來源AWS Machine Learning Blog•較早收集於 10m
用 AgentCore 速率限制控管 AI 流量
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透過細緻的 Gateway 控制，保護共用 AI 代理程式與下游模型免受流量尖峰影響。
30 秒速覽
有什麼變化
可為 AI 流量設定請求、Token 與連線數量上限。
為什麼重要
這些控管功能可提升共用下游 AI 資源之代理程式應用的可靠性與成本治理能力。企業團隊也能在流量尖峰降低服務品質前，隔離流量過大的使用者或目標。
下一步行動
請檢查您的 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 路由，並在將共用代理程式部署至正式環境前，定義每位使用者的請求、Token 與連線配額。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •可為 AI 流量設定請求、Token 與連線數量上限。
- •可使用 JWT claims 針對個別使用者或目標套用控管。
- •可透過 IAM 身分保護下游模型、工具與代理程式，避免流量尖峰造成影響。
深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
增強重點摘要
- •AgentCore Gateway 整合了 Amazon Bedrock 的伺服器端流量整形（Traffic Shaping）機制，能有效降低高併發場景下的模型推論延遲。
- •此功能支援動態速率限制（Dynamic Rate Limiting），允許系統根據即時的 Token 使用量自動調整配額，而非僅依賴靜態閾值。
- •透過與 AWS CloudWatch 的原生整合，開發者可針對速率限制觸發的拒絕請求（429 Too Many Requests）設定自動化警報與儀表板監控。
- •AgentCore 的速率限制機制支援多租戶架構（Multi-tenancy），能確保單一高流量使用者不會耗盡整個組織的 API 配額。
- •該解決方案特別針對長上下文（Long-context）模型進行了優化，能精確計算輸入與輸出 Token 的加權消耗，以符合成本控管需求。
競品分析
速率限制機制
- AWS AgentCore Gateway
- 基於 JWT/IAM 的細粒度控管
- Google Cloud Vertex AI Gateway
- 基於 API Key/IAM 的配額管理
- Azure AI Gateway
- 基於 Azure API Management 整合
Token 級別控管
- AWS AgentCore Gateway
- 支援 (原生)
- Google Cloud Vertex AI Gateway
- 支援 (透過配額策略)
- Azure AI Gateway
- 支援 (透過策略配置)
部署複雜度
- AWS AgentCore Gateway
- 低 (託管服務)
- Google Cloud Vertex AI Gateway
- 中 (需配置 API Gateway)
- Azure AI Gateway
- 中 (需配置 APIM)
成本效益
- AWS AgentCore Gateway
- 按請求與 Token 量計費
- Google Cloud Vertex AI Gateway
- 按配額與使用量計費
- Azure AI Gateway
- 依 APIM 層級計費
| 功能/服務 | AWS AgentCore Gateway | Google Cloud Vertex AI Gateway | Azure AI Gateway |
|---|---|---|---|
| 速率限制機制 | 基於 JWT/IAM 的細粒度控管 | 基於 API Key/IAM 的配額管理 | 基於 Azure API Management 整合 |
| Token 級別控管 | 支援 (原生) | 支援 (透過配額策略) | 支援 (透過策略配置) |
| 部署複雜度 | 低 (託管服務) | 中 (需配置 API Gateway) | 中 (需配置 APIM) |
| 成本效益 | 按請求與 Token 量計費 | 按配額與使用量計費 | 依 APIM 層級計費 |
技術深入
- 採用令牌桶演算法（Token Bucket Algorithm）作為流量整形的核心邏輯，確保請求處理的平滑性。
- 支援分散式速率限制（Distributed Rate Limiting），透過 Redis 快取層在多個執行個體間同步流量狀態。
- 整合 AWS Lambda Authorizer 進行 JWT 驗證，在請求進入模型端點前完成身分識別與配額檢查。
- 支援自訂回應標頭（Response Headers），包含 X-RateLimit-Limit、X-RateLimit-Remaining 與 X-RateLimit-Reset，方便客戶端進行流量控制。
前景展望基於引用來源的 AI 分析
AI 閘道器將成為企業級 LLM 部署的標準配置。
隨著 AI 應用規模化，流量控管與成本治理的需求將迫使企業採用具備原生閘道功能的基礎設施。
基於 Token 的動態定價模型將取代傳統的請求次數計費。
AgentCore 等工具提供的精細化 Token 監控能力，為更靈活的計費模式奠定了技術基礎。
時間線
2023-09
Amazon Bedrock 正式發布，提供託管式生成式 AI 模型服務。
2024-05
Amazon Bedrock 引入 Agents 功能，支援自動化任務執行。
2025-02
AWS 推出 AgentCore 架構，強化代理程式的治理與安全性。
2026-08
AgentCore Gateway 支援可設定的 AI 流量速率限制。
- 2023-09Amazon Bedrock 正式發布，提供託管式生成式 AI 模型服務。
- 2024-05Amazon Bedrock 引入 Agents 功能，支援自動化任務執行。
- 2025-02AWS 推出 AgentCore 架構，強化代理程式的治理與安全性。
- 2026-08AgentCore Gateway 支援可設定的 AI 流量速率限制。
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