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# Rastreie o uso e os custos no Amazon Bedrock
O Amazon Bedrock fornece várias maneiras de atribuir o uso e os custos da inferência de modelos a usuários, equipes, aplicativos, ambientes ou experimentos específicos. Você pode usar um único mecanismo ou combinar vários. Por exemplo, use a atribuição principal do IAM para visibilidade por usuário junto com projetos para marcação por aplicativo e solicite metadados para acompanhamento de experimentos por chamada.
**dica**
Se você não tiver certeza de qual mecanismo se adequa ao seu caso de uso, comece com o [Perguntas frequentes](cost-mgmt-faq.md) no final deste capítulo. Ele responde a perguntas comuns de decisão, como “Quero uma atribuição por usuário e por solicitação — quais são minhas escolhas?” e “Qual é a diferença entre o CUR clássico e o CUR 2.0?”.
## Como escolher uma abordagem
O método de atribuição de custo escolhido depende da dimensão que você deseja rastrear, das APIs do Amazon Bedrock que você usa e do nível de granularidade necessário. As duas tabelas a seguir apresentam visões complementares. Use o primeiro para pesquisar mecanismos de acordo com seu objetivo e o segundo para comparar mecanismos lado a lado.
**Escolha por meta**
Se você sabe o que quer do controle de custos, comece aqui.
| Se seu objetivo é... | Use |
| --- | --- |
| Per-user ou dólares por equipe em sua conta | [Atribuição principal do IAM](cost-mgmt-iam-principal-tracking.md) |
| Per-application ou dólares por carga de trabalho | [Perfis de inferência de aplicações](cost-mgmt-application-inference-profiles.md)(bedrock-runtime), ou [Projetos](cost-mgmt-projects.md) e [Espaços de trabalho](cost-mgmt-workspaces.md) (bedrock-mantle) |
| Per-prompt uso e custo de tokens, divididos por qualquer dimensão | [Per-request marcação de metadados](cost-mgmt-request-metadata.md), com registros de [invocação do modelo](model-invocation-logging.md) |
| Per-user e detalhes por solicitação | [Registros de invocação do modelo](model-invocation-logging.md)[, com o usuário retirado do `identity` ARN ou de uma tag de metadados de solicitação](cost-mgmt-request-metadata.md) |
| Tanto em dólares precisos na fatura quanto em detalhes por solicitação | Combine um método nativo (por exemplo,[Atribuição principal do IAM](cost-mgmt-iam-principal-tracking.md)) com [Per-request marcação de metadados](cost-mgmt-request-metadata.md) |
**Compare mecanismos**
A tabela a seguir compara os mecanismos disponíveis de acordo com o que eles permitem que você atribua, o que eles produzem, a granularidade dessa saída, onde os dados são entregues e quais endpoints eles suportam.
| Mecanismo | Atributo por | Output | Granularity | Destino dos dados | APIs aceitas do : | `bedrock-runtime` | `bedrock-mantle` |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Atribuição principal do IAM](cost-mgmt-iam-principal-tracking.md) | Identidade do IAM | Dólares faturados | Agregado, por tipo de uso por dia | AWS Cost Explorer/CUR 2.0 | InvokeModel, Converse, Conclusões de bate-papo |  |  |
| [Perfis de inferência de aplicações](cost-mgmt-application-inference-profiles.md) | Tags de recursos do perfil | Dólares faturados | Agregado, por tipo de uso por dia | AWS Cost Explorer/CUR 2.0 | InvokeModel, Converse, Conclusões de bate-papo |  |  |
| [Projetos](cost-mgmt-projects.md) | Tags de recursos do projeto | Dólares faturados | Agregado, por tipo de uso por dia | AWS Cost Explorer/CUR 2.0 | Respostas, conclusões de bate-papos |  |  |
| [Espaços de trabalho](cost-mgmt-workspaces.md) | Tags de recursos do projeto por meio do cabeçalho do espaço de trabalho | Dólares faturados | Agregado, por tipo de uso por dia | AWS Cost Explorer/CUR 2.0 | Mensagens antrópicas |  |  |
| [Per-request marcação de metadados](cost-mgmt-request-metadata.md) | Per-request etiquetas de valor-chave | Contagem de tokens (você converte em custo) | Por solicitação | Somente registros de invocação | InvokeModel InvokeModelWithResponseStream, Converse, ConverseStream |  |  |
**nota**
Os métodos nativos ([Atribuição principal do IAM](cost-mgmt-iam-principal-tracking.md),, [Perfis de inferência de aplicações](cost-mgmt-application-inference-profiles.md)[Projetos](cost-mgmt-projects.md), e[Espaços de trabalho](cost-mgmt-workspaces.md)) entregam dólares faturados agregados ao AWS Cost Explorer e ao CUR 2.0. A melhor granulação é por tipo de uso por dia, atribuída por identidade ou tag; elas não produzem uma linha por solicitação. Para obter detalhes por solicitação, use [registros de invocação do modelo](model-invocation-logging.md), em que cada chamada é um registro separado com suas próprias contagens de tokens.
## Atribuição por trás de um gateway LLM
Quando um gateway ou proxy liga para o Amazon Bedrock em nome de vários usuários, o Amazon Bedrock registra a função do IAM do gateway como a identidade do chamador. Para preservar a atribuição em nível de usuário, escolha com base na saída de que você precisa.
+ Para dólares por usuário em suas ferramentas de cobrança, faça com que o gateway assuma sua função Amazon Bedrock por usuário ou locatário, usando tags por usuário ou por `RoleSessionName` sessão. Armazene em cache as credenciais resultantes durante a vida útil da sessão para evitar uma AWS STS chamada em cada solicitação. Para obter mais informações, consulte [Atribuição principal do IAM](cost-mgmt-iam-principal-tracking.md).
+ Para obter detalhes por solicitação, defina o usuário nos [metadados da solicitação](cost-mgmt-request-metadata.md) em cada chamada. Os metadados da solicitação variam de acordo com a solicitação sem AWS STS chamadas adicionais, o que as tags de sessão não podem fazer em uma sessão compartilhada.