Las empresas que han empezado a utilizar inteligencia artificial generativa a través de plataformas como Amazon Bedrock enfrentan un reto significativo: la gestión de costos vinculados a un modelo de precios basado en tokens. Este sistema de pago por uso puede traer consigo sorpresas en forma de facturas elevadas si no se lleva un seguimiento meticuloso del uso. Los métodos convencionales de monitoreo, como las alertas presupuestarias y la detección de anomalías, tienden a ser reactivos. Por ello, es necesario implementar indicadores tanto adelantados como rezagados para lograr un manejo proactivo.
Los indicadores adelantados sirven como señales predictivas que permiten anticipar tendencias o problemas, mientras que los rezagados son mediciones que validan lo que ya ha sucedido. La capacidad de comprender y rastrear ambos tipos de indicadores proporciona a las organizaciones la oportunidad de tomar decisiones más estratégicas y eficientes.
Se ha presentado una propuesta en dos partes que busca establecer una solución integral para la gestión proactiva de los costos de inferencia en Amazon Bedrock. Este sistema incluye un mecanismo de vigilancia de costos que establece y aplica límites al uso de tokens, permitiendo que las empresas controlen sus gastos en inteligencia artificial generativa. La primera parte del análisis se centra en la arquitectura del sistema de vigilancia de costos, el seguimiento del uso de tokens y las estrategias iniciales para el cumplimiento presupuestario. La segunda parte abordará técnicas avanzadas de monitoreo, etiquetado personalizado, informes y mejores prácticas para optimizar costos a largo plazo.
La política de facturación de Amazon Bedrock se basa en el uso de tokens, donde los costos dependen tanto de los tokens de entrada y salida como del modelo y la región de AWS donde se realiza la inferencia. Por tanto, es fundamental que los desarrolladores implementen estrategias robustas de gestión de tokens en sus aplicaciones para evitar costos desmedidos. Esto implica incluir mecanismos de corte y límites de consumo alineados con las restricciones presupuestarias.
Para hacer frente a esta problemática, se pueden configurar alarmas en Amazon CloudWatch o monitorear los costos mediante alertas de facturación. Sin embargo, estas medidas suelen analizar los costos o el uso una vez que ya se han consolidado. Una alternativa es la Solución Generativa AI Gateway disponible en la biblioteca de soluciones de AWS, que utiliza LiteLLM para hacer cumplir límites presupuestarios en Amazon Bedrock y otros proveedores.
Este enfoque proporciona un mecanismo centralizado que puede limitar el uso de inteligencia artificial generativa dentro de un presupuesto determinado, el cual es ajustable según se requiera. Al emplear flujos de trabajo sin servidor y una integración nativa con Amazon Bedrock, se reduce la complejidad operativa y se mejora el rendimiento a gran escala.
Al desarrollar aplicaciones con Amazon Bedrock, es común acceder al servicio a través de una API, ya sea de manera síncrona mediante una REST API o de forma asíncrona a través de un sistema de colas. En la interacción síncrona, los clientes realizan solicitudes directas a la API de Amazon Bedrock, y en los sistemas asíncronos, las solicitudes se envían a una cola o a un intermediario de mensajes.
El flujo de trabajo del limitador de tasa se basa en un sistema de funciones de AWS que monitorea el uso de tokens y lo compara con límites establecidos, determinando si una solicitud de inferencia debe ser autorizada o denegada. Este sistema busca mantener las aplicaciones de inteligencia artificial generativa dentro de los límites presupuestarios diseñados.
Para integrar y hacer seguimiento del uso de tokens, se utiliza la métrica de Amazon CloudWatch, que proporciona datos en tiempo real que permiten cumplir con los límites de gasto de manera proactiva. De este modo, las organizaciones pueden establecer límites específicos de uso para diferentes modelos de Amazon Bedrock, ajustando estos límites con facilidad según sea necesario.
Un análisis del rendimiento del flujo de trabajo del limitador de tasa ha mostrado un manejo óptimo en diversas solicitudes de inferencia, con tiempos de ejecución que varían entre 6.76 y 32.24 segundos, reflejando la flexibilidad del sistema para adaptarse a requerimientos diversos.
Finalmente, un estudio de costos revela que el flujo de trabajo de Step Functions Express ofrece una solución más económica que el estándar, lo que podría traducirse en importantes ahorros. Este sistema mejora la previsibilidad de los gastos asociados a la implementación de inteligencia artificial generativa, asegurando un control más efectivo sobre los mismos.
