En un entorno donde la inteligencia artificial generativa se adopta cada vez más, tanto empresas grandes como pequeñas se enfrentan al desafío de gestionar los costos derivados de un modelo de precios basado en tokens, especialmente cuando se trata de plataformas como Amazon Bedrock. Las organizaciones están descubriendo que las facturas inesperadas pueden convertirse en un problema sin un seguimiento adecuado del uso. Los métodos tradicionales de monitoreo de costos, como las alertas presupuestarias y la detección de anomalías, se han quedado solo en el ámbito reactivo. Por ello, es fundamental implementar un sistema que maneje los costos de manera proactiva utilizando indicadores tanto adelantados como rezagados.
Los indicadores adelantados ofrecen señas predictivas que ayudan a prever problemas antes de que estos se materialicen, mientras que los indicadores rezagados confirman los acontecimientos ya ocurridos. La comprensión y rastreo de ambos permiten a las organizaciones tomar decisiones estratégicas más ágiles.
Se propone un planteamiento en dos fases para manejar de manera proactiva los costos de inferencia en Amazon Bedrock. La primera parte del enfoque se centra en la arquitectura, el diseño del sistema de vigilancia de costos, el seguimiento del uso de tokens y las primeras estrategias de cumplimiento del presupuesto. En la segunda parte, se explorarán técnicas avanzadas de monitoreo, etiquetado personalizado, informes y mejores prácticas para optimizar los costos a largo plazo.
Amazon Bedrock se basa en un sistema de facturación por uso que depende de los tokens utilizados en la inferencia, el modelo y la región de AWS correspondiente. Para evitar costos descontrolados, los desarrolladores deben implementar estrategias sólidas de gestión de tokens, asegurando que las aplicaciones incluyan medidas de corte y límites de consumo que se alineen con el presupuesto.
Aunque las alarmas de costo y alertas presupuestarias en Amazon CloudWatch ofrecen herramientas de seguimiento, suelen ser medidas reactivas. En contraste, la Solución Generativa AI Gateway de AWS utiliza LiteLLM, permitiendo establecer un mecanismo centralizado que respeta un presupuesto específico, ajustable según sea necesario.
Este enfoque permite menos complejidad operativa y eficiencia a gran escala, utilizando flujos de trabajo sin servidor y una integración nativa con Amazon Bedrock. Las aplicaciones pueden acceder a este servicio a través de una API, ya sea de forma síncrona mediante una REST API o de forma asíncrona a través de un sistema de colas.
El sistema de limitación de tasa utiliza funciones de AWS para monitorear y comparar el uso de tokens con límites predefinidos, decidiendo si autorizar o no las solicitudes de inferencia. Así, las aplicaciones de inteligencia artificial generativa se mantienen dentro del presupuesto.
Con Amazon CloudWatch, se obtiene al minuto el uso de tokens, ayudando a cumplir los límites de presupuesto proactivamente. Las organizaciones pueden establecer y ajustar límites de uso específicos para los modelos de Amazon Bedrock según las necesidades.
El análisis del rendimiento del sistema de limitación de tasa muestra tiempos de ejecución eficientes, variables entre 6.76 y 32.24 segundos, demostrando su flexibilidad. Un estudio de costos resalta que el uso de Step Functions Express ofrece un ahorro significativo frente al estándar, mejorando la previsibilidad en gastos de implementación de inteligencia artificial generativa, garantizando un control más efectivo.
