【AWS新機能】Bedrockのコスト分析が劇的に楽に！AWS Data Exportsで標準化されたメタデータが提供開始

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はじめに

生成AIのビジネス活用が急速に進む中、多くの企業でAmazon Bedrockが導入されています。しかし、クラウド管理者やFinOps（財務開発運用）担当者にとって、「どのモデル（Claude、Llamaなど）で、どのトークン（入力/出力）に対して、いくらコストが発生しているのか」を正確に把握・集計することは、これまで一筋縄ではいきませんでした。

従来の「コストと使用状況レポート（CUR）」では、製品メタデータの一貫性が不十分であり、詳細なコスト配分を行うためには、複雑な文字列パースやカスタムロジックを実装する必要がありました。

本日、AWSはAWS Data Exports（CUR 2.0）において、Amazon Bedrockの標準化された製品メタデータの提供を開始したことを発表しました。これにより、カスタムロジックを組むことなく、簡単にBedrockのコストを詳細かつ一貫した形で分析できるようになります。

この機能の概要とメリット

AWS Data Exportsは、AWSのコストと使用状況のデータをカスタマイズしてAmazon S3に出力し、Amazon Athenaなどでクエリ分析できるようにするサービスです。今回のアップデートにより、CUR 2.0においてAmazon Bedrockに関する以下の属性が標準化され、デフォルトで提供されるようになりました。

提供される標準化メタデータ一覧

  • 製品ファミリー名の統一: すべてのBedrock関連コストが「Amazon Bedrock」という統一された製品ファミリー名（Product Family）に統合されます。
  • モデルプロバイダー（model provider）: Anthropic、Meta、AI21 Labsなどのプロバイダー名。
  • モデル名（model name）: Claude 3.5 Sonnet、Llama 3 などの具体的なモデル名。
  • 推論タイプ（inference type）: 入力トークン（Input Tokens）や出力トークン（Output Tokens）などの課金要素。
  • 機能/サービングモード（feature）: オンデマンド（On-Demand）やバッチ（Batch）などの実行モード。
  • 料金単位（pricing unit）: トークン数などの課金単位（専用の列として提供）。

主なメリット

  • カスタムパース処理の撤廃: 従来のように、複雑な製品説明テキストから正規表現等を用いてモデル名やトークン種別を抽出する必要がなくなります。
  • FinOpsの強力な推進: プロバイダー別、モデル別、あるいは「入力 vs 出力」といった多角的なコスト分析が即座に実行可能になります。
  • 追加料金なし: AWS Data Exportsを利用しているすべてのAmazon Bedrockユーザーは、追加費用なしで自動的にこのデータを利用できます。

想定されるユースケース

この標準化されたメタデータは、以下のような実践的なシーンで大きな威力を発揮します。

1. マルチモデル運用におけるコスト比率の可視化

システム内で「Claude 3.5 Sonnet（高度な推論用）」と「Llama 3（軽量なタスク用）」など、複数のモデルを使い分けている場合、それぞれのモデルが全体コストに占める割合を正確に可視化し、コストパフォーマンスを検証できます。

2. 入力（Input）と出力（Output）のコストバランス分析

生成AIアプリのプロンプト設計（RAGのドキュメント量など）によって、入力トークンと出力トークンの比率は大きく変わります。どちらのトークン消費がコストを逼迫しているかを分析し、プロンプトの最適化（削減）に繋げることができます。

3. Amazon Athenaを使用したシンプルで強力なコストクエリ

CUR 2.0において、新しいメタデータは product_map 列に格納されています。以下のようなシンプルなSQLクエリを実行するだけで、モデル別・推論タイプ別のコストを集計できます。

SELECT
  product_map['model_provider'] AS model_provider,
  product_map['model_name'] AS model_name,
  product_map['inference_type'] AS inference_type,
  pricing_unit,
  SUM(line_item_unblended_cost) AS total_cost
FROM
  your_cur_2_0_table
WHERE
  product_product_family = 'Amazon Bedrock'
GROUP BY
  1, 2, 3, 4
ORDER BY
  total_cost DESC;

注意点や従来の機能との違い

  • CUR 2.0（AWS Data Exports）限定機能: 今回の標準化メタデータは、最新の「CUR 2.0」形式でのみ利用可能です。従来のレガシーな「コストと使用状況レポート（CUR v1）」をご利用の場合は、AWS Data Exportsを用いたCUR 2.0への移行が必要です。
  • product_map列の仕様: モデルプロバイダー、モデル名、推論タイプなどの新しいメタデータは、単一の列ではなく product_map というMap型の列の中に格納されています。クエリを記述する際は、上記のコード例のように product_map['key'] の形式でアクセスする必要がある点に注意してください。

まとめ

今回のアップデートにより、Amazon Bedrockのコスト管理は大幅に簡素化されました。ブラックボックスになりがちだった生成AIの利用料を、モデルごと、プロバイダーごとにクリアに解き明かすことができます。

企業のクラウドガバナンスやFinOpsを推進するエンジニアの皆様は、ぜひこの機会にAWS Data Exports（CUR 2.0）を有効化し、Amazon AthenaやQuickSightを組み合わせた「Bedrockコストダッシュボード」の構築に挑戦してみてください！

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