小売企業が Amazon Bedrock Custom Models を使用した商品説明生成モデルのファインチューニングを完了しました。アーキテクトは、アイドル時間のコストを最小化するためにオンデマンド推論でデプロイしたいと考えています。月間推論リクエスト数は約 200 万件で、トラフィックパターンは非常に変動が大きい状況です。このデプロイ計画においてアーキテクトが把握しておくべき最も重要な制約はどれですか？
Bedrock Custom Models で作成したファインチューニング済みモデルの推論には Provisioned Throughput の購入が必須です。コミットメントはコミットなし（時間課金・随時削除可）・1か月・6か月の3オプションがあり、いずれもアイドル時間も課金が継続するため、オンデマンド従量課金は利用できません。この制約はコスト計画とアーキテクチャ設計において重要な考慮点です。 選択肢Aは、カスタムモデルへのオンデマンド推論（PTなし）は現時点でサポートされていないため誤りです。 選択肢Bは、Provisioned Throughputの購入が必須であり、オンデマンド従量課金は利用できないため、コミットメントコストを事前に計画する必要があります。 選択肢Cは、Bedrockのカスタムモデルはサービス内でホスティングされるものであり、Lambda関数としてデプロイするものではありません。 選択肢Dは、カスタムモデルにはそのようなオンデマンドオプション自体が存在しない実在しない料金体系です。