L'intelligenza artificiale non è più fantascienza, ma una realtà concreta che sta ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti. I chatbot, in particolare, sono diventati strumenti indispensabili per l'assistenza clienti, la vendita e l'ottimizzazione dei processi. Ma quanto costa davvero mettere in piedi un assistente virtuale basato su piattaforme avanzate come Amazon Bedrock? Questa è una delle domande più frequenti tra chi si avvicina al mondo dell'AI, e la risposta non è sempre così immediata.Calcolare i costi per un'applicazione AI può sembrare un labirinto di token, embedding e modelli di pricing diversi. Che tu sia un architetto di soluzioni, un leader tecnico o un decision-maker, comprendere queste spese è fondamentale per pianificare il tuo progetto e il budget. In questo articolo, cercheremo di demistificare i costi di Amazon Bedrock attraverso un esempio pratico e concreto: la costruzione di un chatbot per il servizio clienti. Analizzeremo i componenti di costo essenziali, la pianificazione della capacità per un call center di medie dimensioni e le stime di prezzo dettagliate per diversi modelli.Amazon Bedrock: La Piattaforma al CentroPrima di addentrarci nei numeri, facciamo un passo indietro. Cos'è esattamente Amazon Bedrock? È un servizio completamente gestito che offre una vasta scelta di modelli di base (FM) ad alte prestazioni, provenienti da aziende leader nell'intelligenza artificiale come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon stessa. Tutto questo è accessibile tramite una singola API, insieme a un'ampia gamma di funzionalità per costruire applicazioni di intelligenza artificiale generativa, garantendo sicurezza, privacy e un'AI responsabile. È una vera e propria cassetta degli attrezzi per le applicazioni AI, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) pre-addestrati e le capacità di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG).Questa combinazione potente permette di creare chatbot capaci di comprendere e rispondere alle domande dei clienti con grande precisione e rilevanza contestuale. Nel nostro esempio, il chatbot di Amazon Bedrock utilizzerà un set curato di fonti di dati e impiegherà il RAG per recuperare informazioni pertinenti in tempo reale. Questo significa che l'output del chatbot sarà arricchito con informazioni contestuali provenienti dalle nostre fonti di dati, offrendo agli utenti un'esperienza cliente migliore. Ma per capire i costi, è cruciale familiarizzare con alcuni termini chiave.Componenti Chiave per il Calcolo dei CostiData Sources: Sono i documenti, i manuali, le FAQ e altri artefatti informativi che costituiscono la base di conoscenza del tuo chatbot.Retrieval-Augmented Generation (RAG): Il processo che ottimizza l'output di un modello linguistico di grandi dimensioni facendo riferimento a una base di conoscenza autorevole esterna ai suoi dati di addestramento prima di generare una risposta. Il RAG estende le già potenti capacità degli LLM a domini specifici o alla base di conoscenza interna di un'organizzazione, senza la necessità di riaddestrare il modello. È un approccio economico per migliorare l'output degli LLM, rendendolo rilevante, accurato e utile in vari contesti.Tokens: Una sequenza di caratteri che un modello può interpretare o prevedere come una singola unità di significato. Per esempio, nei modelli di testo, un token può corrispondere non solo a una parola, ma anche a una parte di parola con significato grammaticale (come "-ed"), un segno di punteggiatura (come "?"), o una frase comune (come "a lot"). I prezzi di Amazon Bedrock si basano sul numero di token di input e output elaborati.Context Window: La quantità massima di testo (misurata in token) che un LLM può elaborare in una singola richiesta. Questo include sia il testo di input che il contesto aggiuntivo necessario per generare una risposta. Una finestra di contesto più ampia permette al modello di considerare più informazioni quando genera risposte, abilitando output più completi e contestualmente appropriati.Embeddings: Rappresentazioni vettoriali dense di testo che catturano il significato semantico. In un sistema RAG, gli embeddings vengono creati sia per i documenti della base di conoscenza che per le query degli utenti, consentendo ricerche di somiglianza semantica per recuperare le informazioni più pertinenti dalla tua base di conoscenza per aumentare le risposte dell'LLM.Vector Store: Un database vettoriale che contiene gli embeddings per le tue fonti di dati e funge da base di conoscenza.Embeddings Model: Modelli di machine learning che convertono i dati (testo, immagini, codice, ecc.) in vettori numerici a dimensione fissa. Questi vettori catturano il significato semantico dell'input in un formato che può essere utilizzato per la ricerca di somiglianza, il clustering, la classificazione, i sistemi di raccomandazione e la generazione aumentata dal recupero (RAG).Large Language Models (LLMs): Modelli addestrati su vasti volumi di dati che utilizzano miliardi di parametri per generare output originali per compiti come rispondere a domande, tradurre lingue e completare frasi. Amazon Bedrock offre una selezione diversificata di questi modelli di base (FM), ognuno con diverse capacità e punti di forza specializzati.L'architettura di una soluzione RAG completamente gestita su AWS, come quella che abbiamo appena descritto, è un esempio perfetto di come questi componenti lavorano insieme per offrire un'esperienza utente fluida ed efficiente.Stimare i Costi: Un Esempio PraticoUno degli aspetti più complessi nell'implementazione di una soluzione AI è prevedere accuratamente le esigenze di capacità. Senza una stima adeguata, si rischia di sovra-approvvigionare (con costi inutili) o sotto-approvvigionare (con problemi di prestazioni). Vediamo come affrontare questo passaggio cruciale per uno scenario reale.Prima di immergerci nei numeri, è importante capire i fattori chiave che influenzano la capacità e i costi:Embeddings: Rappresentazioni vettoriali del tuo testo che abilitano le capacità di ricerca semantica. Ogni documento nella tua base di conoscenza deve essere convertito in embeddings, il che influenza sia i costi di elaborazione che i requisiti di archiviazione.User Queries: Le domande o le richieste in arrivo dai tuoi utenti. Comprendere il volume e la complessità previsti delle query è cruciale, poiché ogni query consuma token e richiede potenza di elaborazione.LLM Responses: Le risposte generate dall'AI alle query degli utenti. La lunghezza e la complessità di queste risposte influenzano direttamente l'utilizzo dei token e i costi di elaborazione.Concurrency: Il numero di utenti simultanei che il tuo sistema deve gestire. Requisiti di concorrenza più elevati possono richiedere infrastrutture aggiuntive e possono influenzare la scelta del modello di pricing.Per rendere il tutto più concreto, prendiamo in esame un'implementazione tipica di un call center. Immagina di voler implementare un chatbot per il servizio clienti per un'organizzazione di medie dimensioni che gestisce richieste di prodotti e supporto. Ecco come potremmo affrontare la pianificazione della capacità:Innanzitutto, considera la tua base di conoscenza. Nel nostro scenario, lavoriamo con 10.000 documenti di supporto, ciascuno con una lunghezza media di 500 token. Questi documenti devono essere suddivisi in pezzi più piccoli per un recupero efficace, con ogni documento che si divide tipicamente in 5 chunk. Questo ci dà un totale di 5 milioni di token per la nostra base di conoscenza. Per il processo di embedding, quei 10.000 documenti genereranno circa 50.000 embeddings quando teniamo conto del chunking e del contenuto sovrapposto. Questo è importante perché gli embeddings influenzano sia i costi di configurazione iniziale che le esigenze di archiviazione continua.Ora, esaminiamo i requisiti operativi. In base ai volumi tipici di un call center, prevediamo:10.000 query dei clienti al meseLunghezze delle query che variano da 50 a 200 token (a seconda della complessità)Lunghezza media della risposta di 100 token per interazionePicco di utilizzo di 100 utenti simultaneiAggregando questi numeri, i nostri requisiti di capacità mensili si configurano come segue:5 milioni di token per l'elaborazione della nostra base di conoscenza50.000 embeddings per la ricerca semantica500.000 token per la gestione delle query degli utenti1 milione di token per la generazione delle risposteComprendere questi numeri è cruciale perché influenzano direttamente i tuoi costi in diversi modi:Costi di configurazione iniziale per l'elaborazione e l'embedding della tua base di conoscenzaCosti di archiviazione continui per il mantenimento del tuo database vettoriale e dell'archiviazione dei documentiCosti di elaborazione mensili per la gestione delle interazioni degli utentiCosti dell'infrastruttura per supportare i tuoi requisiti di concorrenzaQuesto ci offre una solida base per i nostri calcoli dei costi, che esploreremo in dettaglio nella prossima sezione.Calcolo del Costo Totale di Proprietà (TCO)Amazon Bedrock offre modelli di pricing flessibili. Con Amazon Bedrock, ti viene addebitato l'inferenza del modello e la personalizzazione. Hai la possibilità di scegliere tra due piani di pricing per l'inferenza: On-Demand e Provisioned Throughput.On-demand: Ideale per un utilizzo poco frequente o imprevedibile.Provisioned Throughput: Progettato per applicazioni con carichi di lavoro consistenti e prevedibili.Per calcolare il TCO per questo scenario come costo una tantum, considereremo il modello di base, il volume dei dati nella base di conoscenza, il numero stimato di query e risposte e il livello di concorrenza menzionato sopra. Per questo scenario utilizzeremo un modello di pricing on-demand e mostreremo come sarebbe il pricing per alcuni dei modelli di base disponibili su Amazon Bedrock.La formula di pricing On-Demand sarà:Costo totale sostenuto = ((Token di input + Dimensione del contesto) * Prezzo per 1000 Token di input + Token di output * Prezzo per 1000 Token di output) + Embeddings. Per i token di input aggiungeremo una dimensione di contesto aggiuntiva di circa 150 token per le Query degli utenti. Pertanto, secondo la nostra ipotesi di 10.000 Query degli utenti, la Dimensione totale del contesto sarà di 1.500.000 token.Di seguito è riportato un confronto dei costi mensili stimati per vari modelli su Amazon Bedrock basati sul nostro caso d'uso di esempio utilizzando la formula di pricing on-demand:Costo degli Embeddings:Per gli embeddings di testo su Amazon Bedrock, possiamo scegliere tra il modello Amazon Titan Embeddings V2 o il modello Cohere Embeddings. In questo esempio calcoliamo un costo una tantum per gli embeddings.Amazon Titan Text Embeddings V2:Prezzo per 1.000 token di input: $0.00002Costo degli Embeddings: (Fonti di dati + Query degli utenti) * Costo degli embeddings per 1000 token = (5.000.000 + 500.000) * 0.00002/1000 = $0.11Cohere Embeddings:Prezzo per 1.000 token di input: $0.0001Costo degli Embeddings: (5.000.000 + 500.000) * 0.0001/1000 = $0.55Il costo usuale dei database vettoriali ha due componenti: la dimensione dei dati vettoriali + il numero di richieste al database. Puoi scegliere se lasciare che la console di Amazon Bedrock imposti un database vettoriale in Amazon OpenSearch Serverless per te o utilizzare uno che hai creato in un servizio supportato e configurato con i campi appropriati. Se utilizzi OpenSearch Serverless come parte della tua configurazione, dovrai considerare i suoi costi. I dettagli sui prezzi possono essere trovati qui: OpenSearch Service Pricing.Utilizzando la formula di pricing On-Demand, il costo complessivo viene calcolato utilizzando alcuni modelli di base (FM) disponibili su Amazon Bedrock e il costo degli Embeddings.Anthropic Claude:Claude 3 Sonnet: ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.003 + 1.000.000 token/1000 * $0.015) + $0.11 = $21 + $0.11 = $21.11Claude 3 Haiku: ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.00025 + 1.000.000 token/1000 * $0.00125) + $0.11 = $1.75 + $0.11 = $1.86Amazon Nova:Amazon Nova Pro: ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.0008 + 1.000.000 token/1000 * $0.0032) + $0.11 = $4.8 + $0.11 = $4.91Amazon Nova Lite: ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.00006 + 1.000.000 token/1000 * $0.00024) + $0.11 = $0.36 + $0.11 = $0.47Meta Llama:Llama 3 Maverick (17B): ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.00024 + 1.000.000 token/1000 * $0.00097) + $0.11 = $1.45 + $0.11 = $1.56Llama 3.3 Instruct (70B): ((500.000 + 1.500.000) token/1000 * $0.00072 + 1.000.000 token/1000 * $0.00072) + $0.11 = $2.16 + $0.11 = $2.27È fondamentale valutare i modelli non solo in base alle loro capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale (NLU e NLG), ma anche in base ai loro rapporti prezzo-per-token per l'elaborazione di input e output. Considera se i modelli premium con costi per token più elevati offrono un valore proporzionale per il tuo caso d'uso specifico, o se alternative più economiche come Amazon Nova Lite o i modelli Meta Llama possono soddisfare i tuoi requisiti di prestazioni a una frazione del costo.Considerazioni FinaliComprendere e stimare i costi di Amazon Bedrock non deve essere un'impresa insormontabile. Come abbiamo dimostrato attraverso il nostro esempio di chatbot per il servizio clienti, suddividere il pricing nei suoi componenti principali – utilizzo dei token, embeddings e selezione del modello – lo rende gestibile e prevedibile.I punti chiave per pianificare i costi della tua implementazione Bedrock sono:Inizia con una chiara valutazione delle dimensioni della tua base di conoscenza e del volume di query previsto.Considera sia i costi una tantum (embeddings iniziali) che i costi operativi continui.Confronta i diversi modelli di base in base sia alle prestazioni che al prezzo.Tieni conto dei tuoi requisiti di concorrenza quando scegli tra pricing on-demand, batch o provisioned throughput.Seguendo questo approccio sistematico alla stima dei costi, puoi pianificare con fiducia la tua implementazione di Amazon Bedrock e scegliere la configurazione più conveniente per il tuo caso d'uso specifico. Ricorda che l'opzione più economica non è sempre la migliore: considera l'equilibrio tra costo, prestazioni e le tue esigenze specifiche quando prendi la decisione finale.Speriamo che questa analisi ti sia stata utile per orientarti nel mondo dei costi dell'AI su Amazon Bedrock. Se hai esperienze da condividere o domande, sentiti libero di lasciare un commento.