Ao usar o Amazon Bedrock para gerar inferências com um modelo de linguagem grande (LLM), qual fator determina principalmente o custo da inferência?

O número de tokens consumidos é o fator principal que determina o custo da inferência no Amazon Bedrock. Os LLMs processam e geram texto em unidades chamadas tokens, e a precificação é baseada na quantidade de tokens de entrada (prompt) e de saída (resposta) utilizados. Quanto mais tokens forem processados, maior será o custo. A configuração de temperatura escolhida afeta a criatividade da resposta, mas não o custo diretamente. O volume de dados usado para treinar o LLM e o tempo total gasto no treinamento do modelo são custos de desenvolvimento do modelo, não de inferência.