AgentCore 執行時期為安全、無伺服器的執行時期，專為部署及擴展代理程式與工具而建置。可選擇直接程式碼部署以快速迭代，或選擇容器化部署以獲得最大控制權。

您僅需為消耗的有效資源付費 
不同於針對預先配置資源 (即託管代理程式的固定執行個體大小與每秒成本) 收費的傳統運算服務，使用 AgentCore 執行時期，您僅需為有效資源消耗付費。這可為自主型工作負載節省大量成本，此類工作負載通常有 30-70% 的時間處於 I/O (輸入/輸出) 等待期間 (等待 LLM 回應、工具/API 呼叫或資料庫查詢)。採用預先配置定價，您需為這些等待期間的閒置 CPU 付費。透過 AgentCore 執行時期以有效資源消耗為基礎的定價，若無其他背景程序正在執行，I/O 等待與閒置時間皆免費。

費用係根據整個工作階段生命週期的 CPU 與記憶體消耗計算，並以秒為單位。針對 CPU 資源，您依實際消耗付費 - 若您的代理程式在 I/O 等待期間未消耗 CPU，則無 CPU 費用。針對記憶體資源，您依該秒之前的記憶體消耗峰值付費。

重要詳細資訊：

• 無需預先選取資源
• 費用以秒計算，使用實際 CPU 消耗與該秒之前的記憶體消耗峰值，最低 1 秒
• 您僅需為工作階段期間的實際資源消耗付費，範圍涵蓋 microVM 啟動、初始化、主動處理、閒置期間，直到工作階段終止 (microVM 關閉)
• 費用包含系統開銷及應用程式的資源使用量
• 記憶體適用 128MB 最低記憶體計費
• 儲存成本：容器部署需要 ECR 儲存空間 (分開計費)。直接程式碼部署將自 2026 年 2 月 27 日起，根據您部署的程式碼成品大小，以 S3 標準費率向您收費。
• 網路資料傳輸費用適用標準 EC2 費率
  
  
  

AgentCore 瀏覽器提供快速、安全、雲端的瀏覽器執行時期，讓代理程式能大規模與網站互動。 

您僅需為消耗的有效資源付費
不同於針對預先配置資源 (即託管代理程式的固定執行個體大小與每秒成本) 收費的傳統運算服務，使用 AgentCore 瀏覽器，您僅需為有效資源消耗付費。這可為自主型工作負載節省大量成本，此類工作負載通常有 30-70% 的時間處於 I/O (輸入/輸出) 等待期間 (等待 LLM 回應、工具/API 呼叫或資料庫查詢)。採用預先配置定價，您需為這些等待期間的閒置 CPU 付費。透過 AgentCore 瀏覽器以有效資源消耗為基礎的定價，若無其他背景程序正在執行，I/O 等待與閒置時間皆免費。

費用係根據整個工作階段生命週期的 CPU 與記憶體消耗計算，並以秒為單位。針對 CPU 資源，您依實際消耗付費 - 若您的代理程式在 I/O 等待期間未消耗 CPU，則無 CPU 費用。針對記憶體資源，您依該秒之前的記憶體消耗峰值付費。

重要詳細資訊：

• 無需預先選取資源
• 費用以秒計算，使用實際 CPU 消耗與該秒之前的記憶體消耗峰值，最低 1 秒
• 您僅需為工作階段期間的實際資源消耗付費，範圍涵蓋 microVM 啟動、初始化、主動處理、閒置期間，直到工作階段終止 (microVM 關閉)
• 費用包含系統開銷及應用程式的資源使用量
• 記憶體適用 128MB 最低記憶體計費
• 網路資料傳輸費用適用標準 EC2 費率
  
  

AgentCore 程式碼解釋器讓代理程式能在沙盒環境中安全地執行程式碼，提升準確度並擴展解決複雜端對端任務的能力。 

您僅需為消耗的有效資源付費
不同於針對預先配置資源 (即託管代理程式的固定執行個體大小與每秒成本) 收費的傳統運算服務，使用 AgentCore 程式碼解釋器，您僅需為有效資源消耗付費。這可為自主型工作負載節省大量成本，此類工作負載通常有 30-70% 的時間處於 I/O (輸入/輸出) 等待期間 (等待 LLM 回應、工具/API 呼叫或資料庫查詢)。採用預先配置定價，您需為這些等待期間的閒置 CPU 付費。透過 AgentCore 程式碼解釋器以有效資源消耗為基礎的定價，若無其他背景程序正在執行，I/O 等待與閒置時間皆免費。

費用係根據整個工作階段生命週期的 CPU 與記憶體消耗計算，並以秒為單位。針對 CPU 資源，您依實際消耗付費 - 若您的代理程式在 I/O 等待期間未消耗 CPU，則無 CPU 費用。針對記憶體資源，您依該秒之前的記憶體消耗峰值付費。

重要詳細資訊：

• 無需預先選取資源
• 費用以秒計算，使用實際 CPU 消耗與該秒之前的記憶體消耗峰值，最低 1 秒
• 您僅需為工作階段期間的實際資源消耗付費，範圍涵蓋 microVM 啟動、初始化、主動處理、閒置期間，直到工作階段終止 (microVM 關閉)
• 費用包含系統開銷及應用程式的資源使用量
• 記憶體適用 128MB 最低記憶體計費
• 網路資料傳輸費用適用標準 EC2 費率
  
  

Amazon Bedrock AgentCore 閘道透過將 API 與 Lambda 函式轉換為與代理程式相容的工具，並連接至現有 MCP 伺服器，讓代理程式能安全地存取工具。

依取用量定價
只需按代理程式透過閘道進行的 API 呼叫量計費。費用根據 MCP 操作 (如 ListTools、CallTool 和 Ping) 次數、搜尋查詢次數，以及針對語義搜尋功能索引的工具數量計算。

重要詳細資訊：

• 不需要預先支付費用或簽訂最低限度合約
• 網路資料傳輸費用適用標準 EC2 費率

Amazon Bedrock AgentCore 中的政策讓您全面控制代理程式採取的動作，協助確保代理程式維持在定義界限內，且不影響速度。

依取用量定價

您僅需為代理程式執行期間進行的授權請求付費。每當代理程式透過 AgentCore 閘道呼叫工具時，政策會根據您的規則檢查該動作，以決定是否允許或拒絕。

此外，政策提供自然語言政策撰寫功能，讓您使用簡單的自然語言描述建立 Cedar 政策。將自然語言轉換為 Cedar 政策陳述式時，費用按每處理 1,000 個使用者輸入詞元計算。

AgentCore 身分可簡化代理程式身分及存取管理，讓您的代理程式能夠代表使用者，或經預先授權使用者同意的情況下，自行安全地存取 AWS 資源及第三方工具與服務。

依取用量定價
客戶若透過 AgentCore 執行時期或 AgentCore 閘道使用 AgentCore 身分，不會因其使用 AgentCore 身分而產生任何額外費用。在所有其他情況下，您只需為實際使用量付費，計費方式是根據代理程式向 AgentCore Identity 要求 OAuth 權杖或 API 金鑰的請求次數。

重要詳細資訊：

• 沒有最低費用，也無需預先簽訂合約
  
• 依據成功請求 OAuth 權杖或 API 金鑰，以執行需要授權存取非 AWS 資源的任務進行計費
• 當客戶透過 AgentCore 執行時期或 AgentCore 閘道使用 AgentCore 身分時，無需支付額外費用 
  

AgentCore 記憶體讓開發人員能消除複雜的記憶體基礎設施管理，同時提供對代理程式記憶內容的完全控制，以輕鬆建置具上下文感知的代理程式。

依取用量定價
您僅需按實際用量付費。我們的定價簡單且以用量為基礎，直接與您的代理程式創造價值的方式一致：

1. 短期記憶體根據建立的原始事件數量計價，為您提供可預測的工作階段內上下文成本。
2. 長期記憶體記錄根據每月處理與儲存的記憶數量及記憶記錄擷取呼叫次數計價，因此您僅需在代理程式儲存與使用處理過的知識時付費。
3. 若要從原始事件擷取長期記憶，您可以選擇內建記憶體策略 (包含自動處理)，或在您的帳戶中使用您選擇的模型與提示詞執行更具可設定性的記憶體策略。

重要詳細資訊：

• 無需預先選取資源
• 若是短期記憶體，依據建立事件請求計費
• 針對長期記憶體儲存，費用按每天儲存的記憶記錄計算，並在當月平均
• 若是長期記憶體擷取，依據擷取記憶體請求計費

AgentCore 可觀測性提供開發人員對代理程式工作流程的完整可視性，以在生產環境中追蹤、偵錯及監控代理程式效能。

依取用量定價
針對代理程式生成、存放及查詢的遙測，您可按使用量付費。在 Amazon CloudWatch 帳戶中擷取及存放遙測資料。您需支付資料擷取與儲存、擷取與分析資訊的查詢，以及遮蔽日誌中敏感/個人身分識別資訊 (PII) 資料的費用。如需檢閱定價詳細資訊，請造訪 Amazon CloudWatch 定價頁面。 

AgentCore 評估協助根據真實世界行為持續檢查代理程式品質。團隊可以使用 13 個針對常見品質維度的內建評估器執行自主型評估，或針對特定業務需求建立自訂評估器。結果會整合至由 Amazon CloudWatch 驅動的 AgentCore 可觀測性中，以進行統一監控。

依用量計費
您僅需為使用的部分付費。針對內建評估器，AgentCore 根據評估期間處理的輸入與輸出詞元收費。針對使用您自有 LLM 基礎設施的自訂評估，您按執行的評估次數付費，並根據使用的模型支付個別的推論成本。

重要詳細資訊：

• 無需預付承諾或最低費用
• 包含具備可設定品質閾值的 CI/CD 整合
• 具備採樣規則與儀表板彙總功能的生產環境監控
• 透過百分比採樣、條件式採樣及選擇性指標監控進行成本控制
• 內建評估器已包含模型使用成本 - 無個別模型費用
• 自訂評估會在您的帳戶中產生額外的模型使用費用

範例：客戶支援代理程式部署

您計劃部署客服代理程式，用於解決聊天和電子郵件管道中的使用者問題。代理程式處理訂單問題、帳戶驗證及政策澄清。其使用檢索增強生成 (RAG) 來擷取產品政策，以及模型上下文協定 (MCP) 相容工具來查詢訂單狀態及更新支援工單。每個代理程式工作階段涉及複雜的多步驟推理，其中包含 1 個向量存放區的 RAG 調用、2 個 MCP 工具呼叫 (例如 OrderAPI、TicketAPI) 以及 2 個 LLM 推理步驟。您將代理程式部署在 AgentCore 執行時期上，因為您需要完整的工作階段隔離以及在幾秒內擴展至數千個工作階段的彈性。

每月處理 1,000 萬個使用者請求，每個工作階段執行 60 秒，其中 70% 為 I/O 等待時間 (等待 LLM 回應與 API 呼叫)，且 I/O 期間無其他背景程序執行。每個代理程式工作階段在主動處理期間利用 1 vCPU。記憶體使用量在初始化期間從 1GB 開始，在 RAG 處理期間增加至 2GB，然後在工作階段剩餘時間的複雜工具呼叫期間達到 2.5GB 的峰值。每月費用明細如下所示：

每個工作階段的 CPU 成本：18 秒 (僅主動處理時間) × 1 vCPU × (0.0895 USD/3600) = 0.0004475 USD
每個工作階段的記憶體成本：10 秒 × 1GB × (0.00945 USD/3600) + 20 秒 × 2GB × (0.00945 USD/3600) + 30 秒 × 2.5GB × (0.00945 USD/3600) = 0.000026 USD + 0.000053 USD + 0.000197 USD = 0.000276 USD
每個工作階段總成本：0.0007235 USD

每月總計：1,000 萬個工作階段 × 0.0007235 USD = 7,235 USD

儲存成本：透過容器化部署，您根據公布的 ECR 費率分開管理 ECR 儲存空間。若您改用直接程式碼部署，則 S3 標準定價 (自 2026 年 2 月 27 日起) 將適用於您的程式碼成品 - 對於 100MB 的代理程式，這會增加每月 0.0023 USD 的儲存成本。

與預先配置定價比較：若此工作負載在針對預先配置資源收費的服務上執行，您將需要在整個 60 秒期間針對峰值使用量 (2.5GB 記憶體，1 vCPU) 進行佈建，導致 CPU 成本高出 3.3 倍，記憶體成本高出 1.4 倍。在上例中，CPU 成本節省顯著，因為 CPU 消耗佔總工作負載成本的 62%。AgentCore 執行時期以消耗量為基礎的定價自動捕捉「I/O 等待免費」的效益，並僅針對向上擴展時的實際記憶體使用量收費，相較於傳統運算選項提供顯著的成本效率。

範例：自動化旅行預訂系統

您計畫建立旅遊預訂代理程式，透過網路互動自動化完整的行程規劃與預訂。您的實作要求 AgentCore 瀏覽器的安全、無伺服器執行時期，來動態管理無周邊瀏覽器，以搜尋航班、旅館，模擬點擊量，擷取擷取，以及提交預訂表單。AgentCore 瀏覽器工具提供各種企業級功能，包括工作階段隔離的沙盒運算，以及透過即時視觀表與工作階段重播的綜合可觀測性。

代理程式每月處理 10 萬個請求。每個瀏覽器工作階段執行 10 分鐘，其中 80% 為 I/O 等待時間。 主動處理期間持續利用 2 vCPU 與 4GB 記憶體，I/O 期間則利用 0.4 vCPU 與 5GB 記憶體。每月費用明細如下所示：

每個工作階段的 CPU 費用：120 秒 (調整為 80% I/O 等候時間) × 2 個 vCPU × (0.0895 USD/3600) = 0.005967 USD
每個工作階段的記憶體費用：600 秒 × 4 GB × (0.00945 USD/3600) = 0.0063 USD
每個工作階段的總費用：0.012267 USD
每月總費用：10 萬個工作階段 × 0.012267 USD = 1,226.67 USD

範例：自然語言資料分析自動化

您打算部署資料分析師代理程式，以便支援業務及產品團隊進行資料集查詢、視覺化與統計分析，這一切均透過自然語言實現。您的代理程式可動態生成並執行 Python 程式碼，以便處理網站流量與轉換率間的關聯分析等複雜請求。您可善用 AgentCore 程式碼解譯程式，因為其提供符合企業級安全性政策要求的隔離式沙盒環境、支援多種語言 (JavaScript、TypeScript、Python) 的預先建置執行時期，以及大型檔案支援。

代理程式每月處理 1 萬個請求，且每個請求執行 3 次程式碼。每此執行運作 2 分鐘，包含 60% 的 I/O 等候時間，並在作用中處理期間持續使用 2個 vCPU 及 4GB 記憶體。每月費用明細如下所示：

每個工作階段的 CPU 費用：48 秒 (調整為 60% I/O 等候時間) × 2 個 vCPU × (0.0895 USD/3600) = 0.002387 USD
每個工作階段的記憶體費用：120 秒 × 4 GB × (0.00945 USD/3600) = 0.00126 USD
每個工作階段的總費用：0.003647 USD
每月總費用：3 萬次執行 × 0.003647 USD = 109.40 USD

範例：將 HR 助理代理程式連線至內部工具

您打算針對中型企業建置 HR 助理代理程式，從而處理內部政策問題、假期餘額、福利登記及薪資查詢。如要處理使用者請求，代理程式需存取多個內部系統 (入職、福利、薪資及休假管理 API) 來做為工具。您已使用 AgentCore 閘道，針對 200 個內部工具建立 MCP 伺服器，且您無需編寫任何程式碼，代理程式均可隨時隨地互動。如需改善工具使用準確度，您善用搜尋功能對工具中繼資料進行索引，並在代理程式調用期間，依據互動內容來啟用工具的動態比對。

每個代理程式互動需要調用 1 次搜尋 API 和 4 次 InvokeTool API。每月 5,000 萬次互動產生 5,000 萬次搜尋和 2 億次 InvokeTool 呼叫。每月費用明細如下所示：

SearchToolIndex 費用：200 個工具 × 每 100 個工具 0.02 USD = 0.04 USD
搜尋 API 費用：5,000 萬 × 25 USD/百萬 = 1,250 USD
InvokeTool API 費用：2 億 × 5 USD/百萬 = 1,000 USD
每月總計︰2,250.04 USD

範例：

您計劃開發採購自動化代理程式，協助營運團隊管理供應商選擇、採購單建立及發票核准。為確保動作遵循定義的業務規則，您搭配 AgentCore 閘道工具使用政策，在每個動作執行前根據定義的政策自動驗證。每當代理程式嘗試執行動作 (例如傳送採購核准或啟動付款) 時，閘道會攔截工具呼叫以檢查該動作是被允許或拒絕。假設代理程式每月服務 10 萬個工作階段，且每個工作階段平均進行 5 次工具呼叫。若您針對每次工具呼叫實作一次授權請求，每月將進行 50 萬次授權請求，成本細目如下：


授權請求 = 10 萬個工作階段 x 5 次工具呼叫/工作階段 x 1 個強制執行的政策/工具呼叫 = 50 萬次授權請求
每月總計：50 萬次請求 x 0.000025 = 12.50 USD

部署前，您的團隊選擇性使用自然語言政策撰寫功能，以簡化入門與政策設定。他們無須手動撰寫 Cedar 政策，而是以淺顯語言描述規則，AgentCore 再將其轉換為 Cedar 政策陳述式。您需支付一次性費用，費用根據此撰寫步驟中處理的使用者輸入詞元數量計算。若您的團隊使用 10,000 個詞元撰寫數個政策，您的成本將為：

政策撰寫 = 2 萬個詞元 × 每 1,000 個輸入詞元 0.13 USD = 2.60 USD

注意：若啟用可觀測性，適用標準 CloudWatch 費率。

範例：安全客戶支援存取管理

您打算運作客戶支援代理程式，藉由存取多種工具來為技術團隊提供協助 – 使用 Slack 進行支援對話、使用 Zoom 擷取呼叫日誌，以及使用 GitHub 追蹤問題及提交日誌。您的實作使用 AgentCore 身分，為使用者或支援工程師提供安全、委派的存取權。系統與現有身分供應商 (例如 Amazon Cognito、Okta、Microsoft Entra ID) 相容，並管理從 OAuth 權杖到 API 金鑰的所有身分驗證方法，消除對自訂安全基礎設施的需求。 

假設每月有 1 萬個作用中使用者在使用代理程式，每位使用者平均進行 5 次互動，每個每位使用者的每個工作階段需要存取 3 次工具，則您的每月費用明細如下所示：

請求的詞元總計：1 萬個使用者 × 5 個工作階段 × 3 個工具 = 15 萬個詞元
每月總計：15 萬個請求 × 0.010 USD/1,000 = 1.50 USD

注意：若使用 AgentCore 執行時期或閘道，納入 AgentCore 身分無需額外費用。

範例：個人化編碼助理代理程式實作

您打算開發一款編碼助理代理程式，可協助軟體工程師在 IDE 及終端編寫、偵錯及重構程式碼。若要提供個人化體驗，代理程式需要在工作階段期間維護內容，並且記住多個工作階段的使用者喜好設定。您的實作利用 AgentCore 記憶體，為代理程式配備短期記憶體 (即時對話及事件) 與長期記憶體 (跨工作階段的持續知識)。

使用者每次與代理程式互動 (例如，傳送程式碼片段或提出編碼問題)，您將事件傳送至 AgentCore 記憶體，以便做為短期記憶體存放。針對長期記憶體，您設定了內建擷取策略，以便跨工作階段自動擷取及存放偵錯工作階段及使用者偏好設定的摘要。代理程式隨後可擷取這些長期記憶體，以便為開發人員提供個人化體驗。

若每月有 100,000 個短期記憶體事件、10,000 筆長期記憶體儲存記錄，以及 20,000 次記憶記錄擷取呼叫，您的成本細目如下：

短期記憶體：10 萬個事件 × 25 USD/1,000 = 25 USD
長期記憶體儲存：1 萬個記憶體 × 0.75 USD/1,000 = 7.50 USD
長期記憶體擷取：2 萬次擷取 × 0.50 USD/1,000 = 10 USD
每月總計︰42.50 USD

注意：若使用具備覆寫功能的內建擷取策略，長期儲存成本會較低，每儲存 1000 筆記憶為 0.25 USD。不過，您可能會因帳戶中的模型使用量產生額外費用。

範例：多重代理程式財務諮詢平台

您計劃部署全方位財務諮詢平台，由多個專門代理程式處理投資研究、投資組合分析及法規遵循檢查。每個代理程式皆執行複雜的多步驟推理，包含資料庫與網頁搜尋查詢、對財務資料供應商的 API 呼叫及文件分析。平台處理數百萬筆交易，並針對所有代理程式互動產生大量遙測資料，包括追蹤、指標及日誌。您使用 AgentCore 可觀測性監控效能、偵錯問題，並透過全方位稽核軌跡確保符合財務法規。

您的平台每月從代理程式互動、API 呼叫及系統事件產生 10 TB 可觀測性資料。假設 30% 的 Span 為事件日誌 (模型調用、工具呼叫)，則約有 6TB (假設每個 Span 事件為 2KB 日誌資料) 寫入 CloudWatch 標準日誌。每月費用明細如下所示：

每月 Span 擷取費用：10 TB × 1,000 GB/TB × 0.35 USD/GB = 3,500 USD
每月事件記錄費用：6 TB × 1,000 GB/TB × 0.50 USD/GB = 3,000 USD
每月總計：3,500 USD + 3,000 USD = 6,500 USD

*傳送至 CloudWatch 的任何指標與非遙測 (標準) 日誌資料，將適用標準 CloudWatch 費率。

範例：電子商務客戶支援代理程式品質監控

您計劃為電子商務平台部署客戶支援代理程式，處理訂單查詢、退貨處理及產品推薦。為確保一致的服務品質，您使用 AgentCore 評估來監控開發與生產環境中的代理程式效能。您的實作使用 3 個內建追蹤層級評估器 (正確性、實用性及目標成功率)，加上 1 個針對特定業務品質指標的自訂評估器。

開發期間，您的 CI/CD 管道每月評估 5,000 次測試互動。在生產環境中，您透過採樣規則監控 2% 的即時互動，每月評估 10,000 次客戶對話。每次內建評估平均處理 15,000 個輸入詞元 (包括對話歷史記錄、產品目錄及訂單詳細資訊)，並產生 300 個輸出詞元以進行評分。

每月費用明細如下所示：
內建評估器：

• 評估的總互動次數：15,000 次 (5,000 次開發 + 10,000 次生產)
• 每次互動使用的內建評估器：3 個 (正確性、實用性、目標成功率)
• 總評估次數：15,000 次互動 × 3 個評估器 = 45,000 次評估
• 輸入詞元：45,000 次評估 × 15,000 個詞元 = 675M 詞元
• 輸出詞元：45,000 次評估 × 300 個詞元 = 13.5M 詞元
• 輸入成本：675M 詞元 × 2.40 USD/1M = 1,620 USD
• 輸出成本：13.5M 詞元 × 12.00 USD/1M = 162 USD
• 內建評估器小計：1,782 USD

自訂評估：

• 總自訂評估次數：15,000 次互動 × 1 個自訂評估器 = 15,000 次評估
• 自訂評估成本：15,000 次評估 × 1.50 USD/1,000 = 22.50 USD

每月總計：1,804.50 USD

注意：內建評估器已包含模型使用成本。自訂評估會在您的帳戶中產生額外的模型使用費用。