要确定通过 Bedrock 使用大型生成模型还是使用更小的专用模型更具成本效益，首先要分析任务的复杂性、可扩展性需求和预算。Bedrock中的大型模型擅长处理广泛的创意任务（例如生成营销文案或回答开放性问题），但每次请求的成本和延迟较高。而经过特定领域微调的较小模型（例如情感分析或代码格式化）通常在处理狭窄任务时速度更快、成本更低。例如，如果需要将支持工单分类，使用经过标记数据训练的较小模型可以以远低于每次请求都使用大型模型的成本获得更高的准确性。
考虑成本结构和使用量。Bedrock根据输入/输出 token 收费，这对于高吞吐量应用来说会迅速累积成本。如果您的任务涉及每天处理数千个请求，那么即使考虑到基础设施设置成本，在EC2实例或SageMaker上托管一个较小的模型长期来看可能会更省钱。例如，一个每天处理5万条短文本片段的翻译服务，使用像MarianMT这样的专用模型可能会比Bedrock按token收费的方式显著降低成本。然而，如果您的工作量是零星的或只需要很少的推理（例如小型团队使用的聊天机器人），Bedrock的按需付费模式可以避免前期投入和维护成本。
评估部署和维护的权衡。Bedrock抽象了基础设施管理，使其更容易通过API集成，这对于缺乏ML运维专业知识的团队来说是理想的选择。相比之下，较小的模型需要托管、监控和更新，这增加了工程开销。例如，一个构建概念验证的初创公司可能为了速度选择Bedrock，而拥有专门资源的成熟公司可以通过定制模型优化成本。此外，还要考虑监管需求：专用模型可以在内部数据上训练以符合合规性要求，而Bedrock的通用模型可能缺乏领域特定的对齐。如果您的任务需要严格的数据控制或低延迟响应（例如实时欺诈检测），尽管需要设置工作，但Bedrock之外的较小模型可能更好。