AWS LLM 托管：Bedrock、SageMaker 与自托管成本对比

对在 AWS 上运行大型语言模型 (LLM) 的比较显示，Bedrock、SageMaker Endpoints 和 EKS 上的自托管解决方案在成本和运营方面存在不同的权衡。对于客户服务聊天等低流量、高质量的任务，Bedrock 的按 token 付费模式提供了简洁性和速度。然而，对于分类或嵌入等高流量、成本敏感的任务，使用 vLLM 在 EKS 上结合 GPU spot 实例自托管 LLM 更具经济效益，预计在每天 10,000-20,000 次请求之间达到临界点。通常建议采用混合方法，利用 Bedrock 处理复杂推理，并自托管处理高吞吐量任务，以平衡成本和性能。 AI

影响 为在不同 AWS 服务中优化 LLM 推理成本和运营复杂性提供了指导。

排序理由 文章比较了云平台上不同的 LLM 托管选项，详细说明了成本和运营方面的权衡。

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