ある企業がAmazon Bedrockのオンデマンド推論で3ヶ月間AIサービスを運用しており、月間平均コストは$8,000です。使用状況分析の結果、平日の午前9時〜午後6時（1日9時間×月20日＝月180時間）に集中した高負荷トラフィックがあり、それ以外の時間帯（月約540時間）はほぼゼロであることが判明しました。必要スループットのProvisioned Throughputコストは月$12,000（1ヶ月コミットメント）です。コスト最適化の観点から最も適切な判断はどれですか？
Provisioned Throughputは1ヶ月または6ヶ月のコミットメントで24時間365日課金されます。月間稼働率が約25%（180時間/720時間）と低く、オンデマンドコスト$8,000がProvisioned Throughputの月額コミットメント$12,000を下回っているため、オンデマンド推論の継続がコスト最適です。 選択肢Aは、Provisioned Throughputが安定したスループットを保証するため本番ワークロードには常に選択すべきという主張ですが、過度な一般化です。本番ワークロードであってもコスト分析を行い最適な課金モデルを選択する必要があります。 選択肢Bが正解です。月間オンデマンドコスト（$8,000）がProvisioned Throughputの月額コミットメント（$12,000）を下回っており、稼働率が約25%と低いため、オンデマンド推論の継続が最もコスト効率に優れた選択です。 選択肢Cは誤りです。Amazon Bedrock Provisioned Throughputは1ヶ月コミットメントと6ヶ月コミットメントの両方が選択可能です。6ヶ月コミットメントのみという説明は事実と異なります。 選択肢Dは、Lambdaによる動的ルーティングでピーク時間帯のみProvisioned Throughputを使う構成ですが、Provisioned Throughputは月額コミットメントのため使用しない時間帯も$12,000が発生します。実装が複雑になる割にコスト削減効果がなく非推奨です。