要优化使用 Amazon Bedrock 时的性价比，请重点关注三个关键领域：选择合适的模型、调整生成参数以及利用内置工具提高效率。首先，选择一个与任务复杂性相符的模型。Bedrock 提供了多种基础模型（例如 Claude、Jurassic、Titan），每个模型都有不同的定价和能力。例如，Claude 擅长文本生成和摘要，而 Titan Embeddings 则在语义搜索方面具有成本效益。比较适用于您的用例的每 token 定价和性能基准。如果您的任务只需要基本的文本补全，一个更小、更便宜的模型可能就足够了。对于复杂的推理任务，能力更强的模型可以减少重试次数并提高输出质量，从而在较高的每 token 成本与更快的速度之间取得平衡。
接下来，微调生成设置以减少不必要的成本。调整 temperature 参数来控制随机性：较低的值（例如 0.2）会产生可预测的输出，从而减少多次生成的需要。设置 max_tokens 以限制响应长度——例如，将聊天机器人回复限制在 200 个 token，而不是允许 800 个。使用 stop_sequences 在达到所需输出时停止生成，避免产生额外的 token。如果您的应用程序允许，启用流式传输以增量处理部分响应，这可以为长时间交互节省时间和成本。在预演环境中试验这些设置，以找到输出质量和 token 使用量之间的正确平衡。
最后，实施缓存和批量处理。使用 Amazon ElastiCache 等服务缓存频繁或重复的查询（例如，常见的客户支持问题），以避免重复处理相同的请求。在可能的情况下，将多个输入批量处理为一个 API 调用——例如，在一个请求中处理 10 个产品描述，而不是进行 10 个单独的调用。使用 Bedrock 的 CloudWatch 指标监控使用情况，并设置预算警报以避免意外。如果成本是关键因素，可以考虑将较小的模型用于非关键任务，并将较大的模型保留给高价值的工作流。定期查看 Bedrock 的定价更新和新模型发布，因为提供商通常会随着时间推移引入优化的选项。