AWS Bedrock Pricing 2026: On-Demand, Durchsatz und versteckte Kosten

Einführung

AWS Bedrock hat sich als überzeugende Option für Teams herausgestellt, die Zugriff auf führende Foundation-Modelle wünschen, ohne das AWS-Ökosystem zu verlassen. Bedrock bietet einen vollständig verwalteten Modellzugriff von Anbietern wie Anthropic, Meta und Amazon und beseitigt so den betrieblichen Aufwand des Modellhostings und gewährleistet gleichzeitig eine enge Integration mit bestehenden AWS-Services.

Für frühe Experimente und Pilotanwendungsfälle bietet AWS Bedrock nutzungsbasierte Preisgestaltung und verwaltete Infrastrukturen sind attraktiv. Teams können Modelle über einfache APIs aufrufen, den Traffic nach Bedarf skalieren und sich auf AWS-eigene Sicherheits- und Compliance-Kontrollen verlassen. Dies macht Bedrock zu einem natürlichen Ausgangspunkt für Organisationen, die bereits in AWS investiert haben.

Jedoch Bei der Preisgestaltung von AWS Bedrock handelt es sich nicht um eine einzige Pauschalgebühr. Die Kosten variieren erheblich je nach Modellauswahl, Eingabe- und Ausgabe-Token-Volumen, Parallelität von Anfragen und der umgebenden Infrastruktur wie Netzwerk-, Speicher- und Orchestrierungsservices. Da die Nutzung von Prototypen bis hin zu produktionsreifen KI-Systemen zunimmt, insbesondere solche, die RAG-Pipelines, agentische Workflows oder Echtzeit-Streaming beinhalten, kann es schwieriger werden, die Kosten vorherzusagen und zu optimieren.

Dieser Blog braucht eine praktischer, faktenbasierter Ansatz bis hin zur Erläuterung, wie die Preisgestaltung von AWS Bedrock in realen Bereitstellungen funktioniert, bei denen die Ausgaben in der Regel in großem Umfang eskalieren, und warum viele Unternehmen letztendlich Plattformen wie TrueFoundry evaluieren, um eine bessere Kostentransparenz, Workloadkontrolle und architektonische Flexibilität für KI-Systeme zu erreichen.

Wie hoch ist der Preis für AWS Bedrock?

Bevor Sie sich mit detaillierten Zahlen befassen, ist es wichtig, die Die Preisphilosophie hinter AWS Bedrock.

AWS Bedrock folgt einem reines nutzungsabhängiges Preismodell. Es gibt keine Plattform-Abonnementgebühren, keine Mindestverpflichtungen und keine Infrastrukturkosten im Voraus um loszulegen. Sie zahlen nur, wenn Sie ein Modell aufrufen, und nur für die Arbeit, die dieses Modell tatsächlich ausführt.

Auf hohem Niveau:

• Ihnen wird eine Rechnung gestellt Inferenz pro Modell, nicht pro Einsatz oder Umgebung
  
• Die Kosten werden bestimmt durch wie viele Daten das Modell verarbeitet und generiert
  
• Die Preise unterscheiden sich erheblich je nach Modellanbieter und Modellgröße
  

Beispielsweise kann das Aufrufen eines kleineren Amazon Titan- oder Meta Lama-Modells einen Bruchteil des Aufrufs eines großen Anthropic Claude-Modells mit langen Kontextfenstern kosten. Diese Flexibilität ermöglicht es den Teams, für jeden Workload das Modell mit der „richtigen“ Größe zu wählen, führt aber auch zu Kostenschwankungen, wenn die Nutzung zunimmt.

Dieses Modell eignet sich gut für Experimente und den frühen Produktionseinsatz. Da die Preisgestaltung jedoch direkt vom Umfang und der Komplexität der Inferenzen abhängt, können die Kosten schnell steigen, wenn KI-Funktionen von internen Demos auf kundenorientierte Systeme umgestellt werden.

Grundlegendes zu den Preiseinheiten von AWS Bedrock

Die Preisgestaltung von AWS Bedrock ist grundlegend verknüpft mit wie Modelle während der Inferenz Ressourcen verbrauchen. Um die Kosten schätzen und kontrollieren zu können, müssen die Teams die beteiligten Abrechnungseinheiten verstehen.

Token-basierte Preisgestaltung (die meisten Textmodelle)

Die meisten großen Sprachmodelle zum Thema Bedrock verwenden Token-basierte Abrechnung, aufgeteilt in zwei Komponenten:

• Eingabe-Tokens
  Diese stellen den Text (Aufforderung, Anweisungen, Konversationsverlauf, abgerufener Kontext) dar, der zur Verarbeitung an das Modell gesendet wurde.
  
• Tokens ausgeben
  Diese stellen den Text dar, der vom Modell als Antwort generiert wurde.
  

Sowohl Eingabe- als auch Ausgangstoken werden separat in Rechnung gestellt, oft zu unterschiedlichen Preisen.

Beispiel: Token-basierte Kosten in der Praxis

Stellen Sie sich einen Kundensupport-Chatbot vor, der auf AWS Bedrock basiert:

• Benutzerfrage + Systemaufforderung + Konversationsverlauf: 2.000 Eingabe-Token
  
• Das Modell generiert eine detaillierte Antwort: 500 Ausgangstoken
  

Wenn das gewählte Modell Gebühren erhebt:

• X $ pro 1.000 Eingabe-Token
  
• Y $ pro 1.000 Ausgabetokens
  

Dann ein einzelne Anfrage wird abgerechnet als:

• (2 × X) für Eingabe
  
• (0,5 × Y) für die Ausgabe
  

Multiplizieren Sie das jetzt mit Tausenden von täglichen Konversationen, fügen Sie längere Chatverläufe hinzu und beziehen Sie den RAG-Kontext ein, der aus Dokumenten abgerufen wird, und die Kosten können ohne sorgfältiges Prompt- und Kontextmanagement schnell skalieren.

Anforderungsbasierte oder bildbasierte Preisgestaltung (ausgewählte Modelle)

Nicht alle Bedrock-Modelle verwenden Token-basierte Preise.

• Modelle zur Bildgenerierung werden oft in Rechnung gestellt pro generiertem Bild, manchmal je nach Auflösung oder Qualität unterschiedlich
  
• Modelle einbetten kann pro Anfrage oder pro Chargengröße berechnen
  
• Einige spezialisierte Modelle verwenden Pauschalpreise pro Aufruf statt Token-Zähler
  

Das bedeutet, dass Teams laufen multimodale Pipelines (Text + Bild + Einbettungen) muss verfolgt werden mehrere Preisdimensionen gleichzeitig.

Warum Preiseinheiten im großen Maßstab wichtig sind

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass die Preise für AWS Bedrock granular und flexibel, aber nicht von Natur aus vorhersehbar.

• Lange Eingabeaufforderungen, große Dokumente und RAG-Pipelines erhöhen die Anzahl der Eingabe-Token
  
• Streaming- oder ausführliche Antworten erhöhen die Ausgabetokens
  
• Höherer Verkehr vervielfacht die Kosten linear
  
• Verschiedene Modelle führen unterschiedliche Preiskurven ein
  

Ohne Leitplanken können die Kosten für Inferenzen leicht schneller als erwartet steigen, insbesondere wenn KI Teil eines Kernnutzer-Workflows wird.

Die beiden wichtigsten Preismodelle in AWS Bedrock

Die Preise für AWS Bedrock sind nicht auf eine einfache Abrechnung pro Token beschränkt. Die Teams müssen sich auch entscheiden wie Inferenzkapazität zugewiesen wird, was sich direkt auf die Vorhersagbarkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Kosten auswirkt.

Auf hohem Niveau bietet AWS Bedrock zwei unterschiedliche Preismodelle:

• Auf Abruf (nutzungsabhängige Bezahlung) für maximale Flexibilität
  
• Bereitgestellter Durchsatz (zugesagte Kapazität) für garantierte Verfügbarkeit
  

Jedes Modell stellt einen Kompromiss dar zwischen Kosteneffizienz, Zuverlässigkeit und finanzielles Engagement.

On-Demand-Preise (nutzungsbasierte Bezahlung)

On-Demand-Preise sind die Standardoption für die meisten Teams, die mit AWS Bedrock beginnen.

Unter diesem Modell:

• Ihnen wird eine Rechnung gestellt pro 1.000 Eingangstoken und pro 1.000 Ausgangstoken
  
• Die Preise variieren je nach Modellanbieter, Modellgröße und Region
  
• Es gibt keine Vorabverpflichtungen oder Reservierungen
  

Dies macht On-Demand-Preise attraktiv für:

• Frühe Experimente und Machbarkeitsnachweise
  
• Chatbots und KI-Funktionen mit unberechenbarer oder heftiger Verkehr
  
• Teams, die langfristige Verpflichtungen vermeiden wollen
  

Diese Flexibilität ist jedoch mit wichtige betriebliche Einschränkungen.

AWS setzt durch weiche und harte Drosselungsgrenzen auf der On-Demand-Nutzung von Bedrock, insbesondere in Zeiten hoher Nachfrage. Wenn die Kapazität des zugrunde liegenden Modells begrenzt ist, können Anfragen verzögert oder abgelehnt werden, auch wenn Sie bereit sind, dafür zu zahlen. Diese Grenzwerte sind nicht immer vorhersehbar und können sich je nach regionaler Nachfrage ändern.

Für Produktionssysteme birgt dies ein Risiko:

• KI-Funktionen können sich bei Verkehrsspitzen verschlechtern oder ausfallen
  
• Die Latenz kann ohne Vorwarnung zunehmen
  
• Teams müssen möglicherweise eine Quotenerhöhung weit im Voraus beantragen
  

In der Praxis stellen viele Teams fest, dass On-Demand-Preise ideal für die Entwicklung und den frühen Rollout sind, aber unzureichend für zuverlässigkeitssensitive Produktionsworkloads sofern nicht in Kombination mit einer sorgfältigen Kapazitätsplanung.

Preise für bereitgestellten Durchsatz (zugesagte Kapazität)

Provisioned Throughput ist für Teams konzipiert, die Folgendes benötigen garantierte, immer verfügbare Inferenzkapazität.

Anstatt pro Token zu zahlen, gehst du wie folgt vor:

• Dedizierter Kauf Modelleinheiten für ein bestimmtes Gründungsmodell
  
• Empfangen reservierte Inferenzkapazität ohne Drosselungsrisiko
  
• Werden berechnet fester Stundensatz, unabhängig von der tatsächlichen Nutzung
  

Dieses Modell verlagert die Bedrock-Preise von variablem Verbrauch auf kapazitätsbasierte Abrechnung.

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Die Kosten liegen in der Regel zwischen Dutzende bis Hunderte von Dollar pro Stunde, je nach Modellgröße und Region
  
• Es fallen Gebühren an 24/7, auch in Ruhephasen
  
• Bindungsfristen sind in der Regel ein Monat oder sechs Monate
  

Provisioned Throughput eignet sich gut für:

• Kundenorientierte KI-Anwendungen mit hohem Traffic
  
• Latenzempfindliche Workloads, bei denen Drosselung nicht akzeptabel ist
  
• Unternehmen mit vorhersehbarem Inferenzbedarf
  

Es führt jedoch zu neuen Kompromissen. Wenn Ihre Arbeitslast schwankt oder weiterhin nicht ausgelastet ist, zahlen Sie möglicherweise für ungenutzte Kapazität. Dadurch ist Provisioned Throughput für Teams, deren KI-Nutzung sich noch weiterentwickelt, weniger flexibel und potenziell ineffizient.

Wahl zwischen Flexibilität und Berechenbarkeit

Die Wahl zwischen On-Demand und Provisioned Throughput ist nicht rein finanzieller, sondern auch architektonischer Natur.

• Auf Abruf legt Wert auf Flexibilität, geht aber auf Kosten der Zuverlässigkeit unter Last
  
• Bereitgestellter Durchsatz garantiert Verfügbarkeit, erfordert aber Kapazitätsplanung und langfristiges Engagement
  

Viele Teams beginnen mit On-Demand-Preisen und wechseln dann zu Provisioned Throughput, sobald KI unternehmenskritisch wird. Ab diesem Zeitpunkt ähnelt Bedrock jedoch allmählich traditionellen Modellen für Infrastrukturreservierungen, was die Teams häufig dazu veranlasst, zu überdenken, ob verwaltete Inferenz in großem Maßstab immer noch der kostengünstigste Ansatz ist.

Preise für AWS Bedrock nach Modellanbieter

Einer der wichtigsten und oft unterschätzten Faktoren in Preise für AWS Bedrock ist Auswahl des Modellanbieters.

Im Gegensatz zu Plattformen, die eine einheitliche Preisebene anwenden, legt AWS Bedrock die systemeigenen Kostenstrukturen der einzelnen Anbieter von Fundamentmodellen offen. Das bedeutet, dass zwei Anwendungen mit identischen Verkehrsmustern Folgendes haben können dramatisch unterschiedliche monatliche Kosten hängt ausschließlich vom gewählten Modell ab.

Amazon Titan-Modelle

Amazon Titan-Modelle sind AWS-native Fundamentmodelle direkt von Amazon gebaut und betrieben.

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Niedrigere Preise pro Token im Vergleich zu den meisten Modellen von Drittanbietern
  
• Enge Integration mit IAM-, Protokollierungs- und Überwachungsservices von AWS
  
• Konzipiert für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und vorhersehbare Leistung
  

Da Amazon den gesamten Stack kontrolliert, von der Infrastruktur bis zur Modellbereitstellung, sind Titan-Modelle in der Regel die am häufigsten kosteneffiziente Option auf Bedrock.

Sie werden häufig verwendet für:

• Interne Unternehmenstools und Copiloten
  
• Zusammenfassung und Klassifizierung von Dokumenten
  
• Arbeitslasten mit hohem Such-, Einbettungs- und Abrufaufwand
  
• Produktionssysteme in der Frühphase, bei denen die Kostenkontrolle entscheidend ist
  

Für Teams, die optimieren Sicherheit auf VPC-Ebene, IAM-Governance und vorhersehbare Abrechnung, Titan-Modelle bieten oft das beste Gleichgewicht zwischen Kapazität und Kosten. Aus diesem Grund verwenden viele Unternehmen standardmäßig Titan für grundlegende Workloads und verwenden selektiv Premium-Modelle nur dort, wo sie benötigt werden.

Modelle von Drittanbietern (Anthropic, Meta, Andere)

AWS Bedrock bietet auch Zugriff auf Fundamentmodelle von externen Anbietern wie Anthropic, Meta und anderen Ökosystempartnern.

Diese Modelle werden oft aufgrund ihrer folgenden Eigenschaften ausgewählt:

• Fortgeschrittene Argumentation und Gesprächsqualität
  
• Größere Kontextfenster und stärkere Instruktionsbefolgung
  
• Überragende Leistung bei komplexen oder agentischen Aufgaben
  

Diese Vorteile sind jedoch mit höhere und variablere Kosten.

Zu den allgemeinen Preismerkmalen gehören:

• Höhere Raten pro Token im Vergleich zu Amazon Titan
  
• Output-Token sind deutlich teurer als Eingabe-Tokens
  
• Steilere Kostenkurven für chat-intensive und mehrstufige Konversationen
  

Beispielsweise können Gesprächsagenten, die eine lange Historie pflegen oder ausführliche Antworten generieren, schnell Gebühren für Ausgabe-Tokens anhäufen. Bei mehrstufigen Argumentations- oder Agenten-Workflows, bei denen eine einzelne Benutzeranfrage mehrere Modellanrufe auslösen kann, können sich die Kosten unerwartet vervielfachen.

Daher sind Modelle von Drittanbietern häufig reserviert für:

• Hochwertige Kundenerlebnisse
  
• Komplexe Denk-, Planungs- oder Analyseaufgaben
  
• Szenarien, in denen sich die Modellqualität direkt auf die Geschäftsergebnisse auswirkt

Warum die Auswahl eines Anbieters in großem Maßstab wichtig ist

In Produktionsumgebungen Die Modellwahl wird sowohl zu einer finanziellen als auch zu einer technischen Entscheidung.

• Titan-Modelle bieten Vorhersagbarkeit der Kosten und einfache Bedienung
  
• Modelle von Drittanbietern bieten Leistungsfähigkeit auf höchstem Niveau
  
• Oft ist es notwendig, Modelle strategisch zu kombinieren, um Qualität und Kosten in Einklang zu bringen
  

Ohne sorgfältiges Routing können Teams überall auf Premium-Modelle zurückgreifen, nur um festzustellen, dass Die Kosten für AWS Bedrock skalieren schneller als erwartet wenn der Verkehr wächst.

Wie sich Nutzungsmuster auf die Kosten von AWS Bedrock auswirken

Die Preisgestaltung von AWS Bedrock ist äußerst empfindlich auf wie KI-Anwendungen entworfen und in der Produktion eingesetzt werden. Kleine architektonische Entscheidungen auf der Prompt- oder Workflow-Ebene können sich erheblich auf die monatlichen Ausgaben auswirken.

Zu den wichtigsten nutzungsbedingten Kostenfaktoren gehören:

• Lange Eingabeaufforderungen und ausführliche Antworten
  Jede weitere Anweisung, Systemaufforderung, Konversationsverlauf oder abgerufenes Dokument erhöht die Anzahl der Eingabetoken. In ähnlicher Weise erhöhen detaillierte oder Streaming-Antworten die Output-Token — oft sind sie teurer als die Input-Token. Im Laufe der Zeit summieren sich diese „kleinen“ Ergänzungen zu erheblichen Inferenzkosten.
  
  
• Agentische Workflows vervielfachen die Nutzung von Inferenzen
  Agentenbasierte Systeme tätigen selten einen einzigen Modellaufruf. Ein typischer Agent kann Überlegungen anstellen, Daten abrufen, Ergebnisse neu ordnen, zusammenfassen und antworten, wobei jeder Schritt eine separate Inferenzanfrage auslöst. Was wie eine einzige Benutzerinteraktion aussieht, kann dazu führen 5—10 Modellanrufe, was den Token-Verbrauch und die Kosten vervielfacht.
  
  
• RAG-Pipelines sorgen für versteckte Ausgaben
  Die Generierung mit erweitertem Abruf führt die Erstellung von Einbettungen, die Vektorsuche und die Kontextinjektion ein, bevor die Textgenerierung überhaupt beginnt. Diese Schritte fügen beides hinzu Einbettung von Inferenzkosten und größere Eingabeaufforderungen, was die Kosten für die nachgelagerte Stromerzeugung erhöht.
  

In der Praxis steigen die Bedrock-Kosten tendenziell nichtlinear während sich Anwendungen von einfachen Eingabeaufforderungen zu mehrstufigen KI-Systemen entwickeln.

Die versteckten Kosten des Bedrock-Ökosystems

Für viele Teams ist die Preisgestaltung nach dem Basismodell nur der Ausgangspunkt. Echte Bedrock-Anwendungen basieren auf zusätzlichen verwalteten Komponenten, von denen jede ihr eigenes Abrechnungsmodell hat.

Wissensdatenbanken (Vektorsuche)

Die AWS Bedrock Knowledge Bases sind nicht kostenlos.

Während die Bedrock-API die Abruflogik abstrahiert, wird der zugrunde liegende Vektorspeicher in der Regel unterstützt von Amazon OpenSearch Serverlos, das eine eigene Kostenstruktur hat.

Die Überraschung für viele Teams:

• OpenSearch Serverless hat eine monatliche Mindestkosten, oft in der Nähe 600 — 700 $/Monat, auch mit wenig oder gar keinem Abfrageverkehr.
  
• Diese Grundgebühr gilt unabhängig davon, wie häufig die Wissensdatenbank genutzt wird.
  

Bei kleinen Teams oder Produkten in der Frühphase können diese Fixkosten die Ausgaben für Modellinferenzen vollständig übersteigen.

Agenten und rekursive Anrufe

Bedrock Agents vereinfachen die Orchestrierung, verbergen aber die Komplexität der Kosten.

Ein Agent, der eine einzelne Benutzerfrage beantwortet, kann intern:

1. Analysieren Sie die Anfrage
   
2. Eine Wissensdatenbank abfragen
   
3. Rufen Sie ein Modell auf, um die Ergebnisse zusammenzufassen
   
4. Verfeinern oder überprüfen Sie die Antwort erneut
   

Jeder Schritt verbraucht Tokens. Infolgedessen kann eine einzelne Benutzerabfrage ausgelöst werden mehrere Inferenzzyklen, oft verbrauchend 5—10× mehr Tokens als erwartet.

Kosten für CloudWatch Logging

Aus Compliance-Gründen und zum Debuggen aktivieren Teams häufig eine detaillierte Protokollierung.

• Grundsteinstämme werden gesendet an AWS CloudWatch
  
• CloudWatch berechnet Gebühren für Erfassung, Indizierung und Aufbewahrung von Protokollen
  
• Im großen Maßstab sind diese Gebühren deutlich höher als die Speicherung von Protokollen in S3
  

In regulierten Umgebungen können die Kosten für die Protokollierung unbemerkt zu einem erheblichen Teil der Gesamtausgaben werden.

Warum die Kosten von AWS Bedrock schwer vorherzusagen sind

Viele Teams unterschätzen die Preise für AWS Bedrock in frühen Experimenten. Die Schwierigkeit liegt nicht in der Preisgestaltung selbst, sondern in der Prognose, wie sich die Nutzung entwickeln wird.

Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Sehr variable Token-Nutzung
  Das Benutzerverhalten, das Design der Eingabeaufforderung, die Ausführlichkeit der Antworten und die Größe des Dokuments beeinflussen die Anzahl der Token. Zwei identische Benutzer können sehr unterschiedliche Kosten verursachen.
  
• Preisfragmentierung auf Modellebene
  Jeder Modellanbieter hat unterschiedliche Preise für Eingabe, Ausgabe, Einbettung und Bilder. Modellübergreifende Experimente werden ohne strenge Kontrollen schnell teuer.
  
• Eingeschränkte Sichtbarkeit pro Anwendung
  AWS-Budgets und -Warnmeldungen werden hauptsächlich in den Konto- oder Servicelevel. In Umgebungen mit mehreren Teams ist es schwierig, die Bedrock-Kosten einzelnen Anwendungen oder Funktionen zuzuordnen.
  

Infolgedessen haben Finanz- und Plattformteams oft Schwierigkeiten, dies zu erklären warum Die Kosten sind gestiegen, nur dass sie es getan haben.

Wann die Preisgestaltung für AWS Bedrock Sinn macht

Trotz seiner Komplexität bleibt AWS Bedrock in mehreren Szenarien eine gute Wahl.

Es funktioniert gut für:

• Teams, die bereits auf AWS standardisiert sind
  Bedrock lässt sich nahtlos in IAM-, VPCs-, KMS- und AWS-Compliance-Tools integrieren.
  
• KI-Initiativen in der Frühphase
  Teams können schnell starten, ohne die Inferenzinfrastruktur, Skalierung oder Modellbereitstellung verwalten zu müssen.
  
• Regulierte Branchen
  AWS-Zertifizierungen und Sicherheitskontrollen helfen dabei, grundlegende regulatorische Anforderungen ohne benutzerdefinierte Einstellungen zu erfüllen.

Bedrock bietet Komfort und Geschwindigkeit für Experimente, Piloten und den Einsatz in moderatem Maßstab.

Wo die Preisgestaltung von AWS Bedrock beginnt, Herausforderungen zu schaffen

Mit zunehmender Reife der KI-Workloads werden die strukturellen Einschränkungen im Preismodell von Bedrock immer sichtbarer.

Zu den üblichen Reibungspunkten gehören:

• Unvorhersehbare monatliche Ausgaben
  Die Token-basierte Abrechnung skaliert linear mit der Nutzung, aber bei realen Produkten wächst die Nutzung selten linear.
  
• Eingeschränkte Optimierung auf Infrastrukturebene
  Teams können Instanztypen, Spot-Preise oder Autoscaling-Strategien für Inferenzen nicht kontrollieren.
  
• Schwache Kostenisolierung in Umgebungen mit mehreren Teams
  Mehrere Anwendungen, die sich dasselbe AWS-Konto teilen, haben Probleme mit der Kostenzuweisung und Durchsetzung.
  

In dieser Phase beginnen die Teams, Alternativen zu prüfen, nicht um Bedrock vollständig zu ersetzen, sondern um die Kontrolle zurückzugewinnen.

Wie TrueFoundry die Kostengleichung verändert

TrueFoundry verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz.

Anstatt die Infrastruktur hinter der Token-Preisgestaltung zu abstrahieren, können Teams mit TrueFoundry die dieselben offenen Modelle (Llama, Mistral, fein abgestimmte Varianten) direkt auf eigene Faust AWS EC2- oder EKS-Cluster.

Zu den wichtigsten Kostenvorteilen gehören:

• Spot-Instance-gestützte Cluster die die Inferenzkosten reduzieren durch 60— 70% im Vergleich zu On-Demand-Preisen
  
• Automatisches Fallback zu On-Demand-Instances, um Ausfallzeiten zu vermeiden
  
• Keine langfristigen Verpflichtungen - Modelle können außerhalb der Geschäftszeiten auf Null skaliert werden, ohne dass Kosten anfallen

Dadurch werden die Ausgaben für KI von undurchsichtigen Nutzungsmessgeräten zu kontrollierbare Infrastrukturökonomie.

AWS Bedrock im Vergleich zu TrueFoundry: Kosten und Kontrolle

In der Praxis finden Unternehmen TrueFoundry kostengünstiger für schwere oder kundenspezifische Workloads. Da TrueFoundry alle Open-Source-Modelle und Feinabstimmungen in Ihrer Umgebung unterstützt, vermeiden Sie Gebühren pro Token auf Endpunkten von Drittanbietern. Im Gegensatz dazu berechnet Bedrock für jeden Modellaufruf eine Gebühr und beinhaltet die Margen von AWS.

FAQ

Gibt es ein kostenloses Kontingent für AWS Bedrock?

‍Bedrock ist ein kostenpflichtiger Service. Es wird nicht von AWS abgedeckt „immer kostenlos“ Stufe, sodass Gebühren pro Nutzung anfallen. (Neue AWS-Konten erhalten jedoch temporäre Gutschriften — z. B. bietet AWS jetzt kostenlose Gutschriften in Höhe von 200 USD an, die Sie für Dienste wie Bedrock ausgeben können.)

Was sind die kostentreibenden Faktoren von AWS Bedrock?

‍ Die Haupttreiber sind (1) berechnen (Modellauswahl und Instanzkapazität); (2) Modellpreisgestaltung (welches Stiftungsmodell oder welchen Anbieter Sie verwenden); (3) Lager (z. B. fein abgestimmtes Modellhosting, Vektor-DB-Größe); und (4) Datenübermittlung. In der Praxis summieren sich die Kosten durch Token-Nutzung (Prompt+Antwortlänge), Modellwahl (Llama gegen Titan gegen Claude), Batch- oder On-Demand-Dienste und zusätzliche Dienste (Guardrails-Filter, Agenten-Orchestrierung, Logging).

Inwiefern ist TrueFoundry kostengünstiger als AWS Bedrock?

‍ Mit TrueFoundry können Sie Open-Source-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, wodurch Pay-per-Token-Gebühren entfallen. Sie zahlen für die TrueFoundry-Software (Platz/Abonnement) sowie für Ihre eigene Rechenleistung. Bei starker Nutzung können Spot-Instances oder vorhandene GPUs verwendet werden. Kunden berichten, dass TrueFoundry die Ausgaben für Cloud-KI etwa um die Hälfte reduziert hat. Im Gegensatz dazu hat das All-Inclusive-Modell von AWS Bedrock keine feste Obergrenze — Ihre Rechnung steigt mit der Nutzung. Bei überlasteten oder umfangreichen Workloads, bei denen Sie die Kapazität optimieren können, bietet TrueFoundry oft niedrigere Gesamtkosten und eine bessere Kontrolle über die Ressourcen.