Amazon Bedrock の料金

料金の例

• AI21 Labs

  アプリケーション開発者は Amazon Bedrock に対して次の API 呼び出しを行います: AI21 の Jurrasic-2 Mid モデルに対して、入力テキストの 10,000 トークンの入力を 2,000 トークンの出力にまとめるリクエスト。
  

  発生するコストの合計: 10,000 トークン/1000 x 0.0125 USD + 2,000 トークン/1000 x 0.0125 USD = 0.15 USD
  

• Amazon

  オンデマンド料金

  アプリケーション開発者は、Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: Amazon Titan Text – Lite モデルに対して、入力テキストの 1K トークンの入力を 2K トークンの出力にまとめるリクエスト。

  発生した 1 時間あたりの総コストは = 2 K トークン/1000 * 0.0003 USD + 1 K トークン/1000 * 0.0004 USD = 0.001 USD です。

  アプリケーション開発者が Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います。Titan イメージジェネレーターの基本モデルに、標準品質の 1,024 x 1,024 サイズのイメージを 1000 個生成するようにリクエストします。

  発生するコストの合計: 1000 画像 x 0.01 USD/画像 = 10 USD

  カスタマイズ (微調整と継続的な事前トレーニング) の価格設定

  アプリケーション開発者は、1000 組の画像とテキストを使用して Titan Image Generation モデルをカスタマイズします。トレーニング後、開発者はカスタムモデルでプロビジョニングされたスループットを 1 時間使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。微調整されたモデルは 1 か月間保存されます。評価後、開発者はプロビジョニングされたスループット (1mo commit) を使用してカスタマイズされたモデルをホストします。

  微調整にかかる月額費用は次のとおりです。微調整トレーニング (0.005 USD* 500* 64)。ここで、0.005 USD は表示される画像あたりの価格、500 USD はステップ数、64 はバッチサイズ + 1 か月あたりのカスタムモデルストレージ (1.95 USD) + 1 時間のカスタムモデル推論 (21 USD) = 160 USD + 1.95 USD + 21 = 182.95 USD
  

  プロビジョンドスループットの料金

  アプリケーション開発者は、テキスト要約のユースケースとして、Titan Text – Express の 2 つのモデルユニットを 1 か月契約で購入します。

  発生する月間コストの合計: 2 モデルユニット x 18.40 USD/時間 x 24 時間 x 31 日間 = 27,379.20 USD

  アプリケーション開発者は、Titan Image Generator の基本モデルのモデルユニットを 1 か月契約で 1 ユニット購入します。

  発生した総費用 = 1 モデルユニット* 16.20ドル* 24時間* 31日間 = 12,052.80ドル

• Anthropic

  オンデマンド料金

  アプリケーション開発者は、米国西部 (オレゴン) リージョンの Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: Anthropic の Claude モデルに対して、入力テキストの 11K トークンの入力を 4K トークンの出力にまとめるリクエスト。

  発生するコストの合計: 11,000 トークン/1000 x 0.008 USD + 4,000 トークン/1000 x 0.024 USD = 0.088 USD + 0.096 USD = 0.184 USD
  

  プロビジョンドスループットの料金

  あるアプリケーション開発者が米国西部 (オレゴン) リージョンで Anthropic Claude Instant のモデルユニットを1つ購入しました。
  

  発生する月間コストの合計: 1 モデルユニット x 39.60 USD x 24時間 x 31日 = 29,462.40 USD

• Cohere

  オンデマンド料金

  アプリケーション開発者は、Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: Cohere の Command モデルに対して、入力テキストの 6K トークンの入力を 2K トークンの出力にまとめるリクエスト。

  発生するコストの合計: 6,000 トークン/1000 * 0.0015 USD + 2,000 トークン/1000 *0.002 USD = 0.013 USD

  アプリケーション開発者は、Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: Cohere の Command-Light モデルに対して、入力テキストの 6K トークンの入力を 2K トークンの出力にまとめるリクエスト。

  発生するコストの合計 = 6K トークン/1000 * 0.0003 USD + 2K トークン/1000 * 0.0006 USD = 0.003 USD

  アプリケーション開発者は、Amazon Bedrock に次の API 呼び出しを行います: Cohere の Embed English モデルまたは多言語モデルに、10K トークンの入力に対して埋め込みを生成するようリクエストします。

  発生するコストの合計 = 10K トークン/1000 * 0.0001 USD = 0.001 USD

  モデルのカスタマイズ (微調整)

  アプリケーション開発者は、1000 トークンのデータを使用して Cohere コマンドモデルをカスタマイズします。トレーニング後、カスタムモデルでプロビジョニングされたスループットを 1 時間使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。微調整されたモデルは 1 か月間保存されます。評価後、開発者はプロビジョニングされたスループット (1mo commit) を使用してカスタマイズされたモデルをホストします。

  微調整にかかる月額費用は、微調整トレーニング (0.004 USD x 1000) + 1 か月あたりのカスタムモデルストレージ (1.95 USD) + 1 時間のカスタムモデル推論 (49.50 USD) = 55.45 USD
  

  カスタムモデルのプロビジョニングされたスループット (1 か月間のコミット) で発生する月額コスト = 39.60 USD

  プロビジョンドスループットの料金
  

  アプリケーションデベロッパーは、テキスト要約のユースケースとして、Cohere Command の 1 モデルユニットを 1 か月の契約で購入します。

  発生する月間コストの合計: 1 モデルユニット x 39.60 USD x 24時間 x 31日 = 29,462.40 USD

• メタ Llama

  オンデマンド料金

  アプリケーション開発者は、Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: Meta の Llama 2 Chat (13 B) モデルに対して、入力テキストの 2K トークンの入力を 500 トークンの出力にまとめるリクエスト。

  発生するコストの合計 = 2K トークン / 1,000 * 0.00075 USD + 500 トークン / 1,000 * 0.001 USD = 0.002 USD

  モデルのカスタマイズ (微調整)

  アプリケーション開発者は、1000 トークンのデータを使用して Llama 2 の事前トレーニング済み (70B) モデルをカスタマイズします。トレーニング後、カスタムモデルでプロビジョニングされたスループットを 1 時間使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。微調整されたモデルは 1 か月間保存されます。評価後、開発者はプロビジョニングされたスループット (1mo commit) を使用してカスタマイズされたモデルをホストします。

  微調整にかかる月額費用は、微調整トレーニング (0.00799 USD x 1000) + 1 か月あたりのカスタムモデルストレージ (1.95 USD) + 1 時間のカスタムモデル推論 (23.50 USD) = 33.44 USD

  カスタムモデルのプロビジョニングされたスループット (1 か月間のコミット) で発生する月額コスト = 21.18 USD

  プロビジョンドスループットの料金

  アプリケーションデベロッパーは、テキスト要約のユースケースとして、Meta Llama 2 の 1 モデルユニットを 1 か月の契約で購入します。

  発生する月間コストの合計: 1 モデルユニット x 21.18 USD x 24時間 x 31日 = 15,757.92 USD

• Mistral AI

  オンデマンド料金

  アプリケーションデベロッパーは、時間単位で、Amazon Bedrock に対して次の API コールを実行します: 入力テキストの 2K トークンの入力を 1K トークンの出力に要約する、Mistral 7B モデルに対するリクエスト。

  発生する時間単位の合計コスト = 2K トークン/1,000 * 0.00015 USD + 1K トークン/1,000 * 0.0002 USD = 0.0005 USD

  アプリケーションデベロッパーは、時間単位で、Amazon Bedrock に対して次の API コールを実行します: 入力テキストの 2K トークンの入力を 1K トークンの出力に要約する、Mixtral 8x7B モデルに対するリクエスト。

  発生する時間単位の合計コスト = 2K トークン/1,000 * 0.00045 USD + 1K トークン/1,000 * 0.0007 USD = 0.0016 USD

  アプリケーションデベロッパーは、時間単位で、Amazon Bedrock に対して次の API コールを実行します: 入力テキストの 2K トークンの入力を 1K トークンの出力に要約する、Mistral Large モデルに対するリクエスト。 

  発生した 1 時間あたりの合計コストは = 2 K トークン/1000 * 0.008 USD + 1 K トークン/1000 * 0.024 USD = 0.04 USD です。
  
  

• Stability AI

  オンデマンド料金

  アプリケーション開発者は Amazon Bedrock に対して次の API 呼び出しを行います: SDXL モデルに対して、ステップサイズ 70 (高画質) の 512 x 512 の画像を生成するリクエスト。

  発生するコストの合計: 1 画像 x 0.036 USD/画像 = 0.036 USD

  アプリケーション開発者は Amazon Bedrock に対して次の API コールを行います: SDXL 1.0 モデルに対して、ステップサイズ 70 (高画質) の 1024 x 1024 の画像を生成するリクエスト。

  発生するコストの合計: 1 画像 x 0.08 USD/画像 = 0.08 USD

  プロビジョンドスループットの料金

  アプリケーション開発者は、SDXL1.0の 1 つのモデルユニットを 1 か月契約で購入します。

  発生する合計コスト = 1 * 49.86 USD * 24 時間 * 31 日間 = 37,095.84 USD

• モデルの評価

  モデル評価例 1

  オンデマンド料金
  あるアプリケーション開発者が、米国東部 (バージニア北部) の AWS リージョンで Anthropic Claude 2.1 と Anthropic Claude Instant を使用して、人間ベースのモデル評価用のデータセットを提出します。

  データセットには50のプロンプトが含まれており、開発者は各プロンプト-レスポンスセットの評価に1人のワーカーを必要とする（評価ジョブの作成時に「プロンプトごとのワーカー」パラメータとして設定可能）。
  
  この評価ジョブには 50 個のタスクが含まれます (各ワーカーごとにプロンプト/レスポンスのペアごとに 1 つのタスク)。50 個のプロンプトが組み合わされて 5000 個の入力トークンになり、関連する応答が Anthropic Claude Instant の場合は 15000 トークン、Anthropic Claude 2.1 の場合は 20,000 トークンになります。
  
  このモデル評価ジョブには次の料金が発生します：

  項目	入力トークンの数	1,000 入力トークンあたりの料金	入力のコスト	出力トークンの数	1,000 出力トークンあたりの料金	出力のコスト	ヒューマンタスクの数	ヒューマンタスクあたりのコスト	ヒューマンタスクのコスト	合計
  クロード・インスタント推論	5,000	0.0008 USD	0.004 USD	15000	0.0024 USD	0.036 USD				0.04 USD
  クロード 2.1 推論	5,000	0.008 USD	0.04 USD	20,000	0.024 USD	0.48 USD				0.52 USD
  ヒューマンタスク							50	0.21 USD	10.50 USD	10.50 USD
  合計										11.06 USD

  モデル評価例 2

  オンデマンド料金
  あるアプリケーション開発者が、米国東部 (バージニア北部) の AWS リージョンで Anthropic Claude 2.1 と Anthropic Claude Instant を使用して、人間ベースのモデル評価用のデータセットを提出します。
  
  データセットには 50 個のプロンプトが含まれており、開発者は各プロンプト/応答セットを評価するために 2 人のワーカーを必要とします (評価ジョブの作成で「プロンプトあたりのワーカー数」パラメーターとして設定可能)。この評価ジョブには 100 個のタスクが含まれます (各ワーカーごとにプロンプト/レスポンスのペアごとに 1 つのタスク:2 人の作業者 x 50 個のプロンプト応答セット = 100 個のヒューマンタスク)。
  
  50 個のプロンプトが組み合わされて 5000 個の入力トークンになり、関連する応答が Anthropic Claude Instant の場合は 15000 トークン、Anthropic Claude 2.1 の場合は 20,000 トークンになります。
  
  このモデル評価ジョブには次の料金が発生します：
  

  項目	入力トークンの数	1,000 入力トークンあたりの料金	入力のコスト	出力トークンの数	1,000 出力トークンあたりの料金	出力のコスト	ヒューマンタスクの数	ヒューマンタスクあたりのコスト	ヒューマンタスクのコスト	合計
  クロード・インスタント推論	5,000	0.0008 USD	0.0040 USD	15000	0.0024 USD	0.036 USD				0.04 USD
  クロード 2.1 推論	5,000	0.008 USD	0.0400 USD	20,000	0.024 USD	0.48 USD				0.52 USD
  ヒューマンタスク							100	0.21 USD	21.00 USD	21.00 USD
  合計										21.56 USD

• Amazon Bedrock のガードレール

  例 1: カスタマーサポートチャットボット
  アプリケーション開発者は、カスタマーサポートチャットボットを作成し、コンテンツフィルターを使用して有害なコンテンツや拒否されたトピックをブロックし、望ましくないクエリや応答をフィルタリングします。
  
  チャットボットは 1 時間あたり 1000 件のユーザークエリを処理します。各ユーザークエリの平均入力長は 200 文字で、1500 文字の FM 応答を受け取ります。
  
  200 文字の各ユーザークエリは 1 つのテキスト単位に対応します。
  
  1,500 文字の FM 応答は、それぞれ 2 つのテキスト単位に対応します。
  
  1 時間あたりに処理されるテキスト単位 = (1 + 2) * 1000 クエリ = 3000 テキスト単位
  
  コンテンツフィルタと拒否トピックの 1 時間あたりに発生する合計コスト = 3000 * (0.75 USD + $1.00)/1000 = 5.25 ドル

   

  例 2: コールセンターのトランスクリプトの要約
  アプリケーション開発者は、ユーザーとサポートエージェント間のチャット記録を要約するアプリケーションを作成します。機密情報フィルターを使用して、生成された10,000件の会話の要約に含まれる個人を特定できる情報（PII）を編集します。
  
  生成された各要約は、4 つのテキスト単位に相当する平均3,500文字です。
  
  10,000 件の会話をまとめるために発生した総コスト = 10000 * 4 * (0.1/1000 ドル) = 4 ドル

  項目	入力トークンの数	1,000 入力トークンあたりの料金	入力のコスト	出力トークンの数	1,000 出力トークンあたりの料金	出力のコスト	ヒューマンタスクの数	ヒューマンタスクあたりのコスト	ヒューマンタスクのコスト	合計
  クロード・インスタント推論	5,000	0.0008 USD	0.004 USD	15000	0.0024 USD	0.036 USD				0.04 USD
  クロード 2.1 推論	5,000	0.008 USD	0.04 USD	20,000	0.024 USD	0.48 USD				0.52 USD
  ヒューマンタスク							100	0.21 USD	21.00 USD	21.00 USD
  合計										21.56 USD