Amazon Bedrock のお客様は、InvokeModel API と InvokeModelWithResponseStream API 上の個々のリクエストレベルで、モデル推論の使用状況を特定のチーム、アプリケーション、環境、実験に帰属させることができるようになりました。これにより、お客様は組織全体での Amazon Bedrock の使用の分散状況をより詳細に把握でき、
追加のリソースをプロビジョニングしなくても、消費パターンの把握、支出の最適化、社内関係者に対する使用状況報告を行えます。

今回のリリースは、Amazon Bedrock の既存の使用状況帰属機能のポートフォリオを拡充するものです。お客様は既に、アプリケーション推論プロファイル、IAM プリンシパルベースの帰属、OpenAI 互換の bedrock-mantle エンドポイントでのプロジェクトレベルのトラッキング、Anthropic Claude モデル向けのワークスペースレベルの追跡を使用して、リソースレベルと
ID レベルでモデル推論の使用状況を帰属できます。よりきめ細かな、リクエスト単位の帰属については、Converse API と ConverseStream API がリリース当初からリクエストレベルのメタデータをサポートしていました。本日のリリースでは、InvokeModel API と InvokeModelWithResponseStream API に同じ機能が提供され、bedrock-runtime エンドポイント全体で、推論呼び出しのタグ付けを一貫して行えるようになりました。

今回のリリースにより、お客様は Amazon Bedrock の各モデル推論呼び出しに、チーム、プロジェクト、環境などの属性をタグ付けし、Amazon Bedrock モデル呼び出しログ内でそれらのタグ別に使用状況を分析できるようになります。まず、Amazon Bedrock を呼び出す AWS リージョンでモデル呼び出しログ記録を有効にしてから、推論リクエストにメタデータを追加します。この機能は、Amazon Bedrock が利用可能なすべての AWS 商用リージョンで利用できます。詳細については、リクエストメタデータに関するドキュメントを参照してください。