AWS가 아마존 베드록(Bedrock) 비용을 아테나(Athena)와 CUDOS 대시보드로 분석하는 방법을 다룬 2부작 블로그의 후속편을 공개했다. IAM 프린시펄 단위로 추론 요청을 자동 추적하는 비용사용보고서(CUR) 2.0을 설정하고, 이를 아테나 SQL 쿼리로 분석해 사용자·프로젝트·팀별 지출을 세분화하는 방법을 제시한다. CUDOS 5.8 버전은 AI/ML 탭에 베드록 전용 섹션을 추가해 IAM 프린시펄, 태그, 모델별로 지출을 그룹화하고 토큰당 비용 추이를 시각화할 수 있도록 지원한다. 실제 사례로 챗봇 서비스가 클로드 4.6 소네트 사용으로 월 80달러 이상을 지출한 반면 문서처리 서비스는 노바 라이트로 5달러 미만을 쓴 것으로 나타나, 모델 선택에 따른 비용 최적화 여지를 보여준다.

• •CUR 2.0에서 'IAM 프린시펄 할당 데이터' 옵션을 활성화해 line_item_iam_principal 컴럼 확보
• •아테나 SQL로 IAM 프린시펄·태그(프로젝트·팀)별 베드록 비용을 집계하는 3가지 쿼리 패턴 제시
• •CUDOS 5.8, AI/ML 탭에 베드록 전용 섹션 추가, 프린시펄·태그·모델별 그룹화와 드릴다운 필터 지원
• •아테나 쿼리는 TB당 5달러 과금, 월별 파티션 필터링으로 대부분 쿼리 비용은 최소 수준(약 0.00005달러)
• •사례 비교: 챗봇 서비스(클로드 4.6 소네트) 월 80달러 이상 vs 문서처리 서비스(노바 라이트) 5달러 미만 지출