ジェネレーティブAIのワイルド・ウェストでは、予算はすぐに町で最も速いガンマンとなり、何が起こったのか気づく前に、慎重に計画された財政に穴を開けてしまう。組織がAmazon NovaやAmazon Bedrockを通じた他のような基盤モデルの採用を急ぐにつれて、多くの人が不快な真実を発見している：誰がAIに何を費やしているかを追跡することは、雷雨の中で雨粒を数えようとしているように感じるかもしれない。 Amazon Bedrockのアプリケーション推論プロファイルは、GenAI財務管理の縁の下の力持ちであり、あなたの予算（そしてあなたの仕事）を救うかもしれません。DoiT Cloud Analyticsと組み合わせると、不透明なAI支出を明確な洞察に変える強力なソリューションが得られます。 Read for free:https://medium.com/@edu7mota/07dc441e3a3a?source=friends_link&sk=67ef0d4c71aa421702b8f7272fe036a5 痛ましい問題：見えないAI支出 もしあなたが本番環境で基盤モデルをデプロイしているならば、AWSの請求書が届いた時に恐ろしくなった経験があるだろう。”先月、誰がAmazon Novaクエリにそんなに費やしたのか？”適切なトラッキングがなければ、GenAIの支出は本質的にブラックボックスとなる。何のために？そして誰が？ アプリケーション推論プロファイルは、Amazon Bedrockの基礎モデル呼び出しに関連するコストを追跡、割り当て、管理する強力な方法を組織に提供します。AWSがジェネレーティブAIサービススタックの一部としてリリースしたこれらのプロファイルは、部門、チーム、アプリケーションにまたがるコスト帰属とリソース利用監視のきめ細かなコントロールを提供します。 アプリケーション推論プロファイルとは何か？ アプリケーション推論プロファイルは、基礎モデルの API 呼び出しに付ける特別な識別子と考え てください。アプリケーション推論プロファイルを作成する際、1つのリージョンにおける単一の基礎モデル、またはクロスリージョン（システム定義）の推論プロファイルのいずれかを指定します。一旦設定されると、そのプロファイルを通して行われたモデル呼び出しリクエストはログに記録され、それに応じてタグ付けされるため、詳細なトラッキングとコスト帰属が可能になります。 これらのプロファイルは、各AIリクエストとその発信元（特定のチーム、アプリケーション、顧客など）の間の接続を維持するルーティング・メカニズムとして機能する。 ゲームを変える3つのユースケース（あなたの正気を救う） 1.マルチテナントのコスト配分誰が何を使っているのか？ もしあなたがGenAIの機能を使ったSaaS製品を作っているなら、おそらく疑問に思ったことがあるだろう：「顧客一人一人のAI利用コストはどれくらいなのだろうか？ アプリケーション推論プロファイルでは、顧客やテナントごとに固有のプロファイルを作成できます。顧客やテナントがAIとやり取りするたびに、その利用状況が特定のプロファイルで追跡されます。つまり、以下のことが可能になります：