Podczas korzystania z Amazon Bedrock do generowania wniosków za pomocą dużego modelu językowego, który czynnik przede wszystkim decyduje o koszcie wnioskowania?

Podczas korzystania z Amazon Bedrock do wnioskowania za pomocą dużego modelu językowego (LLM), głównym czynnikiem wpływającym na koszt jest liczba zużytych tokenów. Modele LLM przetwarzają tekst, dzieląc go na tokeny (słowa, części słów lub znaki), a opłaty są naliczane za każdy token wejściowy (prompt) i wyjściowy (generowana odpowiedź). Im dłuższy prompt i im dłuższa generowana odpowiedź, tym więcej tokenów zostanie zużytych, co bezpośrednio zwiększa koszt. Wybrane ustawienie temperatury wpływa na kreatywność odpowiedzi, ale nie na koszt. Objętość danych użytych do trenowania LLM oraz całkowity czas poświęcony na trenowanie modelu to koszty ponoszone przez dostawcę modelu, a nie przez użytkownika podczas wnioskowania.