Las empresas están adoptando cada vez más la inteligencia artificial generativa para mejorar la eficiencia, personalizar experiencias e impulsar la innovación en una variedad de sectores. Esta tecnología se utiliza en aplicaciones tan diversas como la summarización de textos, estrategias de marketing personalizadas y la creación de asistentes virtuales. Sin embargo, esta creciente adopción también acarrea un aumento en los costos de inferencia, implementación y personalización de modelos. Por ello, una gestión eficaz de costos es crucial para garantizar la sostenibilidad financiera y un retorno positivo de la inversión en estas iniciativas.
Amazon Bedrock se destaca como un servicio completamente administrado que brinda acceso a modelos fundamentales de alto rendimiento de líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic y Cohere, a través de una API única. Esta plataforma no solo permite experimentar y evaluar modelos para casos de uso específicos, sino que también facilita su personalización mediante técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación. Con el incremento del uso de Amazon Bedrock, la optimización de costos se vuelve indispensable para mantener los gastos bajo control dentro de los límites presupuestarios de las organizaciones.
Amazon Bedrock introduce un modelo de precios basado en el uso real de los modelos y servicios relacionados, con variaciones en las tarifas según se seleccione el modelo de inferencia y personalización. Para ayudar a los usuarios a gestionar estos costos, Amazon Bedrock proporciona perfiles de inferencia de aplicaciones y herramientas de etiquetado que facilitan el seguimiento y control del gasto.
Implementar estrategias de optimización de costos al utilizar Amazon Bedrock puede traducirse en una reducción notable de los gastos, mientras se mantiene la calidad del desempeño de las aplicaciones. Entre las recomendaciones para lograrlo se incluye la elección del modelo más adecuado para cada caso de uso, una ingeniería de prompts eficaz, un diseño eficiente de agentes y la selección de opciones de consumo adecuadas.
Además, al enfocarse en diferenciar los modelos y mejorar la eficiencia mediante el enrutamiento de prompts, las empresas pueden lograr ahorros considerables. Optimizar la claridad de los prompts y emplear técnicas de caché también contribuyen a reducir significativamente los costos de inferencia, mejorando la respuesta de las aplicaciones.
En resumen, a medida que las organizaciones continúan adoptando Amazon Bedrock para sus aplicaciones de IA generativa, implementar estrategias efectivas de optimización de costos es fundamental. Este proceso debe ser dinámico, adaptándose a las necesidades y patrones de uso de cada aplicación para asegurar la sostenibilidad y efectividad de las iniciativas de inteligencia artificial.
