Lorsque vous utilisez Amazon Bedrock pour générer des inférences avec un grand modèle linguistique, quel facteur détermine principalement le coût de l'inférence ?

Le coût de l'inférence avec Amazon Bedrock est principalement déterminé par le nombre de tokens consommés. Les modèles de langage sont facturés à l'utilisation, et cette utilisation est mesurée en fonction du nombre de tokens (mots ou parties de mots) traités en entrée et générés en sortie. Plus la requête est longue et plus la réponse générée est détaillée, plus le nombre de tokens est élevé, et donc plus le coût est important. Le paramètre de température influence la créativité de la réponse mais pas directement le coût unitaire. Le volume de données d'entraînement et le temps d'entraînement sont des facteurs liés au développement du modèle, non à son utilisation pour l'inférence.