解説

正解： Amazon Bedrockのバッチ推論（Batch Inference）機能を使用し、S3にJSONL形式で入力データを格納してバッチジョブを実行する。 Bedrock Batch Inferenceは非リアルタイムの大規模推論向けに設計されており、オンデマンド料金と比べて最大50%のコスト削減が可能です。JSONL形式の入力ファイルをS3に配置するだけでBedrockが自動的にスケーリングを管理します。 選択肢Aの500個のAWS Lambda関数を並列起動する方法はスロットリングと並行制御の複雑さが課題です。 選択肢CのAmazon SageMaker非同期推論エンドポイントにClaudeモデルをデプロイすることはできず、BedrockのモデルAPIを直接使用する必要があります。 選択肢DのAWS Fargateコンテナクラスターはマネージドスケーリングの恩恵を受けにくく、APIスロットリング問題を解決しません。