確保して払う形は単価が55%引きでした。それでも100単位まで確保すると、使った分だけ払うより13.6%高くなりました。
遊んだ時間が60.6%あるからです。単価の差より、使わない時間の長さが効きます。
単価は下がります。ただし遊んだ時間も払うので、確保する量しだいで逆転します。
Amazon Bedrockは、基盤モデルへの手当てを引き受ける仕組みです。公式は先端のAI企業による高性能な基盤モデルへ、安全で企業向けの水準の利用を提供する、運用込みのサービスであると述べています。
運用を任せる代わりに、払い方を選ぶことになります。実際に30日ぶんを並べて数えました。
30日ぶん（720時間）の需要を作る。合計 29,478 単位
いちばん多い時間は 119 単位、ならすと 1時間あたり 40.9 単位
使った分だけ払うと 1単位 1.00、確保すると 1単位 0.45（使わない時間も発生）
確保する量 確保の費用 あふれた分 合計 使った分だけ払う場合との比 確保のうち遊んだ割合
0単位 0 29,478 29,478 100.0% -
20単位 6,480 18,369 24,849 84.3% 22.9%
40単位 12,960 13,198 26,158 88.7% 43.5%
60単位 19,440 8,798 28,238 95.8% 52.1%
80単位 25,920 4,398 30,318 102.8% 56.5%
100単位 32,400 1,090 33,490 113.6% 60.6%
いちばん安いのは20単位で、84.3%まで下がります。それ以上は確保するほど高くなります。
80単位で逆転し、100単位では113.6%です。単価が55%引きでも、量を間違えれば高くつきます。
右端の列を見ると、20単位でも22.9%は遊んでいます。100単位では60.6%です。
夜間と休日があるかぎり、この遊びは消えません。山の高さではなく、谷の高さに合わせるのが分かれ目でした。
同じ形の判断はリザーブド・コミット割引の記事でも扱っていて、割引率より稼働率のほうが効くという結論は共通しています。
確保を増やすほど安くなるわけではない。20単位で底を打つ。
Amazon Bedrock is a fully managed service that provides secure, enterprise-grade access to high-performing foundation models from leading AI companies, enabling you to build and scale generative AI applications.原文AWS ドキュメント「Overview（What is Amazon Bedrock）」 この内容の有効期限2027-02-18
選べる幅は広いです。ただし戻る分が残るので、単価の比ほどには下がりません。
Amazon Bedrockは、多くの提供元のモデルを扱えます。公式は業界を率いる提供元による100を超える基盤モデルに対応していると述べています。
安いモデルに回せばどこまで下がるのか。割合を変えて数えました。
100,000 件を、小さいモデルに回す割合を変えて処理する
1件あたり 大きいモデル 15.0／小さいモデル 1.0
小さいモデルで受けたうち 15% は、やり直して大きいモデルにも回る
小さいモデルに回す割合 大きいモデルの件数 費用 全部大きい場合との比 やり直しぶんの上乗せ
0% 100,000件 1,500,000 100.0% 0
30% 74,581件 1,148,683 76.6% 4,549
50% 57,256件 908,996 60.6% 7,412
70% 40,228件 673,577 44.9% 10,385
90% 23,467件 441,898 29.5% 13,360
100% 15,005件 325,075 21.7% 15,005
単価は15分の1です。それでも全件を回して21.7%までしか下がりませんでした。
残るのは、やり直して大きいモデルに戻った15,005件です。この分が費用の大半を占めます。
戻る割合を15%と置きました。ここが下がれば、費用は単価の比に近づきます。
だから調整すべきは回す割合ではなく、小さいモデルで済む条件の見極めのほうです。回す量を増やしても、戻る割合が同じなら効きが鈍ります。
どの条件で済むかを測る手順は評価の記事で扱っていて、実データで先に確かめないと判断できません。
Amazon Bedrock supports 100+ foundation models from industry-leading providers, including Amazon, Anthropic, DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax, and OpenAI.原文AWS ドキュメント「Overview（What is Amazon Bedrock）」 この内容の有効期限2027-02-18
やり直しの費用は小さく、効き目は大きいです。ただし残る失敗はゼロになりません。
Amazon Bedrockは、呼び出し先を用途で分けています。公式は新しく作るものには、実行用の接続先を勧めると述べています。
呼び出しは失敗することがあります。やり直しの費用と効き目を実際に回して数えました。
200,000 件。失敗したらやり直す。何回まで試すかを変える やり直しても料金は毎回かかる。呼び出し回数が何倍になるかを見る 失敗する割合 1回まで 2回まで 3回まで 5回まで 0.1% 1.000倍 / 残188件 1.001倍 / 残0件 1.001倍 / 残0件 1.001倍 / 残0件 1.0% 1.000倍 / 残1998件 1.010倍 / 残20件 1.010倍 / 残0件 1.010倍 / 残0件 5.0% 1.000倍 / 残10000件 1.050倍 / 残491件 1.053倍 / 残28件 1.053倍 / 残1件 20.0% 1.000倍 / 残39909件 1.202倍 / 残7986件 1.240倍 / 残1590件 1.248倍 / 残62件
20%が失敗する条件でも、5回まで試して呼び出しは1.248倍です。費用としては小さい上乗せでした。
残る失敗は39,909件から62件まで減ります。2つの数字が別々に動いています。
この計測は、失敗が互いに関係なく起きると置いています。込み合いが原因の失敗では、やり直しても同じように失敗します。
その場合はやり直しが込み合いを強めます。間を空ける・上限を決めるといった手当ての置き方は、リトライ設計の記事で扱いました。
3つの計測はいずれも手元で書いた模型で、実際のAmazon Bedrockを呼んだものではありません。単価はすべて置いた値で、実際の価格ではありません。需要の形も昼に山がある業務向けの想定で、常時使う用途では確保の得な範囲が広がります。小さいモデルから戻る割合15%も置いた値です。ここで見せているのは、確保して払う形は量を間違えると逆転するという点と、単価の比ほどには費用が下がらないという点の2つです。
For new applications, we recommend the bedrock-runtime endpoint.原文AWS ドキュメント「Overview（What is Amazon Bedrock）」 この内容の有効期限2027-02-18
同じ課題を持つ会社にとって、動いている設定は「作る時間」を買えるということです。ServiceDockは自作のワークフローやテンプレートを出品できるマーケットプレイスです。手数料や出品の流れは出品者向けページにまとまっています。
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