Amazon Bedrock 完整指南：功能、費用與企業導入案例

根據 McKinsey《2025 年 AI 現狀報告》（調查對象橫跨 105 個國家、共 1,993 家企業），全球已有 88% 的企業在至少一項業務功能中定期使用 AI，生成式 AI 的採用率更在一年內從 33% 飆升至 72%。然而，同份報告也揭露了一個殘酷的現實：近三分之二的企業仍卡在試驗階段，尚未將 AI 真正規模化落地，能將 AI 連結到實際財務成效（EBIT）的企業更只有 39%。 
 

Gartner 則預測，2026 年底前將有 40% 的企業應用程式內建任務型 AI 代理，相較 2025 年不到 5% 的現況急速成長——這意味著，AI 基礎建設的佈局，已成為企業競爭力的分水嶺，這道「從試驗到落地」的鴻溝，正是 Amazon Bedrock 試圖填補的核心問題。 

Amazon Bedrock 是什麼？ Amazon Bedrock 是 AWS 推出的全託管生成式 AI 服務平台，讓企業透過單一 API 存取來自 Anthropic、Meta、Mistral 等全球頂尖 AI 供應商的基礎模型（Foundation Models），無需自建算力基礎設施，快速啟動 AI 應用開發。 

本文將完整介紹 Amazon Bedrock 的核心功能、RFT 強化微調技術、支援模型、費用方案及真實企業導入案例，協助您評估是否適合導入。 

一、Amazon Bedrock 是什麼？ 

Amazon Bedrock 是 Amazon Web Services（AWS）推出的完全託管生成式 AI 服務平台，專為希望快速開發 AI 應用的企業與開發者設計。透過統一的 API 介面，使用者無需自建 GPU 算力叢集，即可直接呼叫來自多家頂尖 AI 公司（如 Anthropic、Meta、Mistral）以及 Amazon 自家的基礎模型。 

Amazon Bedrock 的三大核心優勢 

1. 降低技術門檻與成本 企業無需自行維護昂貴的 GPU 基礎設施，採用無伺服器（Serverless）架構，按用量付費，大幅降低 AI 導入的初始投資。 

2. 多模型統一管理 透過單一平台存取數十種業界領先模型，依任務需求靈活切換，不受單一廠商綁定。 

3. 企業級安全與隱私保障 Bedrock 明確承諾使用者的私有資料不會被用於訓練公有模型，所有資料始終保留在企業私有的 AWS 雲端環境中，符合金融、醫療、製造等高規格合規需求。 
 

二、Amazon Bedrock 核心 AI 功能詳解  

Amazon Bedrock 有哪些功能？ 除了基本的模型呼叫，Bedrock 還提供知識庫、代理程式、防護機制等進階功能，協助企業將通用模型轉化為專業的產業助手。 
 

知識庫（Knowledge Bases）：讓 AI 讀懂企業內部資料 

透過 RAG（檢索增強生成）技術，將企業現有的 ERP 資料、CRM 紀錄、PDF 合約文件等向量化後建立私有知識庫。 

未經優化的通用模型在處理企業內部專業文件時，幻覺率（Hallucination Rate）往往高達 15–20%；透過 RAG 知識庫，AI 回答時優先檢索這些私有資料，可大幅壓低錯誤率、提高回答準確性。 

建立知識庫時，可選擇非結構式（如 PDF、Word）或結構式（如資料庫、CSV）兩種資料格式，靈活對應不同企業的資料環境。 

代理程式（Agents）：不只對話，還能執行任務 

這是「代理式 AI（Agentic AI）」的具體實現，讓 AI 從被動回答進化為主動完成多步驟任務，例如：自動排程、串接 API 完成採購下單、跨系統查詢庫存數據，甚至觸發整條工作流程。McKinsey 估計，AI 代理每年可為各類企業應用場景創造 2.6 至 4.4 兆美元的潛在經濟價值。 

最新推出的 Amazon Bedrock AgentCore 提供安全可靠的代理部署環境，無需管理底層基礎設施，讓企業可以更快將 Agentic AI 從概念推進到生產環境。 

防護機制（Guardrails）：確保 AI 安全合規使用 

內建敏感資訊過濾機制，可自動阻斷個人識別資訊（PII）外洩，並防止模型產生仇恨言論或偏見內容，確保企業 AI 應用符合法規要求，Bedrock AgentCore Policy 更進一步允許企業以自然語言方式定義代理程式的行為邊界，大幅簡化安全政策的創建與管理流程。 

模型客製化與微調（Fine-tuning）：打造具備「公司靈魂」的專屬模型 

支援傳統監督式微調（Standard Fine-tuning）以及強化微調（RFT，詳見下一段）。企業可上傳標記資料，或透過「獎勵機制」引導模型學習特定的回答邏輯，訓練出最符合公司業務場景的專屬 AI。 

注意： Fine-tuning 功能目前僅開放特定 AWS 區域使用，導入前請先與顧問確認可用性。 

批量推論與提示快取：優化大規模部署成本 

針對大規模離線處理需求，批量推論（Batch Inference）可節省約 50% 成本；提示快取（Prompt Caching）則進一步降低高頻呼叫的延遲與費用，適合客服機器人、即時分析等高頻應用。 

三、Amazon Bedrock RFT 強化微調是什麼？ 

Amazon Bedrock 的 RFT 是什麼？ RFT（Reinforcement Fine-Tuning，強化微調）是一種透過「回饋機制」讓 AI 持續進化的訓練技術，與傳統監督式微調有本質上的不同。 
 

傳統微調 vs. RFT 的差別 

傳統監督式微調（Standard Fine-tuning）的邏輯是：蒐集大量「輸入與理想輸出」的配對資料，讓模型學習複製相似的回應，這對固定格式的客服問答很有效，但在需要複雜推理或主觀判斷的任務上容易遇到瓶頸。 

RFT 則不依賴「標準答案」，而是讓企業自定義「獎勵標準」，透過不斷評估模型回覆的好壞，引導模型主動學習出更優質的回答邏輯——就像培訓員工，不是叫他背範本，而是教他判斷什麼叫做好的回覆。 

Amazon Bedrock 支援兩種 RFT 方法 

(1)RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）— 可驗證獎勵強化學習 

使用「基於規則的評分器（Rule-based Graders）」，透過明確的對錯規則強化模型的邏輯準確性。適合有客觀標準答案的任務： 

• 程式碼生成與除錯 

• 數學推理與計算 

• 資料擷取與格式轉換 

(2)RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）— AI 回饋強化學習 

採用「基於 AI 的裁判（AI-based Judges）」，針對主觀性較高的任務進行優化，讓模型的回覆更符合人類語境與企業品牌價值： 

• 指令遵循與語氣校正 

• 內容審核與品牌一致性 

• 多輪對話品質提升 

企業應用 RFT 的實際價值 

對製造業或金融業而言，RFT 的意義在於：不需要數萬筆標記資料，只需清楚定義「什麼樣的回答才算好」，就能訓練出真正理解公司業務邏輯的專屬模型，而非只會複製範本的通用助手，開發人員可透過 AWS Lambda 函式觸發自定義評估邏輯，根據業務目標靈活設定獎勵機制。 

四、Amazon Bedrock 支援哪些模型？  

Amazon Bedrock 整合了業界主流 AI 供應商的多樣化模型，以下是各廠商模型的特色與適用場景： 

Amazon 自家模型 

• Titan 系列：支援文字生成、影像生成及向量嵌入，適合知識庫建置 

• Nova 系列：包含 Nova Lite（輕量高效）、Nova Pro（高智能推理）、Nova Canvas（視覺生成） 
   

Anthropic Claude 系列（推薦企業首選） 

以高安全性、強推理能力與優秀的程式碼編寫能力著稱，為企業級應用的熱門選擇： 

• Claude 4.5 Sonnet：平衡速度與智能，適合日常企業應用 

• Claude 4.7 Opus：最高推理能力，適合複雜分析任務 

• Claude 4.5 Haiku：輕量快速，適合高頻率、低延遲場景 

CKmates 為 Anthropic 官方授權經銷夥伴，可協助企業快速開通與導入 Claude 系列模型。 

延伸閱讀：  

在 Amazon Bedrock 上部署 Claude Code 完整指南 

Claude on AWS 怎麼設定？3 步驟完成開通 

Meta Llama 系列 

提供開放權重模型（Llama 3.3、3.2、3.1），適合進階圖像與語言推理，以及需要本地部署彈性的場景。 

Mistral AI 

Mistral Large 3 針對長上下文處理、多模態輸入及指令可靠性優化，適合需要處理大量文件的應用。 

其他合作夥伴模型 

五、Amazon Bedrock 費用方案完整說明 

Amazon Bedrock 要多少錢？ Bedrock 採無伺服器（Serverless）架構，無需預付費用，依實際使用量計費。以下為六種計費模式的完整說明： 

Amazon Bedrock 六種計費模式比較 

費用拆解：AI 成本到底花在哪裡？ 

理解 Bedrock 費用結構前，可以把成本分成兩個概念： 

① AI 的「思考費」——模型推論費用 這是最主要的變動成本，採按需計費（On-Demand），依輸入與輸出 Token 數量計算。以基礎諮詢場景為例，處理一個約 500 字的客戶提問並生成回覆，使用 Amazon Nova Lite 的成本通常不到 NT$0.05 元。 

② AI 的「記憶體」——知識庫建置費用 要讓 AI 讀懂您的內部文件，需要先將文件建立索引並存入知識庫。使用 Amazon Titan Text Embeddings，轉換 1,000 頁 A4 文件的費用約為 NT$10 元（每 100 萬 Token 約 $0.02 美金）；知識庫以 Amazon OpenSearch 或 Aurora 作為索引儲存基礎，入門配置每月約 NT$6,000–8,000 元，可支撐數萬筆企業資料的 24/7 不間斷查詢。 

實際費用試算：製造業 AI 助手 

假設一家製造業廠商每月需處理 10,000 次客戶諮詢，首月總費用估算如下： 
 

備註：依照 AWS 官方 Amazon Bedrock Pricing 頁面數據計算。 

值得注意的是：無對話時推論費用為零，流量暴增時 AWS 自動擴展，不需擔心機器資源瓶頸，相比自行架設硬體伺服器即使閒置也持續燒錢，Bedrock 的無伺服器模式對中小企業尤其友善。 

想了解您的企業場景實際費用？立即諮詢 CKmates 雲端顧問獲取免費估算 

六、企業導入 Amazon Bedrock 實際案例

案例：知名運通公司——企業級生成式 AI 落地實踐 

企業背景與挑戰 

該運通公司擁有龐大的內部資料庫，涵蓋儲存於 Oracle 與 SAP 的物流排程、SharePoint 的合約文件，以及 SMB/Share 的運送日誌。 

核心痛點： 

• 員工難以從碎片化資料中快速提取所需資訊 

• 對資料隱私與安全性有極高要求，敏感資料不得暴露於公有雲 

解決方案：三層式安全架構 

第一層：內部系統隔離層 透過定期排程同步工具，將分散在各來源（SAP、SharePoint）的資料匯總，並設置「AI 檢索緩衝庫」。AI 查詢時存取的是隔離後的副本，而非直接連接生產環境資料庫，大幅強化資料安全性。 

第二層：系統執行域 以 FastAPI 為核心部署 AI 服務，整合 LINE 與 Gmail 作為溝通介面——外勤司機可透過 LINE 詢問配送指令，內勤人員則透過 Email 快速生成報表摘要。使用 PostgreSQL 記錄對話狀態，確保上下文連貫性。 

第三層：推理模型域 核心推理能力由 Amazon Bedrock 基礎模型提供。選擇 Bedrock 的關鍵原因在於其支援無狀態推理呼叫（Stateless Call），且明確承諾不儲存用戶資料（No Data Retention），徹底解決企業對資料外洩的疑慮。 

數據流程說明 

1. 調度員透過 LINE 或 Email 發出查詢 

2. FastAPI 核心服務接收請求，從 AI 檢索緩衝庫提取相關物流知識 

3. 系統將 Prompt 與 Context 送至 Amazon Bedrock 推理 

4. 結果透過 LINE 或 Email 回饋給調度員 

5. 全程原始知識庫隱藏在防火牆後方，資料零外洩 

Amazon Bedrock 導入成效 

CKmates 銓鍇國際是 AWS Advanced 認證合作夥伴，同時也是 Anthropic 官方授權經銷夥伴，擁有超過 1,000 家企業導入雲端與 AI 解決方案的實戰經驗。 

無論您是剛開始評估 Amazon Bedrock，還是準備正式導入企業級生成式 AI 應用，我們的顧問團隊都能協助您找到最適切的 AI 解決方案。