Domina el monstruo del gasto en GenAI: claridad total en tus costos de AWS Bedrock

En el lejano oeste de la IA generativa, tu presupuesto puede convertirse en el pistolero más rápido del pueblo y dejar tus finanzas cuidadosamente planeadas hechas trizas antes de que te enteres de lo que pasó. Mientras las organizaciones corren a adoptar foundation models como Amazon Nova y otros a través de Amazon Bedrock, muchas se topan con una verdad incómoda: saber quién gasta qué en IA puede ser como contar gotas de lluvia en plena tormenta.

Aquí entran los application inference profiles de Amazon Bedrock: los héroes anónimos de la gestión financiera de la GenAI que pueden salvar tu presupuesto (y, de paso, tu trabajo). Sumados a DoiT Cloud Intelligence™, te dan una solución potente que convierte un gasto opaco en IA en información totalmente clara.

Léelo gratis: https://medium.com/@edu7mota/07dc441e3a3a?source=friends_link&sk=67ef0d4c71aa421702b8f7272fe036a5

El problema que duele: el gasto invisible en IA

Si has llevado foundation models a producción, seguro has vivido ese momento de angustia cuando llega la factura de AWS. "¿Quién gastó TANTO en consultas de Amazon Nova el mes pasado?". Sin un seguimiento adecuado, tu gasto en GenAI es básicamente una caja negra: sabes que el dinero se va, pero ¿a dónde exactamente? ¿Para qué? ¿Y por quién?

Los application inference profiles le dan a las organizaciones una forma poderosa de monitorear, asignar y gestionar los costos asociados a la invocación de foundation models en Amazon Bedrock. Lanzados por AWS como parte de su stack de servicios de IA generativa, estos perfiles brindan un control granular sobre la atribución de costos y el monitoreo del uso de recursos entre departamentos, equipos y aplicaciones.

¿Qué son exactamente los application inference profiles?

Imagina los application inference profiles como identificadores especiales que adjuntas a las llamadas a la API de tus foundation models. Al crear un application inference profile, especificas un único foundation model en una región o un inference profile cross-region (definido por el sistema). Una vez configurado, cualquier solicitud de invocación del modelo que pase por ese perfil queda registrada y etiquetada en consecuencia, lo que permite un seguimiento detallado y la atribución de costos.

Estos perfiles funcionan como un mecanismo de enrutamiento que mantiene la conexión entre cada solicitud de IA y su origen, ya sea un equipo, una aplicación o un cliente específico.

Tres casos de uso que cambian las reglas del juego (y te salvarán la cordura)

1. Asignación de costos multi-tenant: ¿quién está usando qué?

Si estás creando un producto SaaS con funciones de GenAI, seguro te has preguntado: "¿Cuánto nos está costando cada cliente en uso de IA?".

Con los application inference profiles, puedes crear un perfil único para cada cliente o tenant. Cada vez que interactúan con tu IA, su uso queda registrado bajo su perfil específico. Esto significa que puedes:

• Ver con exactitud cuánto te cuesta cada cliente en uso de foundation models
• Identificar a los power users que podrían necesitar otro nivel de Precios
• Detectar anomalías que podrían indicar mal uso o bugs
• Diseñar modelos de Precios más precisos a partir de patrones de uso reales

2. Seguimiento de costos por equipo: rendición de cuentas sin drama

El beneficio principal es poder asignar los costos de invocación del modelo entre distintas unidades de negocio, equipos o proyectos mediante los AWS cost allocation tags. Esto habilita mecanismos precisos de chargeback y responsabilidad departamental sobre el uso de IA.

Imagina que tus equipos de marketing, producto y atención al cliente usan todos el mismo modelo Amazon Nova. Sin un seguimiento adecuado, nunca sabrás qué grupo es responsable de qué porción de la factura. Los application inference profiles te permiten:

• Crear perfiles separados para cada equipo o departamento
• Monitorear los patrones de uso para identificar periodos de alto consumo
• Aplicar controles de costos o cuotas específicas por equipo
• Hacer un chargeback justo a los centros de costo correspondientes

3. Seguimiento por entorno: de Dev a Prod

Uno de los aspectos más complicados al gestionar workloads de GenAI es entender cómo varían los costos entre tus entornos de desarrollo. ¿Tus devs están acumulando facturas enormes en testing? ¿Tu entorno de producción está optimizado? Los application inference profiles ayudan a:

• Separar costos entre desarrollo, staging y producción
• Identificar picos inesperados de costo durante las fases de testing
• Evitar que los experimentos de desarrollo te revienten el presupuesto
• Generar pronósticos precisos para escalar a producción

Crear un application inference profile

Para crear un application inference profile, solo se puede usar una API o el AWS SDK. Hay 3 elementos clave que debes proporcionar:

• El nombre del inference profile
• El modelo que usará el perfil
• Las tags que se asociarán al perfil

Este es un ejemplo de cómo crear un inference profile:

import boto3

client = boto3.client("bedrock")

response = client.create_inference_profile(
    inferenceProfileName='Customer A Inference Nova Lite',
    description='Inference profile for all workloads for customer A',
    modelSource={
        'copyFrom': 'arn:aws:bedrock:us-west-2:058264544288:inference-profile/us.amazon.nova-lite-v1:0'
    },
    tags=[\
        {\
            'key': 'customer',\
            'value': 'customer a'\
        },\
        {\
            'key': 'environment',\
            'value': 'dev'\
        },\
    ]
)

Cómo DoiT Cloud Intelligence transforma tus FinOps de GenAI

Aquí es donde DoiT Cloud Intelligence realmente brilla: convierte datos de seguimiento en bruto en inteligencia accionable.

DoiT integra varias categorías de tags de AWS en su plataforma de analítica, incluidos los AWS Cost Allocation Tags. Cuando se aplican correctamente a tus application inference profiles, estos tags se vuelven herramientas potentes para la gestión de costos de GenAI.

Con DoiT Cloud Intelligence puedes:

• Crear desgloses sofisticados de costos: visualiza tu gasto en GenAI en varias dimensiones a la vez: por equipo, por cliente, por entorno y más.
• Detectar tendencias y anomalías: usar AWS tags en DoiT Cloud Intelligence ofrece varios beneficios importantes, entre ellos un desglose granular de costos donde se visualizan gastos por proyecto, equipo, entorno o cualquier otra dimensión relevante para el negocio. Así se identifican patrones de uso y se detectan actividades inusuales que podrían indicar ineficiencias o problemas.
• Proyectar costos futuros con precisión: las organizaciones que implementan un seguimiento de costos basado en AWS tags a través de DoiT pueden esperar una mejora en la precisión de la proyección de costos de hasta el 20% y un aumento en la eficiencia general del presupuesto cercano al 15%.
• Visibilidad entre cuentas: una de las características destacadas de DoiT es su capacidad de incorporar AWS Organization Tags a los datos de facturación de forma transparente y sin configuración adicional. Esto resuelve un dolor de cabeza importante al seguir las mejores prácticas de AWS de desplegar aplicaciones en múltiples cuentas.

La diferencia DoiT en la gestión de costos de GenAI

DoiT Cloud Intelligence ofrece ventajas únicas para las organizaciones que utilizan Amazon Bedrock:

Interfaz de analítica simplificada

Dentro de DoiT Cloud Intelligence, los AWS tags están disponibles en varias secciones al crear o modificar reportes:

• Sección de Labels: contiene los AWS cost allocation tags junto con las labels de Google Cloud y los tags de Azure
• Sección de System Labels: incluye labels generadas sistemáticamente por DoiT y AWS
• Sección de AWS Organization tags: dedicada a los tags de organización para el seguimiento entre cuentas

Más allá de lo básico: casos de uso avanzados

Al combinar los application inference profiles con DoiT Cloud Intelligence se abren casos de uso aún más sofisticados:

Análisis de costos a nivel de feature

Al crear perfiles alineados con features específicas del producto, puedes saber con exactitud cuánto cuesta operar cada capacidad de IA. Es invaluable para priorizar features y definir estrategias de Precios.

Eficiencia de costos en pruebas A/B

¿Estás corriendo una prueba A/B entre distintos foundation models o estrategias de prompting? Crea inference profiles separados para cada variante y compara no solo el rendimiento, sino también la eficiencia de costos.

Presupuesto por proyecto

Para las organizaciones que trabajan por proyecto, los inference profiles se pueden asignar a iniciativas específicas y permiten un seguimiento preciso del gasto en IA de cada proyecto.

Cómo empezar: una ruta de implementación sencilla

Poner en marcha esta poderosa combinación es sorprendentemente sencillo:

1. Crea perfiles desde la API de Amazon Bedrock: usa la solicitud CreateInferenceProfile con un endpoint del control plane de Amazon Bedrock.
2. Los campos requeridos son mínimos: basta con especificar el nombre del perfil y la fuente del modelo (un foundation model o un inference profile cross-region).
3. Agrega AWS cost allocation tags: etiqueta tus perfiles con las dimensiones adecuadas para el seguimiento de costos y verifica que estén activas en la configuración de cost allocation tags.
4. Enruta tus llamadas al modelo a través de los perfiles: actualiza el código de tu aplicación para usar el ARN del perfil en lugar de invocar los modelos directamente.
5. Conéctalo con DoiT Cloud Intelligence: usa la plataforma de DoiT para transformar datos de costos en bruto en información accionable mediante una interfaz intuitiva.

En resumen: claridad de costos en un mundo de IA complejo

A medida que los workloads de IA siguen creciendo en escala e importancia, combinar los application inference profiles con DoiT Cloud Intelligence se vuelve esencial para mantener el control financiero. En lugar de volar a ciegas con tus inversiones en GenAI, este dúo poderoso te da la visibilidad y el control necesarios para tomar decisiones informadas, optimizar el gasto y asegurar que tus iniciativas de IA sigan siendo financieramente sostenibles.

¿Lo mejor? Esta solución funciona hoy mismo con los foundation models existentes de Amazon Bedrock: no hace falta esperar mejoras futuras ni rehacer tu arquitectura actual. Es un paso práctico e inmediato para domar al monstruo del gasto en GenAI que se esconde en tu factura de AWS.

Así que, antes de tu próxima invocación de un foundation model, pregúntate: ¿sabes exactamente quién la está pagando? Con los application inference profiles y DoiT Cloud Intelligence, por fin puedes saberlo.

Para conocer más sobre los cost allocation tags con DoiT, sigue este enlace: https://help.doit.com/docs/amazon-web-services/supported-aws-cost-allocation-tags

Visítanos en https://www.doit.com para conocer cómo te ayudamos a gestionar el costo de tu Gen AI.