Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기

본 글은 Amazon Bedrock을 활용한 AI 서비스 구축 시 발생하는 LLM 토큰 사용량 관리 및 최적화 방안에 대해 다룹니다. 특히 서비스 런칭 후 운영 단계에서 중요한 문제로 대두되는 토큰 사용량 모니터링, 최적화, 리밋 증설에 대한 어려움을 해결하고자 합니다.

Amazon Bedrock의 Regional Endpoint, Cross Region Inference(CRIS) Endpoint 등 세 가지 엔드포인트 유형을 소개하고, 각 엔드포인트의 역할(Control Plane, Data Plane, Agent Plane)을 설명합니다. 이를 통해 AI 서비스 운영자들이 직면하는 토큰 관련 문제를 해결하고 안정적인 서비스 운영을 지원하는 것을 목표로 합니다.