Amazon Bedrock 如何优化任务成本并证明智能体 ROI

文章提供在 Amazon Bedrock 上计算真实任务成本的框架，揭示定价页未展示的四种隐藏成本驱动因素：tokenizer 效率、输出对齐与冗长度、智能体循环效率、推理开销。输出 token 成本可达输入的 3–5 倍。通过缓存、路由和输出约束可降低单次任务成本，再结合人类基线、留出实验与五维评分卡量化智能体的投资回报率。