这几天天天都收到 aws bedrock claude 打折原 key 的询价 非常多，一天好几个，一问都是拿去跑蒸馏 用量少的说一个月 几十万 usd，多的 200+ 这么夸张吗？怀疑是什么新型电信诈骗

亚马逊推出 #Claude# Platform，可以经过 #AWS# 直接调用 Claude AI，不需要再经过 Bedrock。 新平台的主要优势是可以直接访问 A 社提供的测试功能或新功能，而且可以复用 AWS 凭证进行调用，相关账单也都在 AWS 结算，不需要单独开通 Claude API 和签署合同。 查看详情：

AWS 资深专家解决方案架构师 Daniel Abib 在官方博客里算了一笔账：同步调用时，Lambda 的计费时长几乎等于 agent 思考的时长，等待本身在按全量计算计费。 《在无服务器流水线中异步调用 Amazon Bedrock AgentCore agent 的模式》 在无服务器流水线里异步调用 Amazon Bedrock AgentCore agent，可以消除你的 AI agent 处理请求期间的空转计算成本。一个常见的例子是文档校验：在房地产融资的后台办公室里，agent 可以读取房产记录或贷款合同，推理信息是否完整、一致，然后返回一个下游步骤据此行动的结论。Amazon Bedrock AgentCore 提供了一个平台，让你能用任意框架或模型大规模地构建、连接和优化 agent。 这类 agent 带来一个传统流水线步骤没有的特性：它们在回答之前要思考一会儿。思考多久取决于提示词、模型和文档，但很少是即时的，而这个延迟改变了你调用它的方式。最常见的首版实现是用一个计算服务（比如 AWS Lambda 函数）调用 agent 并等待响应。函数等待期间什么都不做，但它仍在运行，每一秒都在计费。 值得看清成本到底落在哪里，因为调用的两侧计费方式不同。Amazon Bedrock AgentCore runtime（Amazon Bedrock AgentCore 的一项能力）采用基于消耗的计费模型，agent 空闲时不收 CPU 费用。例如，在等待大语言模型生成响应、或等待工具或 Model Context Protocol（MCP）调用返回的这段时间里，你只按内存计费，不按 CPU 计费。调用 agent 的那个计算服务没有这种特性。发出同步调用的 Lambda 函数、容器或 Amazon EC2 实例会一直阻塞，在 agent 响应之前始终持有（并支付）完整的计算配额。所以浪费不在 agent 一侧，而在调用方——它挂在一个打开的连接上空转。 这就让调用方的成本跟着 agent 的运行时间走。阻塞在 agent 上的函数，计费时长几乎等于整个处理时间；而启动 agent 后立即返回的函数，只按短暂的派发计费。解法是在等待期间释放调用方的计算资源，等 agent 出了结果再恢复流水线。本文展示三种做到这一点的模式（task-token 回调、直接服务集成、durable function），并与阻塞式反模式对比。 示例流水线 为了让各模式在同等条件下比较，我们把每个模式都跑在同一条流水线上，只更换调用 agent 的那一步。这条流水线是一个刻意简单、虚构的场景（房地产融资文档校验），选它只是为了把编排讲清楚。它不是本文的重点，它代表任何先调用 agent（或其他慢服务）、再对结果采取行动的流程，你可以把自家用例代入。 流水线有五个阶段： 1. Extract：一个 Lambda 函数对文档做 OCR 和文本提取。（提取是模拟的，所以场景不需要真实文档。） 2. Identify：一个 Lambda 函数对文档分类并设置路由标志（shouldOrganize、shouldValidate）。 3. Route：一个 Choice 状态根据这些标志决定流程走向。 4. Organize and Validate：一个 Parallel 状态在组织文档的同时，让 Amazon Bedrock AgentCore agent 在另一个分支里做校验。这个 Validate 分支是各模式之间唯一变化的部分。 5. Result：一个 Lambda 函数处理 agent 的结论，决定下一步动作（批准，或退回修改）。 图示如下：水平流程依次是 Start、Extract、Identify、Route（Choice）、并行的 Organize-and-Validate 阶段、Result、End，Validate 分支被标为可更换，图例列出了它的四种实现方式：阻塞反模式、模式 1（task token）、模式 2（直接集成）、模式 3（durable function）。流水线本身在每种情况下保持不变，只有 Validate 分支被换掉来演示各自的调用模式。 同一个 Amazon Bedrock AgentCore agent 服务全部四种情况。agent 检查每次调用并选择如何响应：如果收到 AWS Step Functions 的 task token，就在完成时唤醒那个执行；如果收到 durable function 的 callback ID，就唤醒那个 durable function；两者都没收到，就直接在响应里返回结论。这意味着你可以更换编排模式，而不必修改或重新部署 agent。 agent 如何不阻塞调用方就把控制权交回来 机制是 agent 的 action group 里的一个"归还控制权"动作。agent 推理结束后，调用一个 Lambda，把结果和 task token 发回 Step Functions。（后面的模式 2 会让 Step Functions 直接与 AgentCore 集成，完全省掉这个 Lambda。） 下面这段代码是这个 Lambda 的核心： The tool the agent calls once it reaches a verdict @tool def conclude_validation(approved: bool, issues: list, summary: str) -> str: verdict = {"approved": approved, "issues": issues, "summary": summary, "source": "agentcore"} # A Step Functions task token was passed: resume that execution if task_token: sfn.send_task_success(taskToken=task_token, output=json.dumps(verdict)) return "Step Functions resumed." # A durable-function callback ID was passed: resume the durable function if callback_id: lambda_client.send_durable_execution_callback_success( CallbackId=callback_id, Result=json.dumps(verdict).encode("utf-8")) return "Durable function resumed." # Neither was passed: this is a synchronous call, return the verdict inline return "Verdict recorded." 入口函数根据同样的信号决定在后台跑还是同步跑： @app.async_task async def validate_document_async(prompt, document, extracted_text): # Background work; conclude_validation fires the right callback when done agent = build_agent() await agent.invoke_async(message(prompt, document, extracted_text)) @app.entrypoint async def handler(event): task_token = event.get("taskToken") # passed by the task-token pattern callback_id = event.get("callbackId") # passed by the durable-function pattern # Asynchronous: start the work and return "accepted" right away if task_token or callback_id: asyncio.create_task(validate_document_async(...)) return {"status": "accepted"} # Synchronous: run now and return the verdict in the response agent = build_agent() await agent.invoke_async(message(...)) return verdict agent 就位之后，本文剩下的部分聚焦于调用它的四种方式。代码和基础设施定义都是示例中的摘录，用来演示每种模式。 调用 agent：四种方式 先讲阻塞式反模式以确立基准成本，再展示避开它的三个模式。 阻塞式反模式 最直接的实现：在同一个 Lambda 函数里调用 agent 并等待答案。它能用，而且实现简单——这正是它如此常见的原因——但函数在 agent 思考的整个期间一直活着。 // The Lambda function blocks here until the agent responds const response = await agentcore.send( new InvokeAgentRuntimeCommand({ agentRuntimeArn: AGENT_RUNTIME_ARN, payload: new TextEncoder().encode(JSON.stringify(payload)), runtimeSessionId: sessionId, }) ); // The function stays alive and billed for the entire time the agent is thinking. 函数的计费时长最终大约等于 agent 的处理时间。后面三个模式消除这段空闲成本，各自做出不同的取舍。特别是模式 2 使用 Step Functions 对 AgentCore Harness (InvokeHarness) 的优化集成，完全去掉 Lambda。 模式 1：task-token 回调 + 派发函数 这个模式在路径里保留一个 Lambda 做自定义逻辑，但去掉空闲成本。Step Functions 用 waitForTaskToken 集成调用这个函数——传入一个 task token 后暂停执行。函数用这个 token 启动 agent，然后在几秒内返回。执行保持暂停，不产生任何计算计费，直到 agent 用这个 token 调用 SendTaskSuccess 恢复它。 // Start the agent, pass the task token, and return without waiting const response = await agentcore.send( new InvokeAgentRuntimeCommand({ agentRuntimeArn: AGENT_RUNTIME_ARN, payload: new TextEncoder().encode(JSON.stringify({ ...payload, taskToken })), runtimeSessionId: sessionId, }) ); // Returning here does not complete the step. Step Functions stays paused until // the agent calls SendTaskSuccess with this task token. return { dispatched: true }; 对应的状态从上下文取出 token，并设置超时和心跳作为安全网——这样沉默的 agent 会让执行干净地失败，而不是无限期停在那里： "ValidateDispatch": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke.waitForTaskToken", "Parameters": { "FunctionName": "${ValidateDispatcherFunctionArn}", "Payload": { "taskToken.$": "$$.Task.Token", "document.$": "$.document", "extractedText.$": "$.extract.extractedText", "executionId.$": "$$.Execution.Id" } }, "TimeoutSeconds": 120, "HeartbeatSeconds": 60, "Next": "AgentCoreValidation" } 成本。 Lambda 函数仍然会跑，但只跑到启动 agent 并返回为止：几秒钟，无论 agent 之后要跑多久。你只为这次短暂派发付费，不为等待付费——因为函数在 agent 干活时已经关掉了。等待由暂停的 Step Functions 执行承担，它不为空闲计算计费。这是与阻塞版本的关键区别：阻塞版本里函数的计费时间跟着 agent 的处理时间走。 模式 2：直接服务集成 当你不需要围绕 agent 调用写自定义代码时，可以去掉派发函数，让 Lambda 完全离开路径。Step Functions 可以通过 AWS SDK 服务集成直接调用 Amazon Bedrock AgentCore，所以 agent 的响应直接流入下一个状态。Validate 分支于是变成单个 Task 状态： "ValidateDirect": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:states:::aws-sdk:bedrockagentcore:invokeAgentRuntime", "Parameters": { "AgentRuntimeArn": "${AgentRuntimeArn}", "RuntimeSessionId.$": "States.Hash($$.Execution.Id, 'SHA-256')", "Payload.$": "States.JsonToString($.prep.agentInput)" }, "ResultSelector": { "raw.$": "$.Response" }, "TimeoutSeconds": 120, "Next": "ParseVerdict" } 成本。 路径里没有 Lambda，所以没有空闲的 Lambda 计算可付。Step Functions 承担等待，Standard 工作流按状态转换计费而不是按等待时长计费——处理期间的实质成本只有 agent 本身。 模式 3：Lambda durable function 如果你更愿意用代码而不是状态机来表达编排，Lambda durable function 给你同样的成本行为。用 @aws/durable-execution-sdk-js SDK，流水线阶段变成 context.step 调用，并行工作变成 context.parallel，等待 agent 变成 context.waitForCallback。等待期间函数挂起，不计计算费。agent 用 SendDurableExecutionCallbackSuccess 恢复它。 // Suspend the function until the agent calls back const result = await ctx.waitForCallback( "validate-agentcore", async (callbackId) => dispatchAgentCore(callbackId, document, extractedText, executionId), { timeout: { seconds: 120 } } ); 成本。 一个函数承载整条流水线，但挂起等待 agent 期间不按计算计费。你只为挂起之间短暂爆发的那几次执行付费——与 task-token 模式相同的经济性——而不是为等待付费。 测量差异 重点不是某个具体数字。agent 的运行时间随提示词、模型和文档变化。重要的是 task-token 模式里两个值之间的关系：Validate 状态活跃了多久，对比派发函数实际被计费了多久。我们测试中的单次运行让这个关系可见： Step Functions, ValidateDispatch state Returned (TaskSubmitted): 14:08:19 <- the function returned and shut down Resumed (TaskSucceeded): 14:08:34 <- the agent woke the execution State active ........ 19.6s Lambda, dispatcher function (CloudWatch REPORT) Billed duration ..... 4.8s Result: the state was active for 19.6s, but the function was billed for 4.8s. The ~14.8s in between is wait time with no Lambda function running. 在 Step Functions 的事件历史里也能看到同样的事：task-token 模式下，TaskSubmitted 事件（函数返回）与 TaskSucceeded（agent 恢复流程）之间隔着 agent 的处理时间。同步调用没有这样的间隔。 下表总结了每种模式下 Validate 分支（前面图示中高亮的部分）的实现方式： • 编排器：阻塞＝Step Functions；模式 1＝Step Functions；模式 2＝Step Functions；模式 3＝Lambda（代码） • 路径中的 Lambda：阻塞＝有，存活且计费；模式 1＝有，但提前返回；模式 2＝无；模式 3＝durable function 本身（挂起） • 等待期间的空闲 Lambda 计算：阻塞＝为整个等待付费；模式 1＝无；模式 2＝无；模式 3＝无 • agent 调用周围的自定义代码：阻塞＝有；模式 1＝有；模式 2＝有限（状态转换）；模式 3＝有 • 调用方与 agent 解耦：阻塞＝否；模式 1＝是；模式 2＝否；模式 3＝是 • 相对复杂度：阻塞＝最低；模式 1＝较高（token 和回调的 IAM）；模式 2＝最低；模式 3＝中等（检查点/重放） 读这张表时有一个提醒：总流水线时长不是有用的比较指标，因为它被 agent 自己的推理时间主导——每次运行都不同，而且在所有场景里基本相同。有意义的差异是等待期间你为多少计算付了钱，这由上表和计费时长读数体现。agent 运行时间增长时，派发函数的计费时间保持平稳。上面的数字来自单次运行，把它们当作这个关系的示意而非基准，请测量你自己的负载。 如何选择模式 下表总结了取舍，帮你选择模式： • 调用方成本：阻塞＝整个 agent 处理时间；模式 1＝几秒（仅派发）；模式 2＝零（无 Lambda）；模式 3＝几秒（仅派发） • 集成工作量：阻塞＝低；模式 1＝中高（IAM、心跳、超时）；模式 2＝低（单个 Task 状态）；模式 3＝中等（检查点-重放模型） • 业务逻辑位置：阻塞＝在 Lambda（前 + 后）；模式 1＝在 Lambda（前 + 后）；模式 2＝只在 Amazon States Language（ASL）（内置函数）；模式 3＝在 Lambda（顺序代码） • 最适合：阻塞＝原型、短 agent；模式 1＝自定义前后处理逻辑；模式 2＝纯编排、无自定义代码；模式 3＝单个函数里的复杂异步工作流 最佳实践 防 agent 永不回答。 给每个 waitForTaskToken 状态设置 TimeoutSeconds，让执行以 States.Timeout 失败，而不是无限期挂起。如果你的 agent 发送心跳，也设置 HeartbeatSeconds 以更快发现死掉的 agent。捕获错误并路由到失败或人工审核路径。 重试时使用稳定的会话 ID。 把 sessionId 设为从执行上下文派生的值（比如 Step Functions 执行名），这样重试会恢复同一个 agent 会话，而不是重新开始。task-token 模式里在派发函数中设置；直接集成模式里在 Task 状态参数中设置。 打开 AWS X-Ray。 在 Step Functions 和 Lambda 配置中启用 Tracing: Active。X-Ray 会精确显示 agent 思考了多久、调用方等待了多久，确认你的模式确实在间隔期间释放了计算。 按速度而不是按 agent 的负载来配派发函数。 派发函数只序列化请求并调用端点。256 MB 内存和 30 秒超时通常就够。重活都在 agent 那边。 成本 这些模式会产生 Lambda 计算、Step Functions 状态转换、durable function 执行存储的费用，以及所有方案共有的 Amazon Bedrock AgentCore runtime 和 Amazon Bedrock 模型推理费用。agent 和模型成本在四种情况下相同。架构只改变编排开销，以及阻塞反模式中浪费的空闲 Lambda 计算。当前价格请查看各服务的定价页。 结论 把 AI agent 放进流水线是简单的部分。让它被经济地调用，才是区分原型与生产设计的地方。阻塞在 agent 上的 Lambda 函数实现简单，却在悄悄烧钱——计费时间里的大部分都在等待。本文展示了三种规避方式：需要在路径里保留 Lambda 时用 task-token 回调；最简单的情况用直接服务集成；偏好用代码表达编排时用 durable function。三者由同一个 Amazon Bedrock AgentCore agent 驱动，它会根据被调用方式调整自己的响应。 完整示例（完整的 agent、状态机定义和 durable function）在 GitHub 的 sample-bedrock-agentcore-async-stepfunctions 仓库。想深入的话，可以看 Amazon Bedrock AgentCore 关于异步任务处理的文档。生产部署请使用 Amazon Bedrock Guardrails，对 agent 的输入输出实施负责任 AI 控制。 原文： #Bedrock# #Serverless# #StepFunctions#

$AMZN 今日盤後公佈 Q2 財報 AWS 的敘事翻轉了。過去市場擔心 Azure 與 OpenAI 結盟會擠壓亞馬遜，如今 Bedrock 已全面支援 OpenAI、xAI、Anthropic 等前沿與開源模型。市場預估 AWS 增速將由 28.4% 升至 31.4%，光是 Anthropic 的訂單積壓，Q2 就達 1,000 億美元 另一面是資本開支。全年規模逼近 2,000 億美元，市場緊盯自由現金流。管理層對 2027 年支出與 AI 回報週期的說法，份量會超過本季數字本身 → 非投資建議，僅供參考

OpenAI 收购了 Ona（前 Gitpod）。 Codex 周活冲到 5M，今年涨了 400%。 顺手做了三件事： 价格大幅下调、上 Amazon Bedrock、Agent 关机后还能跑。 最关键的数字——非程序员用户增速是程序员的 3 倍。 analyst、营销、产品经理在偷偷用 Codex 写脚本。 真正没被讲透的市场，是不是"不会编程的人"？

昨天拿运营了半年的英文SaaS站，顺手申请了aws startup，结果24小时后就通过了，送了1000美金credits，可以用在Bedrock里调用各种模型，包括Claude，好家伙，这下不用盯着limit额度看了，有自己项目的都可以去试试

前阵子Claude Max又用限了，就找了多家API中转站顶着用，也用了多个检测工具识别中转站是否掺水的问题 总体来说，这家 让我挺满意的，他们官网介绍渠道来自Anthropic官Key+AWS Bedrock。实际体验上也跟A\的差别不大，用CC Switch改了下改 base_url 就能接 至于检测工具，我推荐 这个网站，临时生成个API Key然后填入测试后revoke就行。不过第三方站点仍建议用多少充多少，就跟买VPS不要轻易年付一样，希望能帮到推友们

如果你经常需要处理各类文档，或者想把文档内容喂给 AI 做进一步分析 开源项目 Zerox OCR 它把 PDF、Word 等文档转成图片序列，让视觉模型“看图说话”，输出 Markdown 这样既提高了文字识别准确率，又保留了表格和图表格式 工作流程很直接：上传文档，转为图片，每张图交给视觉模型识别，汇总 Markdown 支持 PDF、DOCX、Excel、PPT 等几十种格式 你能接入 OpenAI、Azure、AWS Bedrock、Google Gemini 等多家模型服务商，还能自定义提示词和数据提取规则 内置的结构化数据提取功能，可以按你定义的 JSON Schema 直接从文档中抽取信息，不用再手动整理。 GitHub

美股给全世界上了一课。道指创下收盘历史新高，纳指猛涨2.13%，七巨头指数单日狂飙3.6%。谷歌市值超越苹果，亚马逊冲破3万亿美元，微软三天涨了25%——仿佛一夜之间，AI最赚钱的宝座，从卖铲子的英伟达，交给了卖服务的云厂商。 这背后是华尔街叙事的一次彻底翻转。以前市场讲的故事是：云厂商疯狂采购GPU，资本开支惊人，折旧像黑洞一样吞噬现金流，AI回报遥遥无期。所以英伟达每次震荡，都会带崩一片。 可现在，微软Copilot、亚马逊Bedrock等AI服务付费转化速度大超预期，Token用量指数级增长，云厂不仅增收增利，还胆敢上调资本开支。逻辑变成：AI应用加速→云厂多赚钱→更敢砸钱采购→光模块、DCI、服务器需求爆发。 于是Lumentum涨9%，铠侠ADR涨14%，闪迪涨6%，连带着费城半导体指数日内深V反转。硬件的朋友，终于等来了云爸爸的订单。然而，就在市场最狂欢的时刻，亚马逊创始人贝佐斯动手了。他提交监管文件，在股价历史新高盘后，抛售了价值40.7亿美元的股票。消息一出，盘后股价跌近2%。历史高位，流动性最充裕，情绪最亢奋，走得毫不拖泥带水。 这剧本是不是很眼熟？兆易创新朱一明，在股价奔向500元途中套现44亿元，随后股价冲顶846元后暴跌57%。建滔集团张国荣家族，在AI铜箔概念最火时套现近200亿港元，股价后来从150港元跌到40港元。叙事可以是火热的，但大股东的账户永远是冷静的。 A股又要开盘了。很多人急着喊“抄作业”，希望光模块、算力来一次共同富裕。但理性想想，中国的微软、亚马逊——阿里巴巴、腾讯，都在港股，7月恒生科技确实领涨全球。A股这边纯正AI云应用标的少得可怜，更多是映射和题材驱动。 如果你真相信云服务商将引领AI下半场，那就按照“要信早信”的原则，控制好仓位，趁分歧时布局，而不是在情绪高点替大股东接盘。肉就那么多，去晚了不但吃不到，还容易买单。记住，市场里最贵的三个字，永远是：这次不一样。

2026 年 7 月 25 日，Anthropic 正式发布 Claude Opus 5。 新模型主要面向复杂编程、长流程智能体及企业知识工作。 已登陆 Claude、Claude Code、Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 等平台。 Anthropic 将 Opus 5 定位为日常高强度工作的主力模型。 不过，Claude Fable 5 仍是 Anthropic 面向长时间自主智能体和最高难度任务推出的顶级模型。