是的，AWS批处理非常适合运行大量非常短小的任务。

以下是一个使用AWS批处理运行短小任务的代码示例：

首先，您需要创建一个任务定义，该定义描述了批处理作业中的任务。以下是一个示例任务定义：

{
  "name": "short-task-definition",
  "image": "your-container-image",
  "command": ["your-command"],
  "cpu": 256,
  "memory": 512
}

接下来，您可以编写一个简单的脚本来提交您的短小任务。以下是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例脚本：

import boto3

def submit_job(job_name, job_queue, job_definition):
    client = boto3.client('batch')
    response = client.submit_job(
        jobName=job_name,
        jobQueue=job_queue,
        jobDefinition=job_definition
    )
    return response['jobId']

job_name = 'your-job-name'
job_queue = 'your-job-queue'
job_definition = 'your-job-definition'

job_id = submit_job(job_name, job_queue, job_definition)
print('Submitted job with ID:', job_id)

您需要将上述代码中的your-container-image替换为您自己的容器映像，your-command替换为您要在容器中运行的实际命令，your-job-name替换为您的作业名称，your-job-queue替换为您的作业队列，your-job-definition替换为您的任务定义。

提交任务后，AWS批处理将负责启动和管理容器实例来运行您的短小任务。您可以使用AWS控制台或AWS SDK来监视和管理批处理作业的状态。

请注意，AWS批处理适用于大量任务的并行执行，因此，如果您有大量短小任务需要运行，AWS批处理将是一个可扩展和高效的解决方案。