为了在 AWS Bedrock 交互中有效地管理输入和输出大小，您可以应用截断、数据压缩和模型配置等策略。这些方法有助于降低计算成本、缩短响应时间并避免达到 token 或 payload 限制。该方法取决于数据类型（文本、图像、结构化数据）以及您是优化输入、输出还是两者。
对于基于文本的输入，首先截断或概括不必要的上下文。例如，如果您的任务涉及处理大型文档，则使用关键字匹配或较小的模型仅提取相关的段落或句子，以识别关键部分。 Bedrock 的模型通常有 token 限制（例如，4,000 个 token），因此预处理步骤（例如删除冗余短语或使用缩写）可以帮助您保持在限制范围内。对于结构化数据（例如 JSON），删除非必要的字段或压缩键（例如，将 "user_id" 缩短为 "uid"）。如果使用图像，请在使用 Pillow 或 OpenCV 等工具将其发送到 Bedrock 之前降低分辨率。将图像转换为 WebP 等格式以获得更小的文件大小，并考虑裁剪或调整大小到任务所需的最小尺寸（例如，256x256 像素用于生成缩略图）。
处理输出时，配置 Bedrock 的参数以限制响应长度。对于文本生成，设置 max_tokens 以限制输出大小。例如，如果您需要一个句子摘要，则将模型限制为 50 个 token。对于图像输出，指定较低的分辨率或在后处理中使用有损压缩。如果 Bedrock 返回冗长的 JSON，则剥离元数据或展平嵌套结构。您还可以缓存经常请求的输出（例如，常见的 API 响应）以避免重新处理。此外，监控使用指标以识别模式（例如重复查询），预先计算的结果或批量处理可以减少冗余调用。
最后，将这些技术与 Bedrock 的原生功能相结合。使用流式传输文本输出以增量方式处理块，而不是等待完整响应。对于多步骤工作流程，将任务分解为更小的操作（例如，逐节总结文档）。评估权衡：激进的截断可能会牺牲准确性，而过度压缩可能会降低图像质量。测试不同的阈值（例如，token 限制、图像大小）以平衡效率和输出质量。通过系统地应用这些方法，您可以优化 Bedrock 交互，而不会影响功能。