AWS发布文章，讨论如何在Amazon Bedrock上为不同工作负载选择OpenAI模型。
文章指出，按每百万token比较价格并不足以代表应用的真实成本。模型能力、响应延迟、输入输出比例、任务成功率以及调用规模都会影响整体经济性，选型应结合具体工作负载评估。
文中的比较和建议基于AWS文章所述场景，实际价格、区域可用性和性能应以Amazon Bedrock当前文档及测试结果为准。
来源：AWS Machine Learning Blog，发布时间：2026年9月11日。
每百万token价格只是成本的一部分。若某模型在目标任务上需要更多重试、更长输出或额外人工校正，较低的单价未必带来较低的单位任务成本；反过来，复杂任务使用更强模型也未必划算。先把“完成一次有效任务”的标准定义清楚，再统计每种模型达到标准所需的调用次数和人工时间。
准备一组脱敏的真实任务样本，保持提示词、工具权限和评估标准一致，测量成功率、首字延迟、总响应时间、输入输出token以及失败重试。按简单问答、复杂推理和结构化输出分类查看结果，避免一个总体平均数掩盖某类任务表现较差。
部署时还要核对模型版本、区域、配额和价格变动，并把提示缓存、批处理或人工复核等成本纳入。AWS文章提供的是选型思路，最终应以当前Bedrock账单和组织自己的质量门槛做决策。
