最近这段时间，身边有太多朋友，不管是开发，还是非开发，都在聊一件事：想做个 AI 应用。
可能是想：加个智能客服，也可能是想写个小工具，能自动生成点代码、写点文案。这股风，比任何时候都吹得更猛烈。
但聊着聊着，大家脸上就开始出现一种心照不宣的表情：“想法是好的，但……”。这个“但”，大部分时候都指向同一个问题：钱。
“起步价”，到底有多高？
你可能觉得，不就是调用几个 API 吗？能贵到哪里去？但现实是，如果你真的打算动手，很快就会发现，那些强大的大模型服务，价格可不是闹着玩的。
想用 OpenAI？每次调用都要付费，调试个十几二十次，可能不知不觉就花掉不少钱。对于个人开发者或者初创团队来说，这种“未知”的成本压力，会让你在动手之前就变得畏手畏脚。更别提那些想自己部署开源模型的：光是购买、配置那些动辄几万、十几万的 GPU 服务器，就足以让绝大多数人打退堂鼓。你还没看到自己的 AI 应用跑起来呢，可能银行账户就已经空了一大半。
所以，这就像一个循环：你想尝试，但成本太高；你不敢尝试，就永远不知道自己的想法行不行。很多好点子，就这样胎死腹中！
不是“万能药”，但确实是“解药”
之前也提过，亚马逊云科技推出的 Amazon Bedrock（ 传送门 ） ，就显得特别有价值。Bedrock 就像是一个 “大模型超市” 。
- 你想用 Anthropic 的 Claude？—— 有。想用 Meta 的 Llama？—— 有。甚至 Cohere 和 自家的 Titan 系列 —— 也能直接调用。
用户不用去各个平台单独注册、单独付费，更不用自己去部署那些复杂的模型。只需要一个统一的 API，就能随心所欲地调用这些模型。而且，它的核心优势在于：无服务器（Serverless） 。
翻译过来就是：你不用管那些乱七八糟的硬件和基础设施，只管写你的代码、实现你的想法就行。对于只想快速验证一个 AI 创意、做一个原型（MVP）的开发者来说，这简直是天大的福音。
如何用 Bedrock 写第一个 AI Demo？
下面我给一个最简单的 Python 例子，几行代码就能跑起来一个 Claude 模型的调用。
import boto3# 创建 Bedrock 客户端client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")# 调用 Claude 模型response = client.invoke_model( modelId="anthropic.claude-v2", body='{"prompt": "给我写一个Python快速排序", "max_tokens_to_sample": 200}')print(response['body'].read().decode())前端 Vue3 + API 调用，帮你感受一下流程结构：
有了 Bedrock，你就能快速接上 Claude、Llama 等模型，把用户输入 → 模型推理 → 前端展示这条链路串起来。
重磅炸弹：Amazon Free Tier 2.0
尽管 Bedrock 已经很方便了，但在以前，它有一个小小的“门槛”：它不在传统的免费套餐（Free Tier）的核心额度里。
直到最近，亚马逊云科技推出了 全新的 Free Tier 2.0，这玩意儿简直是给所有 AI 开发者送了一份大礼。
- 完成一些简单的“入门任务”，就能拿到最高 200 美元 的 抵扣金。这些任务非常实用，比如：部署一个网页应用、上传文件到 S3、用一下数据库。最关键的是：Amazon Bedrock 明确在任务列表里！
换句话说：你完全可以“零风险”地去试水 Bedrock，甚至把调试成本全覆盖掉。
两个小案例
1）AI PPT 大纲生成器（Claude）
目标：输入一个主题，返回 5 页 PPT 的结构化大纲（JSON 可消费），前端可即时渲染为预览。
接口设计POST /api/ppt-outline
- 入参：
{ "topic": "大模型在电信行业的应用", "style": "行业报告", "lang": "zh" }- 出参（约定）：
{ "slides": [ { "title": "…", "bullets": ["…","…"] }, { "title": "…", "bullets": ["…","…"] } ]}后端增量代码（粘贴到 backend/app.py）
from flask import request, jsonifyimport os, json@app.post("/api/ppt-outline")def ppt_outline(): data = request.get_json(force=True) or {} topic = (data.get("topic") or "").strip() style = data.get("style", "产品路演") lang = data.get("lang", "zh") max_tokens = int(data.get("max_tokens", 800)) if not topic: return jsonify({"error": "topic is required"}), 400 # 无 AWS 凭证时，返回 MOCK，方便前端联调 if not (os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID") or os.getenv("AWS_PROFILE")): mock = { "slides": [ {"title": f"{topic} - 概览", "bullets": ["背景与动因","目标与范围","关键结论"]}, {"title": "现状与痛点", "bullets": ["成本压力","数据割裂","部署复杂"]}, {"title": "方案设计", "bullets": ["架构图占位","模型选择","流程编排"]}, {"title": "落地路径", "bullets": ["MVP","评估指标","风险控制"]}, {"title": "结语", "bullets": ["下一步计划","资源需求","Q&A"]} ] } return jsonify(mock) client = get_bedrock_client() sys_prompt = ( "你是演示文稿结构设计助手。" "要求输出严格 JSON，不要多余文字。" "字段：slides[5]，每项包含 title(string)、bullets(string[3-5])。" "语言：{lang}；风格：{style}。" ).format(lang=lang, style=style) user_prompt = f"请为主题《{topic}》生成 5 页 PPT 大纲，覆盖背景、问题、方案、路径、总结。" body = { "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": max_tokens, "system": sys_prompt, "messages": [ {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_prompt}]} ] } resp = client.invoke_model( modelId=os.getenv("BEDROCK_MODEL_ID", "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0"), body=json.dumps(body) ) payload = json.loads(resp["body"].read()) text = None if isinstance(payload.get("content"), list) and payload["content"]: first = payload["content"][0] if first.get("type") == "text": text = first.get("text") # 兜底解析 try: data = json.loads(text) if text else {} except Exception: # 如果模型未严格 JSON，尝试粗解析或直接包裹 data = {"slides": [{"title": "解析失败", "bullets": [text or "无内容"]}]} return jsonify(data)前端调用示例（追加到 App.vue 合适位置）
// 例：按钮事件async function genPptOutline() { loading.value = true try { const resp = await fetch('/api/ppt-outline', { method: 'POST', headers: {'Content-Type': 'application/json'}, body: JSON.stringify({ topic: input.value, style: '行业报告', lang: 'zh' }) }) const data = await resp.json() output.value = JSON.stringify(data, null, 2) } finally { loading.value = false }}可选扩展：
- 一键导出 Markdown/HTML；后续可用
python-pptx 导出 .pptx（非必须，先 MVP）。增加模板选择（融资路演、产品发布、技术分享）。2）知识库问答系统（上传文档 + Bedrock RAG）
两条路都可：A. 托管式：用 Bedrock Knowledge Bases（更省事）。B. 自托管：本地/自建向量库（如 FAISS），用 Titan Embeddings + 简易检索。下面给 A 方案代码（最少运维）；B 方案也给一个最小可用示意。
- 在 亚马逊云科技控制台创建一个 Knowledge Base（绑定 S3 数据源）。前端上传文件到你的后端 → 后端推到 S3 指定前缀。触发 KB 同步（或定时/自动），问答时调用
bedrock-agent-runtime.retrieve_and_generate。接口设计
POST /api/upload：接收文件，上传到 S3（KB 绑定的桶与前缀）。POST /api/ask：入参 {"question": "..."} ，后端调 RAG。后端增量代码
import boto3, uuidfrom werkzeug.utils import secure_filenameS3_BUCKET = os.getenv("S3_BUCKET", "your-kb-bucket")S3_PREFIX = os.getenv("S3_PREFIX", "kb/raw/") # KB 绑定的数据前缀KB_ID = os.getenv("KB_ID", "YOUR_KB_ID") # 在控制台可见REGION = os.getenv("AWS_REGION", "us-east-1")s3 = boto3.client("s3", region_name=REGION)agent_rt = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name=REGION)@app.post("/api/upload")def upload_doc(): if "file" not in request.files: return jsonify({"error": "file is required"}), 400 f = request.files["file"] filename = secure_filename(f.filename) or f"doc-{uuid.uuid4().hex}.txt" key = f"{S3_PREFIX}{filename}" s3.upload_fileobj(f, S3_BUCKET, key) return jsonify({"ok": True, "s3_key": key})@app.post("/api/ask")def kb_ask(): data = request.get_json(force=True) or {} question = (data.get("question") or "").strip() if not question: return jsonify({"error": "question is required"}), 400 if not (os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID") or os.getenv("AWS_PROFILE")): return jsonify({ "answer": f"[MOCK] 针对问题：{question} 的知识库答案占位", "citations": [] }) # Bedrock KB RAG：RetrieveAndGenerate resp = agent_rt.retrieve_and_generate( input={"text": question}, retrieveAndGenerateConfiguration={ "knowledgeBaseConfiguration": { "knowledgeBaseId": KB_ID, "modelArn": f"arn:aws:bedrock:{REGION}::foundation-model/anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0" }, "type": "KNOWLEDGE_BASE" } ) # 解析答案与引用 out = resp.get("output", {}) answer = out.get("text") or "" citations = [] for c in out.get("citations", []): for ref in c.get("retrievedReferences", []): citations.append({ "location": ref.get("location"), "title": ref.get("content", {}).get("text", "")[:80] # 简要片段 }) return jsonify({"answer": answer, "citations": citations})前端（上传 + 提问示例）
async function uploadFile(file) { const form = new FormData() form.append('file', file) const resp = await fetch('/api/upload', { method: 'POST', body: form }) return resp.json()}async function askKb(question) { const resp = await fetch('/api/ask', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ question }) }) return resp.json()}- 环境变量：在
backend/.env 增加AWS_REGION=us-east-1BEDROCK_MODEL_ID=anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0LLAMA_MODEL_ID=meta.llama3-70b-instruct-v1:0 # 以控制台为准S3_BUCKET=your-kb-bucketS3_PREFIX=kb/raw/KB_ID=YOUR_KB_ID- 模型有时不守 JSON，可在后端增加「二次解析/修复」策略（如正则提取 JSON 块，或再发一次“请只输出 JSON”）。
现在就可以启动！
以前我们总说“万事俱备，只欠东风”。而现在，这股“东风”已经吹来了。
Amazon Bedrock 已经把技术门槛降到了最低，而全新的 Amaozn Free Tier 2.0，则彻底把成本门槛也清零了。
👉 立即注册 Amaozn Free Tier 2.0，拿到最高 200 美元的抵扣金，把你的 AI 原型跑起来。
