Amazon Bedrock 定价

示例 1：客户支持聊天机器人
应用程序开发人员创建客户支持聊天机器人，使用内容过滤器屏蔽有害内容，使用被拒绝的主题来过滤不必要的查询和响应。

聊天机器人每小时处理 1000 次用户查询。每次用户查询的平均输入长度为 200 个字符，并收到 1500 个字符的 FM 响应。

每次 200 个字符的用户查询对应 1 个文本单元。

每次 1500 个字符的 FM 响应对应 2 个文本单元。

每小时处理的文本单元 =（1 + 2）* 1000 次查询 = 3000 个文本单元

内容过滤器和被拒绝的主题每小时产生的总成本 = 3000 *（0.15 美元 + 0.15 美元）/ 1000 = 0.90 美元

示例 1：客户支持聊天机器人（使用标准检索）

您为 SharePoint 站点中的 50 GB 内容建立索引，其中包含约 10 万份文档（包括 PDF、演示文稿、Word 文件和图像）。您的智能体每月处理 10 万次标准检索查询。

示例 2：企业研究助理（使用智能体检索）

您为 SharePoint 站点中的 50 GB 内容建立索引，其中包含约 10 万份文档（包括 PDF、演示文稿、Word 文件和图像）。您的智能体每月处理 10 万次 Agentic Retrieve API 调用。平均而言，每次智能体调用会触发 2 次底层 Retrieve API 调用。

定价示例：应用程序开发人员在 us-east-1 区域导入了一个大小为 8B 参数、序列长度为 128K 的 Llama 3.1 类型定制模型，并在 1 个月后删除了该模型。这需要 2 个定制模型单元。因此，每分钟的价格将为 0.1570 美元，因为需要 2 个定制模型单元。当月 2 个定制模型单元的模型存储成本为 3.90 美元。

导入模型不收取任何费用。第一次成功调用发生在上午 8:03，此时开始计量。5 分钟的计量窗口为上午 8:03 至上午 8:07；上午 8:07 至上午 8:11，依此类推。如果在任何 5 分钟时间段内有至少一次调用，则该窗口将被视为活跃的计费窗口。如果在上午 8 点 03 分有一次调用，并且在上午 8 点 07 分之后没有其他调用，则计量将在上午 8 点 07 分停止。在这种情况下，账单的计算方式如下：0.1570 美元 * 5 分钟 * 1 个五分钟窗口 = 0.785 美元。

定价示例 1：
假设您使用 BDA 自定义输出处理 1000 页的文档。所有 1000 页均使用包含 15 个字段的蓝图 1 进行处理。任何字段数不超过 30 的蓝图，其每页价格均为 0.040 美元。总成本将为 40 美元。

总处理页数 = 1000
字段数少于 30 的蓝图每页价格 = 0.040 美元
总费用 = 1000 * 0.040 美元 = 40 美元

定价示例 2：
假设您使用 BDA 自定义输出处理 2 份文档。文档 1 有 40 页，使用包含 20 个字段的蓝图 1 进行处理。文档 2 有 10 页，使用包含 40 个字段的蓝图 2 进行处理。蓝图 1 的每页价格为 0.040 美元，因为它包含 30 个或更少的字段。蓝图 2 的每页价格为 0.045 美元。使用蓝图 1 处理文档 1 的成本为 1.60 美元。使用蓝图 2 处理文档 2 的成本为 0.45 美元。处理这两个文档的总成本为 2.05 美元。

总处理页数 = 50
字段数少于 30 的蓝图 1 每页价格 = 0.040 美元
包含 40 个字段的蓝图 2 每页价格 = 0.040 美元 +（超过 30 个的额外字段数 * 每个字段 0.0005 美元）
超过 30 个的额外字段数 = 40 - 30 = 10
包含 40 个字段的蓝图 2 每页价格 = 0.040 美元 +（10 * 每个字段 0.0005 美元）= 0.045 美元
使用蓝图 1 处理文档 1 的费用 = 40 页 x 每页 0.040 美元 = 1.6 美元
使用蓝图 2 处理文档 2 的费用 = 10 页 x 每页 0.045 美元 = 0.45 美元
总费用 = 文档 1 费用 + 文档 2 费用 = 1.6 美元 + 0.45 美元 = 2.05 美元

定价示例 3：
假设您将 Bedrock 知识库设置为将 Bedrock Data Automation 用作解析器，然后摄取了一份长达 1000 页的文档。请注意，知识库解析选项之间的成本结构有所不同。BDA 采用按页计费，而基础模型解析器则根据输入和输出词元计费。就上下文而言，处理 1000 页的内容（其中 30% 的页面包含表格，30% 的页面包含图表）通常需要 2900 个输入词元和 750 个输出词元。词元的使用量会因内容类型而异，因此建议客户使用自己的数据进行测试，以获得更准确的估算。Bedrock 知识库与 Bedrock 数据自动化集成使用的是标准输出，每页价格为 0.010 美元。总成本将为 10 美元。

总处理页数 = 1000
标准输出的每页价格 = 0.010 美元
总费用 = 1000 * 0.010 美元 = 10 美元

定价示例 4：
假设您使用 BDA 标准输出处理一段 60 分钟的视频。视频标准输出的每分钟价格为 0.050 美元。总成本将为 3.00 美元。

总处理分钟数 = 60
视频标准输出的每分钟价格 = 0.050 美元
总费用 = 60 * 0.050 美元 = 3.00 美元

定价示例 5：
假设您使用 BDA 自定义输出处理 2000 个图像。前 1000 个图像使用包含 10 个字段的蓝图 1 进行处理。后 1000 页使用包含 40 个字段的蓝图 2 进行处理。蓝图 1 的每个图像价格为 0.005 美元，因为其包含的字段不超过 30 个。蓝图 2 的每个图像价格为 0.01 美元。使用蓝图 1 处理前 1000 个图像的成本为 5.00 美元。使用蓝图 2 处理后 1000 个图像的成本为 10.00 美元。处理所有 2000 张图像的总成本为 15.00 美元

前 1000 张图像的成本 = 1000 张图像 * 每张图像 0.005 美元 = 5.00 美元
后 1000 张图像的成本 = 1000 张图像 * [0.005 美元 +（超过 30 个的额外字段数 * 每个字段 0.0005 美元）]
= 1000 * [0.005 美元 +（（40-30）* 0.0005 美元）]
= 1000 * [0.005 美元 +（10 * 0.0005 美元）] = 10.00 美元
总成本 = 5.00 美元 + 10.00 美元 = 15.00 美元

定价示例 6：
假设您想要使用 Bedrock Data Automation 标准输出来处理组织中 15000 分钟的会议录音。处理所有 15000 分钟音频的总成本为 90 美元。

总处理分钟数 = 15000 分钟
总费用 = 15000 分钟 × 0.006 美元 = 90 美元

按需定价

应用程序开发人员每小时对 Amazon Bedrock 执行了以下 API 调用：请求 DeepSeek-R1 模型将 2000 个词元的输入文本摘要为 1000 个词元（包括推理词元）的输出：

每小时产生的总成本 = 2000 个词元 / 1000 * 0.00135 美元 + 1000 个词元 / 1000 * 0.0054 美元 = 0.0081 美元

示例：新闻摘要
应用程序开发人员创建了一个流，为交易者自动提供新闻摘要。该流程包括一个接收 S3 位置的输入节点和一个 S3 检索节点，该节点检索 10 个文件，其中包括来自 S3 中 10 家主要新闻机构的文章（2 次节点转换）。然后，它使用迭代器节点通过提示节点调用模型，以摘要每个文件（+ 10 个文件 x 2 次节点转换）。然后，它将使用收集器节点收集所有结果，使用 S3 存储节点将结果写入 S3，并在输出节点（+ 3 次节点转换）中完成。他们在每个工作日的每半小时运行一次此流程。

每次执行流程的节点转换次数为：2 + 1 + 10 * 2 + 3 = 25 次节点转换/流程执行

每月的流程执行次数为：24 小时 * 2 * 5 天 * 4 周 = 960 次流程执行/月。

每月账单总额：25 * 960 * 0.035 美元 / 1000 = 0.84 美元

额外费用
账单还将包括工作流执行中使用的 AWS 服务的额外费用，包括检索和存储节点中的 Amazon S3 使用费，以及提示节点中的 Amazon Bedrock 基础模型使用费。