Amazon Bedrock يحصل على تتبّع تفصيلي لتكاليف inference حسب المستخدمين والتطبيقات

أطلقت AWS في 17 أبريل 2026 ميزة نسب التكاليف الدقيقة لـ Amazon Bedrock — تتبع تفصيلي لنفقات الاستدلال. يمكن الآن ربط النفقات تلقائيًا بمستخدم أو تطبيق أو دور IAM أو مستأجر معين دون تغيير سيناريوهات استدعاء النموذج الموجودة.

كيفية العمل

بدأ Bedrock في إرسال بيانات إلى AWS Billing حول أي مبدأ IAM أرسل طلبًا إلى النموذج. يمكن أن يكون هذا مستخدم IAM عادي أو دور تطبيق أو جلسة موحدة مؤقتة عبر Okta أو Entra ID، وكذلك مفتاح API الخاص بـ Bedrock إذا كان مرتبطًا بهوية IAM. يحصل تقرير CUR 2.

0 على حقل جديد line_item_iam_principal وعبر line_item_usage_type يمكنك معرفة النموذج المستخدم والمنطقة الجغرافية وما إذا كانت الأموال ذهبت إلى رموز الإدخال أو الإخراج. بالإضافة إلى ذلك، تقدم AWS الاتصال بعلامات تخصيص التكاليف. يمكن إرفاقها مباشرة بمستخدمي IAM والأدوار أو تمريرها كعلامات جلسة أثناء التفويض الموحد و AssumeRole.

بمجرد تفعيلها في الفواتير، تظهر هذه العلامات في كل من CUR 2.0 و Cost Explorer، حيث يمكن بالفعل تجميع النفقات حسب الفريق أو المشروع أو مركز التكلفة أو المستأجر. الميزة نفسها متاحة في المناطق التجارية بدون رسوم إضافية، لكنها تتطلب تفعيل تصدير مبدأ IAM إلى CUR 2.

0 وانتظار ظهور العلامات خلال 24-48 ساعة.

"فهم من بالضبط ينفق المال على الاستدلال هو الخطوة الأولى نحو استرجاع

التكاليف والتنبؤ والتحسين."

أربعة سيناريوهات محاسبية

تصف AWS أربعة أنماط نموذجية حيث تكون النسبة الجديدة مفيدة بشكل خاص. المنطق بسيط: من يستدعي Bedrock يصبح وحدة المحاسبة. لكن طريقة الوضع علامات تعتمد على ما إذا كان شخص أو خدمة أو جلسة SSO مؤسسية أو بوابة LLM مشتركة تعمل مع النماذج. الفرق مهم لأنه يحدد أين سيتم تخزين معرف الطرف المستدعي والعلامات للتجميع اللاحق للتكاليف في التقارير والتنبيهات.

• مستخدمو IAM ومفاتيح API — مناسبة للفرق الصغيرة والنماذج الأولية: يمكنك رؤية نفقات كل مطور على حدة.
• أدوار IAM للتطبيقات — مريحة لخدمات الإنتاج: يتم تقسيم النفقات حسب واجهات المستخدم والمهام الدفعية والمشاريع.
• المستخدمون الموحدون عبر IdP — يظهر المستخدمون المؤسسيون حسب اسم الجلسة والعلامات من SAML أو OIDC.
• بوابة LLM أو وكيل — لـ SaaS والمنصات الداخلية للذكاء الاصطناعي حيث تحتاج إلى تفصيل حسب المستخدمين والمستأجرين وليس سطر واحد لكامل البوابة.

الخيار الأكثر تعقيدًا هو البوابة. إذا كان الوكيل يصل إلى Bedrock تحت دور واحد، فستشهد الفواتير هذا الدور فقط وتفقد التفاصيل. تقترح AWS حل هذه المشكلة من خلال AssumeRole لكل مستخدم أو مستأجر مع تمرير role-session-name والعلامات. يمكن تخزين بيانات الاعتماد التي تم الحصول عليها مؤقتًا لمدة تصل إلى ساعة واحدة، لذا فإن النموذج لا يتطلب استدعاءات STS على كل طلب. الحد الافتراضي لـ STS لـ AssumeRole هو 500 استدعاء في الثانية لكل حساب، وهذا مهم للغاية في الأنظمة عالية الإنتاجية.

التأثير العملي للفرق

بالنسبة إلى FinOps ومنصات الذكاء الاصطناعي، يغلق هذا فجوة طويلة الأمد: في السابق، كانت نفقات Bedrock غالبًا مرئية فقط على مستوى الحساب أو مستخدم خدمة واحد، وكان يتعين على الفرق بناء طبقة تسجيل خاصة بهم وتوزيع التكاليف يدويًا. الآن توفر AWS آلية أصلية لاسترجاع التكاليف والعرض من خلال نفس هويات IAM والعلامات التي تستخدمها الشركات بالفعل للوصول والحكم. يتمثل أحد الفوائد الإضافية في القدرة على فهم سريع من يستخدم نماذج مكلفة مثل Opus والذي يستخدم تكوينات أخف وحيث يتم استهلاك الميزانية برموز الإخراج.

بالنسبة لفرق الهندسة، تتجاوز القيمة المالية. إذا كان لكل ميكروسرفيس دوره الخاص وكان لدى الموظفين جلسة موحدة خاصة بهم، فإن نفس الآلية تعزز الأمان والشفافية في نفس الوقت. في SaaS متعدد المستأجرين، هذا مفيد بشكل خاص: يمكنك مقارنة تكلفة خدمة العملاء وبناء التسعير الداخلي وتعيين التنبيهات في Cost Explorer حسب العلامات.

بشكل أساسي، تحول AWS هوية استدعاء النموذج إلى علامة مالية كاملة يمكن استخدامها لبناء التقارير دون خط أنابيب بيانات منفصل.

ما يعنيه هذا

يصبح Amazon Bedrock أكثر ملاءمة بشكل ملحوظ للشركات التي تقيس GenAI ليس على عشرات طلبات العرض التوضيحي، بل على الفرق والخدمات والعملاء الحقيقيين. كلما زاد حجم حركة المرور من الذكاء الاصطناعي لديك، كلما كان من المهم رؤية ليس فقط الفاتورة الإجمالية، بل المصدر المحدد للنفقات.