và tùy chỉnh mô hình có thể tăng cao nếu không được quản lý tốt. Do đó, tối ưu hóa chi phí là yếu tố then chốt giúp đảm bảo các dự án AI tạo sinh mang lại hiệu quả tài chính bền vững và ROI tích cực.
Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá các chiến lược tối ưu chi phí hiệu quả khi sử dụng Amazon Bedrock.
1. Amazon Bedrock
Amazon Bedrock cung cấp một mô hình định giá toàn diện dựa trên mức sử dụng thực tế của FM và các dịch vụ liên quan. Các thành phần định giá cốt lõi bao gồm suy luận mô hình (có trong các tùy chọn Theo yêu cầu, Hàng loạt và Thông lượng được cung cấp), tùy chỉnh mô hình (tính phí cho đào tạo, lưu trữ và suy luận) và Nhập mô hình tùy chỉnh (nhập miễn phí nhưng tính phí cho suy luận và lưu trữ). Thông qua Amazon Bedrock Marketplace , bạn có thể truy cập hơn 100 mô hình với các cấu trúc định giá khác nhau cho các mô hình độc quyền và công khai. Bạn có thể xem giá Amazon Bedrock để biết tổng quan về giá và biết thêm chi tiết về các mô hình định giá.
2. Theo dõi chi phí trong Amazon Bedrock
Bạn có thể theo dõi chi phí sử dụng Amazon Bedrock của mình bằng các cách sau:
- Hồ sơ suy luận ứng dụng – Amazon Bedrock cung cấp hồ sơ suy luận ứng dụng mà bạn có thể sử dụng để áp dụng thẻ phân bổ chi phí tùy chỉnh nhằm theo dõi, quản lý và kiểm soát chi phí và mức sử dụng FM theo yêu cầu trên nhiều khối lượng công việc và đối tượng thuê khác nhau.
- Đánh dấu phân bổ chi phí – Bạn có thể đánh dấu tất cả các mô hình Amazon Bedrock , căn chỉnh việc sử dụng theo các phân loại tổ chức cụ thể như trung tâm chi phí, đơn vị kinh doanh, nhóm và ứng dụng để theo dõi chi phí chính xác. Để thực hiện các hoạt động đánh dấu, bạn cần Tên tài nguyên Amazon (ARN) của tài nguyên mà bạn muốn thực hiện hoạt động đánh dấu.
- Tích hợp với các công cụ tính chi phí của AWS – Giám sát chi phí của Amazon Bedrock tích hợp với AWS Budgets , AWS Cost Explorer , AWS Cost and Usage Reports và AWS Cost Anomaly Detection , cho phép các tổ chức đặt ngân sách theo thẻ, nhận cảnh báo về ngưỡng sử dụng và phát hiện các kiểu chi tiêu bất thường .
- Giám sát số liệu Amazon CloudWatch – Các tổ chức có thể sử dụng Amazon CloudWatch để giám sát số liệu thời gian chạy cho các ứng dụng Amazon Bedrock theo hồ sơ suy luận, đặt báo động dựa trên ngưỡng và nhận thông báo để quản lý thời gian thực về việc sử dụng tài nguyên và chi phí. Bạn có thể giám sát mọi phần của ứng dụng Amazon Bedrock bằng Amazon CloudWatch, ứng dụng này thu thập dữ liệu thô và xử lý thành số liệu có thể đọc được, gần thời gian thực. Bạn có thể biểu đồ số liệu bằng AWS Management Console cho CloudWatch. Bạn cũng có thể đặt báo động để theo dõi các ngưỡng nhất định và gửi thông báo hoặc thực hiện hành động khi các giá trị vượt quá các ngưỡng đó.
- Khả năng hiển thị theo tài nguyên cụ thể – CloudWatch cung cấp các số liệu như Invocations, InvocationLatency, InputTokenCount, OutputTokenCount, và nhiều số liệu lỗi khác có thể được lọc theo ID mô hình và các chiều khác để theo dõi chi tiết mức sử dụng và hiệu suất của Amazon Bedrock.
3. Chiến lược tối ưu hóa chi phí cho Amazon Bedrock
Khi xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh với Amazon Bedrock, việc triển khai các chiến lược tối ưu hóa chi phí chu đáo có thể giúp giảm đáng kể chi phí của bạn trong khi vẫn duy trì hiệu suất ứng dụng. Trong phần này, bạn sẽ tìm thấy các cách tiếp cận chính cần cân nhắc theo thứ tự sau:
- Chọn mô hình phù hợp
- Xác định xem nó có cần tùy chỉnh không
- Nếu có, hãy khám phá các tùy chọn theo đúng thứ tự
- Nếu không, hãy tiến hành bước tiếp theo
- Thực hiện kỹ thuật và quản lý nhanh chóng
- Thiết kế các tác nhân hiệu quả
- Chọn tùy chọn tiêu thụ chính xác
Luồng này được thể hiện trong sơ đồ sau.
3.1. Chọn một mô hình phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn
Amazon Bedrock cung cấp quyền truy cập vào danh mục FM đa dạng thông qua một API duy nhất. Dịch vụ này liên tục mở rộng các dịch vụ của mình với các mô hình và nhà cung cấp mới, mỗi mô hình và nhà cung cấp có cấu trúc giá và khả năng khác nhau.
Ví dụ, hãy xem xét sự thay đổi giá theo yêu cầu giữa các mô hình Amazon Nova ở Khu vực AWS phía Đông Hoa Kỳ (Ohio) . Mức giá này hiện tại tính đến ngày 21 tháng 5 năm 2025. Tham khảo trang giá Amazon Bedrock để biết dữ liệu mới nhất.
Như thể hiện trong bảng sau, giá cả thay đổi đáng kể giữa các mẫu Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite và Amazon Nova Pro. Ví dụ, Amazon Nove Micro rẻ hơn Amazon Note Lite khoảng 1,71 lần dựa trên mỗi 1.000 mã thông báo đầu vào tại thời điểm viết bài này. Nếu bạn không cần khả năng đa phương thức và độ chính xác của Amazon Nova Micro đáp ứng được trường hợp sử dụng của bạn, thì bạn không cần phải chọn Amazon Nova Lite. Điều này chứng minh tại sao việc lựa chọn đúng mẫu cho trường hợp sử dụng của bạn lại rất quan trọng. Mẫu lớn nhất hoặc tiên tiến nhất không phải lúc nào cũng cần thiết cho mọi ứng dụng.
Một trong những lợi thế chính của Amazon Bedrock là API hợp nhất của nó, giúp tóm tắt sự phức tạp khi làm việc với các mô hình khác nhau. Bạn có thể chuyển đổi giữa các mô hình bằng cách thay đổi ID mô hình trong yêu cầu của mình với các sửa đổi mã tối thiểu. Với tính linh hoạt này, bạn có thể chọn mô hình được tối ưu hóa về chi phí và hiệu suất nhất đáp ứng các yêu cầu của mình và chỉ nâng cấp khi cần thiết.
Thực hành tốt nhất: Sử dụng các tính năng gốc của Amazon Bedrock để đánh giá hiệu suất của mô hình nền tảng cho trường hợp sử dụng của bạn. Bắt đầu bằng một công việc đánh giá mô hình tự động để thu hẹp phạm vi. Tiếp theo là sử dụng LLM làm thẩm phán hoặc đánh giá dựa trên con người theo yêu cầu cho trường hợp sử dụng của bạn.
3.2. Thực hiện tùy chỉnh mô hình theo đúng thứ tự
Khi tùy chỉnh FM trong Amazon Bedrock để ngữ cảnh hóa phản hồi, việc chọn chiến lược theo đúng thứ tự có thể giúp giảm đáng kể chi phí của bạn trong khi vẫn tối đa hóa hiệu suất. Bạn có bốn chiến lược chính, mỗi chiến lược có tác động khác nhau đến chi phí:
- Kỹ thuật nhắc nhở – Bắt đầu bằng cách tạo ra các nhắc nhở chất lượng cao có hiệu quả điều kiện hóa mô hình để tạo ra các phản hồi mong muốn. Cách tiếp cận này đòi hỏi ít tài nguyên và không có chi phí cơ sở hạ tầng bổ sung nào ngoài các lệnh gọi suy luận tiêu chuẩn của bạn.
- RAG – Amazon Bedrock Knowledge Bases là tính năng được quản lý hoàn toàn với chức năng quản lý ngữ cảnh phiên và phân bổ nguồn tích hợp giúp bạn triển khai toàn bộ quy trình làm việc RAG từ khâu thu thập đến truy xuất và tăng cường nhanh chóng mà không cần phải xây dựng tích hợp tùy chỉnh với các nguồn dữ liệu và quản lý luồng dữ liệu.
- Tinh chỉnh – Phương pháp này bao gồm việc cung cấp dữ liệu đào tạo được gắn nhãn để cải thiện hiệu suất mô hình trên các tác vụ cụ thể. Mặc dù hiệu quả, tinh chỉnh đòi hỏi thêm tài nguyên tính toán và tạo các phiên bản mô hình tùy chỉnh với chi phí lưu trữ liên quan.
- Tiếp tục đào tạo trước – Tùy chọn tốn nhiều tài nguyên nhất liên quan đến việc cung cấp dữ liệu không có nhãn để đào tạo thêm FM về nội dung cụ thể của miền. Cách tiếp cận này phải chịu chi phí cao nhất và thời gian triển khai dài nhất.
Biểu đồ sau đây cho thấy mức độ phức tạp, chất lượng, chi phí và thời gian của bốn phương pháp này.
Thực hành tốt nhất: Triển khai các chiến lược này theo từng bước. Bắt đầu với kỹ thuật nhắc nhở làm nền tảng của bạn—nó tiết kiệm chi phí và thường có thể mang lại kết quả ấn tượng với mức đầu tư tối thiểu. Tham khảo phần Tối ưu hóa để có lời nhắc rõ ràng và súc tích để tìm hiểu về các chiến lược khác nhau mà bạn có thể làm theo để viết lời nhắc tốt. Tiếp theo, tích hợp RAG khi bạn cần kết hợp thông tin độc quyền vào phản hồi. Hai cách tiếp cận này kết hợp với nhau sẽ giải quyết được hầu hết các trường hợp sử dụng trong khi vẫn duy trì cấu trúc chi phí hiệu quả. Chỉ khám phá việc tinh chỉnh và đào tạo trước liên tục khi bạn có các yêu cầu cụ thể không thể giải quyết được thông qua hai phương pháp đầu tiên và trường hợp sử dụng của bạn biện minh cho chi phí bổ sung.
Bằng cách tuân theo hệ thống phân cấp triển khai này, được hiển thị trong hình sau, bạn có thể tối ưu hóa cả hiệu suất Amazon Bedrock và phân bổ ngân sách của mình. Sau đây là mô hình tinh thần cấp cao để lựa chọn các tùy chọn khác nhau:
3.3. Sử dụng tính năng Model distillation của Amazon Bedrock
Amazon Bedrock Model Distillation là một tính năng mạnh mẽ mà bạn có thể sử dụng để truy cập vào các mô hình nhỏ hơn, tiết kiệm chi phí hơn mà không làm giảm hiệu suất và độ chính xác cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
- Nâng cao độ chính xác của các mô hình nhỏ hơn (học sinh) tiết kiệm chi phí – Với Amazon Bedrock Model Distillation, bạn có thể chọn một mô hình giáo viên có độ chính xác mà bạn muốn đạt được cho trường hợp sử dụng của mình và sau đó chọn một mô hình học sinh mà bạn muốn tinh chỉnh. Việc tinh chỉnh mô hình tự động hóa quy trình tạo phản hồi từ giáo viên và sử dụng các phản hồi đó để tinh chỉnh mô hình học sinh.
- Tối đa hóa hiệu suất mô hình Model distillation với tổng hợp dữ liệu độc quyền – Tinh chỉnh một mô hình nhỏ hơn, tiết kiệm chi phí để đạt được độ chính xác tương tự như một mô hình lớn hơn cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn là một quá trình lặp đi lặp lại. Để loại bỏ một số gánh nặng lặp lại cần thiết để đạt được kết quả tốt hơn, Amazon Bedrock Model Distillation có thể chọn áp dụng các phương pháp tổng hợp dữ liệu khác nhau phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của bạn. Ví dụ: Amazon Bedrock có thể mở rộng tập dữ liệu đào tạo bằng cách tạo các lời nhắc tương tự hoặc có thể tạo các phản hồi tổng hợp chất lượng cao bằng cách sử dụng các cặp lời nhắc-phản hồi do khách hàng cung cấp làm ví dụ vàng.
- Giảm chi phí bằng cách đưa dữ liệu sản xuất của bạn vào – Với phương pháp tinh chỉnh truyền thống, bạn phải tạo lời nhắc và phản hồi. Với Amazon Bedrock Model Distillation, bạn chỉ cần cung cấp lời nhắc, được sử dụng để tạo phản hồi tổng hợp và tinh chỉnh mô hình học viên.
Thực hành tốt nhất: Cân nhắc Model distillation mô hình khi bạn có một trường hợp sử dụng cụ thể, được xác định rõ ràng, trong đó một mô hình lớn hơn hoạt động tốt nhưng chi phí cao hơn mong muốn. Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị đối với các tình huống suy luận khối lượng lớn, trong đó việc tiết kiệm chi phí liên tục sẽ nhanh chóng bù đắp cho khoản đầu tư ban đầu vào Model distillation.
3.4. Sử dụng định tuyến nhắc nhở thông minh của Amazon Bedrock
Với Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing , giờ đây bạn có thể sử dụng kết hợp các FM từ cùng một họ mô hình để giúp tối ưu hóa chất lượng và chi phí khi gọi một mô hình. Ví dụ: bạn có thể định tuyến giữa họ mô hình Claude của Anthropic—giữa Claude 3.5 Sonnet và Claude 3 Haiku tùy thuộc vào độ phức tạp của lời nhắc. Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như trợ lý dịch vụ khách hàng, nơi các truy vấn đơn giản có thể được xử lý bởi các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn, và các truy vấn phức tạp được định tuyến đến các mô hình có khả năng hơn. Định tuyến lời nhắc thông minh có thể giảm chi phí tới 30% mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Thực hành tốt nhất: Triển khai định tuyến nhắc nhở thông minh cho các ứng dụng xử lý nhiều mức độ phức tạp của truy vấn.
3.5. Tối ưu hóa để có lời nhắc rõ ràng và súc tích
Tối ưu hóa lời nhắc để rõ ràng và súc tích trong Amazon Bedrock tập trung vào giao tiếp có cấu trúc, hiệu quả với mô hình để giảm thiểu việc sử dụng mã thông báo và tối đa hóa chất lượng phản hồi. Thông qua các kỹ thuật như hướng dẫn rõ ràng, định dạng đầu ra cụ thể và định nghĩa vai trò chính xác, bạn có thể đạt được kết quả tốt hơn trong khi giảm chi phí liên quan đến việc sử dụng mã thông báo.
- Hướng dẫn có cấu trúc – Chia nhỏ các lời nhắc phức tạp thành các bước hoặc dấu đầu dòng rõ ràng, được đánh số . Điều này giúp mô hình tuân theo trình tự hợp lý và cải thiện tính nhất quán của phản hồi đồng thời giảm việc sử dụng mã thông báo.
- Thông số kỹ thuật đầu ra – Xác định rõ ràng định dạng và ràng buộc mong muốn cho phản hồi . Ví dụ: chỉ định giới hạn từ, yêu cầu định dạng hoặc sử dụng các chỉ số như Please provide a brief summary in 2-3 sentencesđể kiểm soát độ dài đầu ra.
- Tránh sự trùng lặp – Loại bỏ ngữ cảnh không cần thiết và hướng dẫn lặp lại. Giữ lời nhắc tập trung vào thông tin và yêu cầu thiết yếu vì nội dung thừa có thể làm tăng chi phí và có khả năng gây nhầm lẫn cho mô hình.
- Sử dụng dấu phân cách – Sử dụng dấu phân cách rõ ràng (như dấu ngoặc kép, dấu gạch ngang hoặc thẻ theo kiểu XML) để phân tách các phần khác nhau của lời nhắc nhằm giúp mô hình phân biệt giữa ngữ cảnh, hướng dẫn và ví dụ.
- Độ chính xác của vai trò và ngữ cảnh – Bắt đầu bằng định nghĩa vai trò rõ ràng và ngữ cảnh cụ thể có liên quan đến nhiệm vụ. Ví dụ, You are a technical documentation specialist focused on explaining complex concepts in simple termscung cấp hướng dẫn tốt hơn so với mô tả vai trò chung chung.
Thực hành tốt nhất: Amazon Bedrock cung cấp một tính năng được quản lý hoàn toàn để tối ưu hóa lời nhắc cho một mô hình được chọn. Điều này giúp giảm chi phí bằng cách cải thiện hiệu quả và hiệu suất của lời nhắc, dẫn đến kết quả tốt hơn với ít mã thông báo và lệnh gọi mô hình hơn. Tính năng tối ưu hóa lời nhắc tự động tinh chỉnh lời nhắc của bạn để tuân theo các thực hành tốt nhất cho từng mô hình cụ thể, loại bỏ nhu cầu thiết kế lời nhắc thủ công tốn nhiều thời gian có thể mất nhiều tháng thử nghiệm. Sử dụng tính năng tối ưu hóa lời nhắc tích hợp này trong Amazon Bedrock để bắt đầu và tối ưu hóa thêm để có kết quả tốt hơn khi cần. Thử nghiệm với lời nhắc để làm cho chúng rõ ràng và súc tích nhằm giảm số lượng mã thông báo mà không ảnh hưởng đến chất lượng phản hồi.
4. Phần kết luận
Khi các tổ chức ngày càng áp dụng Amazon Bedrock cho các ứng dụng AI tạo sinh của mình, việc triển khai các chiến lược tối ưu hóa chi phí hiệu quả trở nên quan trọng để duy trì hiệu quả tài chính. Chìa khóa để tối ưu hóa chi phí thành công nằm ở việc áp dụng phương pháp tiếp cận có hệ thống. Nghĩa là, hãy bắt đầu với các tối ưu hóa cơ bản như lựa chọn mô hình phù hợp và thiết kế nhanh chóng, sau đó triển khai dần các kỹ thuật tiên tiến hơn như lưu trữ đệm và xử lý hàng loạt khi các trường hợp sử dụng của bạn trưởng thành. Việc theo dõi thường xuyên chi phí và mô hình sử dụng, kết hợp với việc tối ưu hóa liên tục các chiến lược này, sẽ giúp đảm bảo rằng các sáng kiến AI tạo sinh của bạn vẫn hiệu quả và bền vững về mặt kinh tế. Hãy nhớ rằng tối ưu hóa chi phí là một quá trình liên tục, cần phát triển theo nhu cầu và mô hình sử dụng của ứng dụng, do đó, việc thường xuyên xem xét và điều chỉnh việc triển khai các chiến lược này là điều cần thiết.
Tìm hiểu thêm: https://osam.io/chuyen-doi-cong-viec-nhanh-hon-gap-4-lan-voi-agentic-ai/
https://osam.io/danh-gia-amazon-bedrock-agents-ragas-mo-hinh-ngon-ngu-lon/
https://osam.io/agentic-ai-voi-deepseek-r1-crewai-va-amazon-sagemaker-ai-2/
