Como Controlar Custos de IA com Amazon Bedrock Projects: Guia Prático para Gestão e Análise Detalhada

Desafios na Gestão de Custos em Workloads de IA na Nuvem

Com o aumento da adoção do Amazon Bedrock para operações de inteligência artificial, torna-se imprescindível entender os principais fatores que influenciam os custos. Equipes de TI e finanças precisam identificar quais workloads geram gastos, realizar rateios internos, detectar picos anômalos e tomar decisões informadas para otimizar despesas. A atribuição precisa dos custos por workload é, portanto, um requisito fundamental para uma gestão financeira eficaz em ambientes de IA.

O que é Amazon Bedrock Projects e Como Funciona

Amazon Bedrock Projects permite a criação de limites lógicos que representam workloads específicos, como aplicativos, ambientes ou experimentos. Cada projeto recebe um conjunto de tags que vinculam os custos de inferência diretamente a ele. Ao incluir o ID do projeto nas chamadas de API e ativar as tags no sistema de faturamento da AWS, é possível analisar detalhadamente os custos no AWS Cost Explorer e nos relatórios de exportação de dados.

O processo completo de atribuição de custos inclui:

Definição e aplicação de uma estratégia consistente de tags para os projetos;
Criação dos projetos com as tags associadas;
Inclusão do ID do projeto nas requisições de inferência via API;
Ativação das tags para alocação de custos no console de faturamento da AWS;
Análise detalhada dos custos por workload usando as ferramentas da AWS.

Importante: Amazon Bedrock Projects suporta APIs compatíveis com OpenAI, como Responses API e Chat Completions API. Requisições sem ID de projeto são automaticamente atribuídas a um projeto padrão da conta AWS.

Pré-requisitos para Implementação

Acesso ao Amazon Bedrock com SDK OpenAI configurado (consulte o Amazon Bedrock Quickstart para instruções iniciais).
Permissões IAM adequadas para gerenciar projetos, inferências e tags. A política gerenciada AmazonBedrockMantleFullAccess pode ser usada para testes, mas recomenda-se aplicar o princípio do menor privilégio em produção.
Acesso ao console AWS Billing and Cost Management para ativar tags e analisar custos.

Estratégia de Tags para Atribuição de Custos

Tags são essenciais para segmentar e analisar os custos de forma granular. Antes de criar projetos, defina uma estratégia de tagging que facilite o agrupamento e a filtragem dos relatórios. Exemplos recomendados de chaves e valores incluem:

Chave da Tag	Objetivo	Exemplos
Application	Identificação do workload ou serviço	CustomerChatbot, Experiments, DataAnalytics
Environment	Estágio do ciclo de vida	Production, Development, Staging, Research
Team	Equipe responsável	CustomerExperience, PlatformEngineering, DataScience
CostCenter	Centro de custo financeiro	CC-1001, CC-2002, CC-3003

Para mais detalhes e boas práticas, consulte a documentação oficial Best Practices for Tagging AWS Resources.

Criação de Projetos com Tags

Após definir a estratégia de tags e configurar as permissões, crie um projeto para cada workload. Cada projeto terá seu conjunto de tags refletido nos dados de faturamento. Exemplo de criação em Python utilizando a Projects API:

import os
import requests

BASE_URL = "https://bedrock-mantle.<YOUR-REGION-HERE>.api.aws/v1"
API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

def create_project(name: str, tags: dict) -> dict:
    """Cria um projeto Bedrock com tags para alocação de custo."""
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/organization/projects",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={"name": name, "tags": tags}
    )
    if response.status_code != 200:
        raise Exception(f"Falha ao criar projeto: {response.status_code} - {response.text}")
    return response.json()

project = create_project(
    name="CustomerChatbot-Prod",
    tags={
        "Application": "CustomerChatbot",
        "Environment": "Production",
        "Team": "CustomerExperience",
        "CostCenter": "CC-1001",
        "Owner": "alice"
    }
)
print(f"Projeto criado: {project['id']}")

Guarde o project ID retornado para associar as requisições de inferência. É possível criar até 1.000 projetos por conta AWS, permitindo a segmentação conforme a estrutura organizacional.

Associação das Requisições de Inferência ao Projeto

Inclua o project ID nas chamadas de API para garantir a atribuição correta dos custos. Exemplo com a Responses API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://bedrock-mantle.<YOUR-REGION-HERE>.api.aws/v1",
    project="<YOUR-PROJECT-ID>"  # ID do projeto criado
)

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input="Resuma os principais pontos do relatório financeiro do Q4."
)
print(response.output_text)

Evite utilizar o projeto padrão para não comprometer a precisão da atribuição de custos.

Ativação das Tags para Alocação de Custos no Console AWS

Após criar projetos e associar tags, você deve ativar essas tags no console AWS Billing para que sejam consideradas nos relatórios de custo. Esse procedimento integra as tags ao pipeline de faturamento e pode levar até 24 horas para refletir no AWS Cost Explorer e nas exportações de dados.

Para ativar as tags, siga as orientações da documentação oficial da AWS. Recomendamos realizar essa ativação imediatamente após a criação do primeiro projeto para evitar lacunas no monitoramento dos custos.

Análise Detalhada dos Custos por Projeto no AWS Cost Explorer

Com os projetos configurados, tags ativadas e requisições associadas, é possível analisar os gastos por projeto no AWS Cost Explorer:

Acesse o console AWS Billing and Cost Management e abra o Cost Explorer.
No painel de filtros, expanda Service e selecione Amazon Bedrock.
Em Group by, escolha Tag e selecione a chave da tag desejada, como Application.

Essa visualização permite acompanhar gastos diários segmentados por aplicação, equipe ou qualquer outra dimensão definida na estratégia de tags. Para análises mais aprofundadas, utilize as exportações de dados configuradas conforme a documentação da AWS.

Conclusão: Controle Financeiro Preciso para IA com Amazon Bedrock Projects

Amazon Bedrock Projects oferece uma solução eficaz para a atribuição detalhada de custos a workloads individuais, promovendo transparência e controle financeiro em operações de IA. Ao implementar uma estratégia de tagging consistente e utilizar as ferramentas integradas da AWS, organizações conseguem manter responsabilidade financeira, otimizar investimentos e alinhar gastos aos resultados de negócios.