为了最大限度地降低在高容量应用程序中使用 Amazon Bedrock 的成本，请专注于优化 API 使用、管理输入/输出效率以及利用 AWS 成本监控工具。首先，通过缓存和批处理来减少不必要的 API 调用。例如，缓存常用响应（例如聊天机器人中的常见用户查询），以避免重新处理相同的请求。尽可能将多个任务批处理到单个 API 调用中，例如在单个负载中处理多个文本摘要请求，以降低计费请求的总数。这减少了每次调用的开销，并且符合 Bedrock 的定价模型，该模型通常按 token 或请求收费。
接下来，优化输入和输出 token 的使用，以降低每次请求的成本。从提示中删除冗余数据，例如，删除文本生成任务中的无关上下文以缩短输入文本。使用简洁的提示来指导模型生成更短的输出，而不会牺牲质量。例如，指定“用 1-2 句话回答”以避免冗长的答案。此外，评估较小或更具成本效益的模型（例如 Amazon Titan Lite 而不是较大的模型）是否可以满足您的准确性需求。测试不同模型的成本-性能权衡可确保您不会为不需要的功能过度付费。
最后，监控使用情况并设置预算控制。使用 AWS Cost Explorer 跟踪支出趋势并确定高成本区域，例如 token 使用量意外激增。配置 Amazon CloudWatch 警报，以便在成本接近预定义阈值时提醒您。实施速率限制或自动缩放以有效地处理流量，例如，在高峰时段限制非紧急后台任务。定期查看 Bedrock 的定价更新并调整您的策略，例如，如果可预测的工作负载可用，则采用预留实例定价。结合使用这些实践可确保成本可预测性，同时保持高规模应用程序的性能。