Las organizaciones que implementan inteligencia artificial generativa mediante plataformas como Amazon Bedrock enfrentan el desafío de gestionar costos en un modelo de precios basado en tokens. Este sistema de pago por uso puede conllevar facturas inesperadas y considerables si no se controla minuciosamente el consumo. Los métodos tradicionales de monitoreo, como las alertas presupuestarias y la detección de anomalías, suelen ser reacciones tardías, por lo tanto, es esencial utilizar indicadores tanto adelantados como rezagados para una administración proactiva.
Los indicadores adelantados permiten prever tendencias o problemas antes de que se presenten, mientras que los indicadores rezagados confirman retrospectivamente lo que ya ha sucedido. Analizar ambos tipos permite a las organizaciones tomar decisiones más estratégicas y dinámicas.
En un enfoque dividido en dos partes, se presenta una solución integral para gestionar proactivamente los costos de inferencia de Amazon Bedrock. Esta propuesta incluye un sistema de vigilancia de costos que establece límites de uso de tokens, facilitando el control del gasto en inteligencia artificial generativa. En la primera fase se revisa la arquitectura y diseño del sistema, mientras que la segunda fase abordará técnicas avanzadas de monitoreo y optimización de costes.
Amazon Bedrock aplica una política de facturación en función del uso de tokens, donde los costos varían según los tokens de entrada y salida usados, el modelo y la región de AWS. Los desarrolladores deben implementar estrategias de gestión de tokens para evitar gastos descontrolados, asegurando dispositivos de corte y límites de consumo alineados con el presupuesto.
Para enfrentar este reto, se pueden configurar alarmas en Amazon CloudWatch o monitorear costes mediante alertas de facturación y presupuestos. No obstante, estas medidas suelen examinar el uso tras su ocurrencia. Otra alternativa es la Solución Generativa AI Gateway de AWS, que utiliza LiteLLM para establecer límites presupuestarios en Amazon Bedrock y otros proveedores.
Este enfoque proactivo centralizado limita el uso de inteligencia artificial generativa a un presupuesto específico, ajustable según necesidades. Utilizando flujos de trabajo sin servidor y una integración con Amazon Bedrock, se logra una menor complejidad operativa y un rendimiento escalable.
En el desarrollo de aplicaciones con Amazon Bedrock, se accede al servicio mediante una API, ya sea síncrona a través de REST API o asíncrona utilizando un sistema de colas. Las solicitudes de inferencia se gestionan mediante un sistema de funciones de AWS que monitorea el uso de tokens comparándolo con límites preestablecidos, determinando si autorizar o denegar la solicitud. Este sistema busca mantener las aplicaciones dentro de los límites presupuestarios.
Para la integración y seguimiento del uso de tokens, se emplea la métrica de Amazon CloudWatch, ofreciendo datos en tiempo real que permiten cumplir con los límites fijados. Las organizaciones pueden así establecer y actualizar fácilmente límites de uso para diferentes modelos de Amazon Bedrock.
El análisis del flujo de trabajo del limitador de tasa ha demostrado una eficiencia notable, con tiempos de respuesta entre 6.76 y 32.24 segundos, adaptándose a diversas solicitudes de inferencia. Además, un estudio de costos revela que el flujo de trabajo de Step Functions Express es más económico que el estándar, ofreciendo significativos ahorros y mejorando la previsibilidad del gasto en inteligencia artificial generativa.
