Optimiza Costos y Latencia con Amazon Bedrock: Enrutamiento inteligente de prompts

Amazon ha anunciado la disponibilidad general de su nueva herramienta, Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing, diseñada para mejorar la eficiencia en la dinámica de solicitud y respuesta de modelos de lenguaje. Esta funcionalidad, que estuvo en fase de vista previa desde diciembre, ofrece un enrutamiento inteligente de solicitudes entre diversos modelos dentro de una misma familia, optimizando tanto el costo como la calidad de las respuestas.

La innovación se basa en la capacidad de predecir dinámicamente la calidad de respuesta de diferentes modelos frente a una solicitud específica, dirigiendo la petición al modelo que mejor se ajusta en términos de costo y calidad de respuesta. Este avance representa un gran paso para la inteligencia artificial generativa, al permitir que los usuarios automaticen el enrutamiento de manera óptima con grandes modelos de lenguaje.

En su versión general, Amazon ha realizado mejoras significativas basadas en la retroalimentación de los usuarios y pruebas internas. Los usuarios pueden optar por enrutadores predeterminados de Amazon Bedrock o configuraciones personalizadas que permiten ajustar el rendimiento según las necesidades específicas. Estas opciones predeterminadas simplifican la implementación, ofreciendo soluciones listas para usar con mínima configuración.

La lista de modelos disponibles se ha ampliado, ahora incluyendo familias como Nova, Anthropic y Meta, con modelos destacados como Claude y Llama. En esta nueva etapa, los usuarios tienen la posibilidad de crear enrutadores personalizados, eligiendo qué modelos utilizar y cómo enrutar las solicitudes.

Amazon logró reducir en más del 20% el tiempo de sobrecarga de los componentes añadidos, alcanzando un rendimiento de aproximadamente 85 milisegundos en el percentil 90. Este avance se traduce en mejoras tangibles en latencia y costo, priorizando el uso de modelos menos costosos sin sacrificar la precisión en las tareas.

Las pruebas internas han sido fundamentales para monitorizar métricas como el rendimiento del sistema de enrutamiento bajo restricciones de costo y el ahorro generado comparado con modelos más costosos. Los resultados revelan que los ahorros pueden ser significativos, llegando hasta el 60% en ciertas configuraciones.

A medida que más usuarios adopten esta herramienta, se recomienda realizar pruebas en casos específicos para entender mejor sus beneficios. Las investigaciones sugieren que la efectividad varía según el tipo de tarea y los modelos elegidos, subrayando la importancia de la experimentación.

Amazon pone a disposición numerosos recursos y guías a través de la consola de gestión de AWS, la interfaz de línea de comandos y API, para facilitar la configuración y uso del sistema, alentando a desarrolladores y empresas a aprovechar al máximo esta innovadora herramienta en aplicaciones de inteligencia artificial generativa.