Welcher Faktor bestimmt bei der Verwendung von Amazon Bedrock zur Generierung von Inferenzen mit einem großen Sprachmodell (LLM) hauptsächlich die Inferenzkosten?

Bei der Inferenz mit einem LLM in Amazon Bedrock werden die Kosten hauptsächlich durch die Anzahl der verbrauchten Tokens bestimmt. Jede Anfrage (Prompt) und jede Antwort (Completion) wird in Tokens umgerechnet, und die Abrechnung erfolgt pro Token. Eine höhere Anzahl von Tokens in Prompts und Completions führt zu höheren Kosten. Die Temperatureinstellung beeinflusst die Kreativität der Ausgabe, hat aber keinen direkten Einfluss auf die Kosten pro Token. Das Datenvolumen und die Trainingszeit des LLM sind Faktoren, die die Entwicklungskosten des Modells beeinflussen, aber nicht die Inferenzkosten pro Anfrage.