如何在 Amazon Bedrock 上优化任务成本并证明智能体 ROI

AWS 解决方案架构师分享在 Amazon Bedrock 上优化智能体成本和证明投资回报率的方法。文章指出应关注“单次任务成本”而非“每 Token 成本”，分析了分词器效率、输出冗长、智能体循环和推理开销四个隐藏成本驱动因素，并介绍了通过提示缓存、路由和约束来降低成本的技巧。此外，文章还提出了通过建立人类基线、进行对照实验和使用五维度记分卡来衡量智能体相对于人工流程的实际业务价值。