Дайджест
Phys.org·Астроном из Университета Миссури возглавляет команду из 130 исследователей для создания уникального обзора ранней ВселеннойPhys.org·Ученые разработали новый высокочастотный метод считывания 2D-материалов для квантовых компьютеровМедвестник·В НИИ им. Склифосовского выполнена первая трансплантация спинного мозга за 12 часовМедвестник·Минздрав РФ зарегистрировал препарат Нимотузумаб для лечения опухолей мозга3DNews·Учёные создали мини-мозги, которые научились читать шрифт Брайля3DNews·Китайская компания China Huadian запустила аккумулятор на сжатом углекислом газе мощностью 1 ГВт·чFortune·Nvidia достигла рыночной капитализации более $5 триллионов благодаря спросу на GPU и AIForkLog·Google снизила частоту ошибок квантовых состояний на 40 раз на процессоре WillowMIT Tech Review·Система Prima восстанавливает зрение пациентам с возрастной макулярной дегенерацией, более 80% пользователей могут читать и пользоваться телефонамиOilPrice·Глобальный дефицит мазута углубляется на фоне снижения поставок из Ближнего Востока и России

vestka

НовостиФинансы
ВсеТехнологииИИНаукаБизнесКриптаГеймдевЭкономикаМедицинаСпортЭнергетикаЭкологияMMAКосмосАвтоОбразованиеРынок труда·Финансы
Главная/ИИ

Оптимизация затрат и задержек с помощью кэширования запросов в Amazon Bedrock

AWS Machine Learning·около 1 месяца назад·Нейтрально

Кэширование запросов в Amazon Bedrock представляет собой эффективный способ снижения затрат на токены, достигая экономии до 90% при повторной отправке идентичного контекста к основным моделям. Например, отправка контракта на 10,000 токенов вместе с 50 вопросами пользователей может привести к затратам в 500,000 токенов без кэширования, что значительно увеличивает расходы на обработку данных.

Существует несколько подходов для оптимизации затрат, включая сокращение длины запросов, уменьшение контекстных окон и применение кэширования на уровне приложения. Каждый из этих методов имеет свои недостатки: укороченные запросы могут ухудшить качество контекста, а меньшие контекстные окна снижают способность модели к анализу полной информации. Кэширование ответов эффективно для одинаковых запросов, но не приносит пользы, когда один и тот же контекст используется с различными вопросами.

Внедрение кэширования запросов в Amazon Bedrock помогает решить эту проблему на уровне инфраструктуры, позволяя сохранять части контекста беседы, такие как системные подсказки и документы. Это улучшает производительность и снижает затраты, что делает технологию привлекательной для разработчиков и компаний, работающих с большими объемами данных.

Главное

  • Кэширование запросов может снизить затраты на токены до 90%.
  • Без кэширования отправка 10,000 токенов вместе с 50 вопросами приводит к затратам в 500,000 токенов.
  • Существуют три основных метода оптимизации: сокращение длины запросов, уменьшение контекстных окон и кэширование на уровне приложения.

Упомянуто

Amazon Bedrock

Персоны

  • КЭ
    Кэширование

В теме · ИИ

  • Юрген Шмидхубер ответил Илону Маску, опубликовав работу 2008 года о творчестве ИИ

    Хабр ИИ · около 11 часов назад

  • Исследователь создал модель для определения стадии диабетической ретинопатии с QWK 0.834

    Хабр ML · около 12 часов назад

  • Запущены 8 нейросетей на FPGA за $50 без использования NVIDIA

    Хабр ИИ · около 12 часов назад

  • DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017 с оценкой 77.0 на DeepSWE и открыла API поиска

    MarkTechPost · около 13 часов назад

  • Жительница Приамурья получила штраф в 15 000 рублей за розыгрыш с ИИ-медведем из ChatGPT

    VC.ru AI · около 13 часов назад

  • Huawei и Alibaba анонсировали планы по ИИ-ускорителям в сентябре 2026 года

    Хабр ИИ · около 14 часов назад

  • TypeSafe запустила Jev, на который появились 20 альтернатив от ведущих компаний в 2026 году

    MarkTechPost · около 14 часов назад

  • Тестирование моделей для живых субтитров: T-one, GigaAM и Deepgram на обычном CPU

    Хабр ИИ · около 15 часов назад

В теме · ИИ

  • Юрген Шмидхубер ответил Илону Маску, опубликовав работу 2008 года о творчестве ИИ

    Хабр ИИ · около 11 часов назад

  • Исследователь создал модель для определения стадии диабетической ретинопатии с QWK 0.834

    Хабр ML · около 12 часов назад

  • Запущены 8 нейросетей на FPGA за $50 без использования NVIDIA

    Хабр ИИ · около 12 часов назад

  • DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017 с оценкой 77.0 на DeepSWE и открыла API поиска

    MarkTechPost · около 13 часов назад

  • Жительница Приамурья получила штраф в 15 000 рублей за розыгрыш с ИИ-медведем из ChatGPT

    VC.ru AI · около 13 часов назад

  • Huawei и Alibaba анонсировали планы по ИИ-ускорителям в сентябре 2026 года

    Хабр ИИ · около 14 часов назад

  • TypeSafe запустила Jev, на который появились 20 альтернатив от ведущих компаний в 2026 году

    MarkTechPost · около 14 часов назад

  • Тестирование моделей для живых субтитров: T-one, GigaAM и Deepgram на обычном CPU

    Хабр ИИ · около 15 часов назад