AWS Lambda是一种无服务器计算服务，允许您以事件驱动的方式运行代码，而无需管理服务器。Lambda函数可以按需自动扩展以处理并发请求。在AWS Lambda中，预配置并发是一种功能，它允许您在需要时预先为函数分配一些并发容量。这可以提供更快的冷启动时间和更好的性能，但也会增加成本。

下面是一个解决方法，用于根据需求预配置并发并优化成本效率的代码示例：

1. 使用AWS Serverless Application Model（SAM）或AWS CloudFormation创建Lambda函数的资源描述。以下是一个简化的SAM模板示例：

Resources:
  MyLambdaFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: ./lambda_function
      Handler: lambda_function.lambda_handler
      Runtime: python3.8
      MemorySize: 128
      Timeout: 30
      ReservedConcurrentExecutions: 10 # 预配置并发数量

2. 在Lambda函数的代码中，可以通过使用AWS SDK来获取当前预配置并发的数量并进行相应的处理。以下是一个Python示例：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
  lambda_client = boto3.client('lambda')
  
  # 获取当前预配置并发的数量
  response = lambda_client.get_function_concurrency(
    FunctionName='MyLambdaFunction'
  )
  concurrency = response['ReservedConcurrentExecutions']
  
  # 根据并发数量执行相应的处理逻辑
  if concurrency < 10:
    # 执行低并发逻辑
    ...
  else:
    # 执行高并发逻辑
    ...

3. 可以根据您的需求和预算调整预配置并发的数量。根据AWS文档，按需计算Lambda函数的成本是根据函数执行的次数和执行时间来计算的。预配置并发的成本是根据预配置的并发数量和时间来计算的。

以上是一个基本的解决方法，用于在AWS Lambda中预配置并发的成本效率。您可以根据您的具体需求和预算进行调整和优化。