Los clientes están cada vez más inclinados a implementar inteligencia artificial generativa para optimizar la eficiencia, personalizar experiencias y fomentar la innovación en diversos sectores. Esta avanzada tecnología encuentra aplicaciones variadas, como la resumir textos, desarrollar estrategias de marketing personalizadas y crear asistentes virtuales esenciales para los negocios. No obstante, el auge de la inteligencia artificial generativa también implica un aumento en los costos, principalmente en aspectos como la inferencia, implementación y personalización de modelos. De ahí que una gestión eficaz de costos sea vital para garantizar la sostenibilidad financiera de estas iniciativas y asegurar un retorno positivo de la inversión.
En este contexto, Amazon Bedrock emerge como un servicio bajo administración que proporciona acceso a modelos fundamentales de alto rendimiento ofrecidos por compañías líderes en IA, entre ellas AI21 Labs, Anthropic y Cohere, mediante una API única. Esta plataforma no solo permite experimentar y evaluar modelos para situaciones específicas, sino que también facilita su personalización a través de técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación. Con un uso creciente de Amazon Bedrock, la optimización de costos se torna esencial para mantener los gastos derivados de la implementación y operación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa dentro de márgenes presupuestarios adecuados para las organizaciones.
Amazon Bedrock introduce un modelo de precios basado en el consumo real de los modelos y sus servicios relacionados, donde las tarifas varían conforme al modelo de inferencia elegido y su personalización. Para asistir a los usuarios en la gestión de costos, Amazon Bedrock proporciona perfiles de inferencia de aplicaciones y herramientas de etiquetado que permiten un seguimiento y administración eficiente de los gastos.
Poner en práctica estrategias de optimización de costos al emplear Amazon Bedrock puede resultar en una considerable reducción de gastos, manteniendo a su vez la calidad en el desempeño de las aplicaciones. Las sugerencias incluyen la selección del modelo adecuado para cada caso de uso, la ingeniería eficaz de prompts, el diseño de agentes eficientes y la selección de opciones de consumo adecuadas.
Al enfocarse en distinguir entre modelos y mejorar la eficiencia mediante el enrutamiento de prompts, las empresas pueden obtener ahorros significativos. Optimizar la claridad de los prompts y emplear técnicas de caché también contribuyen considerablemente a la disminución de costos de inferencia, elevando la capacidad de respuesta de las aplicaciones.
En conclusión, mientras las organizaciones persisten en la adopción de Amazon Bedrock para sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, implementar estrategias efectivas de optimización de costos se vuelve un factor primordial. Este proceso debe ser flexible, adaptándose a las necesidades y patrones de uso de cada aplicación, para garantizar la sostenibilidad y efectividad de las iniciativas de inteligencia artificial.
