Amazon Bedrock 通过提供一个统一的平台来访问和比较多个基础模型 (FM)，从而简化了 AI 驱动的想法的快速原型设计，而无需复杂的基础设施设置。开发者可以使用单个 API 和一致的工作流程测试特定任务（例如文本生成、摘要或图像分析）的不同模型。例如，如果一个团队正在构建一个聊天机器人，他们可以快速评估像 Anthropic 的 Claude、AI21 Labs 的 Jurassic-2 或 Amazon Titan 这样的模型，以确定哪个模型在响应质量、延迟或成本方面表现最佳。这消除了集成单独的 API 或管理多个供应商特定工具的需求，从而节省了实验时间。
Bedrock 的一个关键优势是其无服务器架构，它消除了配置服务器、扩展基础设施或管理依赖项的负担。 开发者可以通过简单的 API 调用，专注于通过调整像温度（用于创造性）或最大令牌（用于响应长度）这样的参数来测试模型。例如，一个开发文档摘要功能的开发者可以并排运行 Claude 和 Jurassic-2 模型的相同输入，并在几分钟内比较输出。Bedrock 还提供了预构建的示例和交互式测试平台，允许开发者在无需编写大量代码的情况下进行迭代。这种灵活性对于像内容审核这样的任务尤其有用，在这种情况下，测试多个模型有助于确定哪个模型与特定的策略要求最为一致。
除了初始测试之外，Bedrock 还支持更深入的原型设计工作流程。 开发者可以直接在服务中使用他们自己的数据来微调模型，或者使用像自动模型评估这样的工具来量化性能指标（例如，准确性、相关性）。 一旦确定了合适的模型，Bedrock 通过与像 Lambda 或 SageMaker 这样的 AWS 服务集成来简化部署到生产环境。 例如，一个构建 AI 驱动的搜索功能的团队可以使用 Claude 进行语义理解来构建原型，切换到 Titan 以提高成本效益，并使用 Bedrock 的 API 部署最终模型——所有这些都在同一环境中完成。 通过集中模型访问、评估和部署，Bedrock 减少了试验 AI 解决方案通常涉及的摩擦。