Quando si utilizza Amazon Bedrock per generare inferenze con un modello linguistico di grandi dimensioni, quale fattore determina principalmente il costo dell'inferenza?

Il costo dell'inferenza su Amazon Bedrock per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è principalmente determinato dal numero di token consumati. Ogni richiesta (input) e ogni risposta (output) vengono misurate in token, e il costo è calcolato in base a questa metrica. L'impostazione della temperatura influenza la creatività dell'output ma non il costo diretto. Il volume di dati e il tempo di addestramento dell'LLM sono fattori che riguardano lo sviluppo e l'addestramento del modello stesso, non il costo delle singole inferenze su Bedrock, che si basa sull'utilizzo del modello pre-addestrato.