Mit Amazon Personalize zahlen Sie nur für das, was Sie auch nutzen. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.

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In den ersten zwei Monaten nach der Anmeldung, bieten wir Ihnen folgendes an, wenn Sie Custom Recommendation Solutions verwenden:

Datenverarbeitung und -speicher: Bis zu 20 GB im Monat stehen pro AWS-Region zur Verfügung.

Training: Bis zu 100 Trainingsstunden pro Monat pro infrage kommender Region.

Empfehlungen: Bis zu 50 TPS-Stunden an Echtzeit-Empfehlungen/Monat.

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  • Anwendungsfall Optimierte Empfehlungsprogramme
  • Nutzersegmentierung
  • Benutzerdefinierte Empfehlungs-Lösungen
  • Anwendungsfall Optimierte Empfehlungsprogramme
  • Amazon Personalize bietet Anwendungsfall-optimierte Empfehlungsprogramme, die Ihnen die Erstellung und Pflege von üblichen Empfehlungslösungen erleichtern. Wählen Sie einfach die Empfehlungsprogramme aus, die Sie nutzen wollen und Amazon Personalize konfiguriert automatisch die diesen zugrundeliegenden Machine Learning(ML)-Modelle und verwaltet ihren Lebenszyklus vollständig. Sie können aus neun Empfehlungsprogrammen auswählen, die personalisierte Empfehlungen an verschiedenen Punkten in Ihrem Benutzererlebnis bieten.

    Die nachfolgenden Preise gelten für die folgenden Modelle:

    • aws-ecomm-popular-items-by-view
    • aws-ecomm-popular-items-by-purchases
    • aws-ecomm-frequently-bought-together
    • aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed
    • aws-ecomm-recommended-for-you
    • aws-vod-most-popular
    • aws-vod-because-you-watched-x
    • aws-vod-more-like-x
    • aws-vod-top-picks
    Datenerfassung

    Die Gebühren werden pro GB an Daten, die in Amazon Personalize hochgeladen werden, berechnet. Dazu zählen Echtzeit-Daten, die in Amazon Personalize gestreamt werden, sowie Batch-Daten, die über Amazon Simple Storage Service (S3) hochgeladen werden.

    Datenerfassungs-Kosten: 0,05 USD pro GB

    Benutzer

    Jedes Empfehlungsprogramm wird stündlich in Abhängigkeit von der Anzahl der Nutzer* in Ihrem Datensatz, der von Amazon Personalize verarbeitet wurde, abgerechnet. Jedes aktive Empfehlungsprogramm bietet eine feststehende Zahl von Empfehlungen pro Stunde ohne das zusätzliche Kosten entstehen.

    Nutzer pro Empfehlungsprogramm Preis pro 100 000 Nutzer Kostenlose Empfehlungen pro Stunde
    Die ersten 100 000 Benutzer 0,375 USD 4 000
    Die nächsten 900 000 Benutzer 0,045 USD 6 000
    Die nächsten 9 Millionen Benutzer 0,018 USD 9 000
    Über 10 Millionen Benutzer 0,005 USD 14 000
    Zusätzliche Empfehlungen

    Überschreiten die Empfehlungen in einer Stunde die zur Verfügung stehenden kostenlosen Empfehlungen für das Benutzer-Kontingent (siehe Tabelle oben), werden Ihnen zusätzliche Empfehlungen in dieser Stunde in Rechnung gestellt.

    Zusätzliche Empfehlungen Preis pro 1 000 Empfehlungen
    Die ersten 100 000 Empfehlungen pro Stunde in infrage kommenden Regionen 0,0833 USD
    Die nächsten 900 000 Empfehlungen pro Stunde in infrage kommenden Regionen 0,0417 USD
    Über 1 Millionen Empfehlungen pro Stunde pro infrage kommende Region 0,0208 USD

    *Die Zahl der Benutzer (identifiziert durch „user_id“) wird als Zahl der einzigartigen Nutzer in der Einheit Ihrer „Benutzer“- „Interaktionen“-Datensätze berechnet.

    Preisbeispiele

    Beispiel 1: Anwendungsfall optimierter Empfehlungsprogramme für ein Medienunternehmen

    Ein Medienunternehmen führt Content Discovery und Empfehlungen über Echtzeit-Profilierung der Einstellungen und des Nutzungsverhaltens der Benutzer durch. Es lädt 200 GB Daten im Monat hoch und hat 500 000 Benutzer. Ihr Traffic erfordert typischerweise 5 000 Empfehlungen pro Stunde, jedoch kann diese Zahl in den 40 Stunden pro Monat mit der höchsten Auslastung auch 16 000 Empfehlungen pro Stunde erreichen. Sie nutzen drei verschiedene Empfehlungsprogramme.

    Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 200 GB x 0,05 USD pro GB =10 USD
    • Benutzergebühren:
      • Die ersten 100 000 Benutzer= 0,375 USD pro Stunde x 732 Stunden pro Monat x 3 Empfehlungsprogramme = 823,50 USD
      • Die nächsten 400 000 Benutzer= 400 000 Benutzer x 0,045 USD pro Stunde/100 000 Benutzer x 732 Stunden im Monat x 3 Empfehlungsprogramme= 395,28 USD
    • Gebühren für Zusätzliche Empfehlungen:
      • 16 000 Empfehlungen pro Stunde – 6 000 kostenlosen Empfehlungen pro Stunde = 10 000 zusätzliche Empfehlungen pro Stunde.
      • 10 000 zusätzliche Empfehlungen pro Stunde x 0,0833/1 000 Empfehlungen x 40 Stunden x 3 Empfehlungsprogramme = 99,96 USD

    Gesamtkosten = 10 USD + 823,50 USD + 395.28 USD + 99.96 USD = 1 328,74 USD

    Beispiel 2: Anwendungsfall optimierter Empfehlungsprogramme für einen Online-Einzelhändler

    Ein Online-Einzelhändler nutzt optimierte Empfehlungsprogramme, um Empfehlungen an verschiedenen Stellen in der Reise des Kunden zur Verfügung zu stellen. Sie laden im Monat 10 GB hoch und haben 50 000 Nutzer. Ihr Traffic benötigt nie mehr als 4 000 Empfehlungen in der Stunde. Sie nutzen vier verschiedene Empfehlungsprogramme.

    Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 10 GB x 0,05 USD pro GB =0,50 USD
    • Benutzergebühren:
      • Die ersten 100 000 Benutzer= 0,375 USD pro Stunde x 732 Stunden pro Monat x 4 Empfehlungsprogramme = 1 098 USD
    • Gebühr für zusätzliche Empfehlungen:
      • Der Kunde überschreitet nie 4 000 Empfehlungen pro Stunde, alle Empfehlungen sind also bereits inklusive. Zusätzliche Kosten für Empfehlungen fallen nicht an.

    Gesamtkosten = 0,50 USD + 1 098 USD = 1 098,50 USD

  • Nutzersegmentierung
  • Amazon Personalize nutzt Machine Learning, um Ihre Nutzer automatisch aufgrund ihrer Vorliebe für verschiedene Produkte, Kategorien, Marken und anhand anderer Kriterien zu segmentieren und Ihnen somit erfolgreichere Marketing-Kampagnen zu ermöglichen.

    Die nachfolgenden Preise gelten, wenn die folgende Nutzer-Segmentierung zur Anwendung kommt:

    • aws-item-affinity
    • aws-item-attribute
    Datenerfassung

    Die Gebühren werden pro GB an Daten, die in Amazon Personalize hochgeladen werden, berechnet. Dazu zählen Echtzeit-Daten, die in Amazon Personalize gestreamt werden, sowie Batch-Daten, die über Amazon Simple Storage Service (S3) hochgeladen werden.

    Datenerfassungs-Kosten: 0,05 USD pro GB

    Training

    Die genutzten Trainingsstunden zum Trainieren eines benutzerdefinierten Modells mit Ihren Daten werden Ihnen berechnet. Eine Trainingsstunde ist 1 Stunde an Rechenkapazität unter Verwendung von 4v-CPUs und 8 GiB Arbeitsspeicher. Amazon Personalize wählt automatisch die besten Instance-Typen für die Entwicklung Ihrer Lösungen aus. Dabei kann es sich um eine Instance handeln, die die Basisangaben überschreitet, um den Job schneller durchzuführen. Amazon Personalize berechnet Trainingsstunden basierend auf der verwendeten Instance in Bezug auf die Basisangaben-Instance. Die Zahl der berechneten Trainingsstunden kann höher sein, als die auf der Uhr verstrichene Zeit während des Trainings.

    Trainingskosten: 0,24 USD pro Trainingsstunde

    Batch-Segmente (Inferenz)

    Ihnen wird jede Element- oder Elementattribut-Abfrage in Rechnung gestellt. Dies basiert auf der Zahl der Benutzer*, die in Ihrem Datensatz von Amazon Personalize verarbeitet wurden.

    Benutzer im Datensatz Preis für 1 000 Benutzer pro Segment
    Die ersten 100 000 Benutzer 0,016 USD
    Die nächsten 900 000 Benutzer 0,008 USD
    Die nächsten 9 Millionen Benutzer 0,004 USD
    Die nächsten 40 Millionen Benutzer 0,001 USD

    *Die Zahl der Benutzer (identifiziert durch „user_id“) wird aus den einzigartigen Nutzern in der Einheit Ihrer „Benutzer“- „Interaktionen“-Datensätze berechnet.

    Preisbeispiele

    Beispiel 1: Batch-Segmentierung bei einem Online-Einzelhändler

    Ein Einzelhändler verwendet Batch-Segmentierung, um Listen von Benutzern zu erstellen, die vermutlich an SMS und In-App-Message-Kampagnen Interesse haben, wenn sich diese auf die momentan im Angebot befindlichen Produkte beziehen. Der Einzelhändler hat 500 000 Benutzer, die für diese Kampagnen berücksichtigt werden. Er nutzt 10 GB Daten und verwendet 50 Trainingsstunden. Der Einzelhändler verwendet die Lösung einmal im Monat und verwendet die Segmentierung für 10 Produkte alle zwei Wochen.

    Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 10 GB x 0,05 USD pro GB =0,50 USD
    • Lösungs-Trainingsgebühr = 50 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 12 USD
    • Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, erste 100 000 Benutzer = 100 000 Benutzer x 0,016 USD/1 000 Benutzer x 10 Anfragen x 2-mal im Monat = 32 USD
    • Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 400 000 Benutzer = 400 000 Benutzer x 0,008 USD/1 000 Benutzer x 10 Anfragen x 2-mal im Monat = 64 USD

    Gesamtkosten = 0,50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108,50 USD

    Beispiel 2: Batch-Segmentierung bei einem Medien-Unternehmen

    Ein Medienunternehmen nutzt die Batch-Segmentierung, um Benutzer zu identifizieren, die Interesse am Streamen von Filmen abhängig von Genre, Hauptdarsteller/in und gewonnen Awards, haben könnten. Das Unternehmen nutzt die erstellte Liste von Benutzern, um Push-Benachrichtigungs- und Email-Marketingkampagnen durchzuführen. Der Service hat 20 Millionen Benutzer, die bei jeder Kampagne berücksichtigt werden. Das Unternehmen nutzt 650 GB Daten und das Training für jedes Recipe erfordert 1 800 Trainingsstunden. Die beiden Lösungen werden einmal im Monat trainiert und die Segmentierung für 25 verschiedene Filmattribute wird einmal in der Woche durchgeführt.

    Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

    • Datenverarbeitung und -Speicherung = 650 GB x 0,05 USD pro GB = 32,50 USD
    • Lösungs-Trainingsgebühr = 2 Trainingsstunden x 1,800 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 864 USD
    • Inferenzgebühr, erste 100 000 Benutzer = 100 000 Benutzer x 0,016 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 160 USD
    • Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 900 000 Benutzer = 900 000 Benutzer x 0,008 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 720 USD
    • Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 9 Millionen Benutzer = 9 000 000 Benutzer x 0,004 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 3 600 USD
    • Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 10 Millionen Benutzer = 10 000 000 Benutzer x 0,001 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 1 000 USD

    Gesamtkosten = 32,50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3 600 USD + 1 000 USD = 6376,50 USD

  • Benutzerdefinierte Empfehlungs-Lösungen
  • Amazon Personalize erleichtert es Ihnen, Anwendungen zu entwickeln, die eine individuelle Erfahrung bieten, wie z. B. bestimmte Produktempfehlungen, individuelles Produkt-Ranking und personalisiertes Direktmarketing. Empfehlungen können in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden, um schnell auf sich veränderndes Nutzerverhalten oder Veränderungen im Batch zu reagieren.

    Die nachfolgenden Preise gelten für die folgenden Modelle:

    • user-personalization
    • popularity-count
    • Personalized-Ranking
    • Similar-Items
    • SIMS
    • HRNN (legacy)
    • HRNN-Metadata (legacy)
    • HRNN-Coldstart (legacy)
    Datenerfassung

    Die Gebühren werden pro GB an Daten, die in Amazon Personalize hochgeladen werden, berechnet. Dazu zählen Echtzeit-Daten, die in Amazon Personalize gestreamt werden, sowie Batch-Daten, die über Amazon Simple Storage Service (S3) hochgeladen werden.

    Datenerfassungs-Kosten: 0,05 USD pro GB

    Training

    Wenn Sie eine benutzerdefinierte Lösung schaffen, werden Ihnen Trainingsstunden, die für das Trainieren eines benutzerdefinierten Modells mit Ihren Daten verwendet wurden, in Rechung gestellt. Eine Trainingsstunde ist 1 Stunde an Rechenkapazität unter Verwendung von 4v-CPUs und 8 GiB Arbeitsspeicher. Amazon Personalize wählt automatisch die besten Instance-Typen für die Entwicklung Ihrer Lösungen aus. Dabei kann es sich um eine Instance handeln, die die Basisangaben überschreitet, um den Job schneller durchzuführen. Personalize berechnet Trainingsstunden basierend auf der verwendeten Instance in Bezug auf die Basisangaben-Instance. Die Zahl der berechneten Trainingsstunden kann höher sein, als die auf der Uhr verstrichene Zeit während des Trainings.

    Trainingskosten: 0,24 USD pro Trainingsstunde

    Empfehlungen (Inferenz)

    Echtzeitempfehlungen
    Die von Amazon Personalize verarbeiteten Anfragen werden Ihnen in Rechnung gestellt. Echtzeit-Empfehlungen werden in Transaktionen pro Sekunde (TPS) gemessen. Sie definieren den minimalen Durchsatz, den Sie benötigen. Wenn der Durchsatz der von Ihnen angefragten Empfehlungen das Minimum der bereitgestellten TPS überschreitet, skaliert Amazon Personalize automatisch, um Ihre zusätzlichen Anfragen zu bedienen und kehrt zu Ihren bereitgestellten Minimal-TPS, wenn sich Ihr Traffic verringert. Die tatsächlich verwendeten TPS werden als durchschnittliche Anforderungen pro Sekunde in einem 5-Minuten-Fenster berechnet.

    Für durchgeführte Echtzeit-Empfehlungen, wird Ihnen die Durchsatzkapazität pro Stunde in TPS-Stunden (aufgerundet auf die nächsthöhere Stunde) berechnet. Diese berechnen sich aus der maximalen Differenz zwischen tatsächlich bedienter TPS und minimaler bereitgestellten TPS multipliziert mit der Gesamtzeit (in 5-Minuten-Schritten pro Stunde), in der Anforderungen verarbeitet werden. Ihre Nutzung wird für jeden Monat addiert und entsprechend der Nutzungskontingente abgerechnet.

    TPS-Stunden = Maximum von (tatsächliche TPS – minimal bereitgestellte TPS) x (5/60 Minuten)

    Echtzeitempfehlungen Preis
    Die ersten 20 000 TPS-Stunden pro Monat pro infrage kommende Region 0,20 USD pro TPS-Stunde
    Die nächsten 180 000 TPS-Stunden pro Monat pro infrage kommende Region 0,10 USD pro TPS-Stunde
    Über 200 000 TPS-Stunden pro Monat pro infrage kommende Region 0,05 USD pro TPS-Stunde

    Batch-Empfehlungen
    Wenn Sie ‚USER_PERSONALIZATION‘- und ‚PERSONALIED_RANKING‘-Recipes verwenden, wird Ihnen eine Gebühr für die Anzahl der angefragten Benutzer und für Elemente, die beim Verwenden des ‚RELATED_ITEMS‘-Recipe für einen Batch-Inferenzjob verarbeitet werden, in Rechnung gestellt – unabhängig davon wie viele Ergebnisse Sie angefragt haben.

    Batch-Empfehlungen Preis pro 1 000 Empfehlungen
    Erste 20 Millionen Empfehlungen pro Monat pro infrage kommende Region 0,067 USD
    Nächste 180 Millionen Empfehlungen pro Monat pro infrage kommende Region 0,058 USD
    Über 200 Millionen Empfehlungen pro Monat pro infrage kommende Region 0,050 USD

    *Empfehlungen, die für die einzelnen Benutzer beim Verwenden einer auf dem „User-Personalization“-Recipe-Typ basierenden "Lösung" generiert werden, werden unabhängig von der Anzahl der Ergebnisse (Artikel), die pro Benutzer für Batch-Preise angefordert werden, als eine Empfehlung gezählt. Entsprechend zahlen Sie nur für die Anzahl der Benutzer, die für „Personalized Ranking“ verarbeitet werden – unabhängig von der Anzahl der Artikel, die pro Benutzer neu eingestuft werden, sowie für die Anzahl der Artikel, die beim Verwenden des „Related Items“-Recipe verarbeitet werden – unabhängig von der Anzahl ähnlicher Artikel pro angefordertem Artikel.

    Preisbeispiele

    Beispiel 1: Benutzerdefinierte Echtzeit-Empfehlungen für ein Medienunternehmen

    Ein Medienunternehmen nutzt benutzerdefinierte Empfehlungen, um seinen Kunden an verschiedenen Punkten Ihrer Reise Empfehlungen zur Verfügung stellen zu können. Das Unternehmen lädt 200 GB Daten im Monat hoch und trainiert eine einzelnen Lösung einmal am Tag, wobei jede Trainingssitzung 20 Minuten dauert und dabei 10 Trainingstunden/Training verbraucht werden. Des Weiteren verwendet der Kunde eine Inferenzkapazität von 10 TPS für 720 Stunden im Beispielmonat zum Generieren von Echtzeit-Empfehlungen.

    Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 200 GB x 0,05 USD pro GB =10 USD
    • Lösungs-Trainingsgebühr = 300 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 72 USD
    • Kampagnen-Gebühren (Echtzeit-Inferenz) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-Stunde = 1 440 USD

    Gesamtkosten = 10 USD + 72 USD + 1440 USD = 1552 USD

    Beispiel 2: Echtzeitempfehlungen mit variablem Inferenzverkehr

    Gehen wir der Einfachheit halber von den gleichen hochgeladenen Datenmengen und dem gleichen Training wie in Beispiel 1 aus. Daher:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 200 GB x 0,05 USD pro GB =10 USD
    • Lösungs-Trainingsgebühr = 300 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 72 USD

    Aber dieses Mal gehen wir von einem variablen Anforderungsvolumen im Laufe des Tages aus.

    Inferenznutzung und Kosten: In der folgenden Tabelle gehen wir ein Szenario mit variablem Verkehr durch und berechnen die verbrauchten TPS-Stunden in einem Verbrauchstag:

    Berechnung der Inferenzgebühr
    Zeit Zeit (vergangene Stunden) MinBereitgestellte TPS TatsächlicheTPS Max. (MinBereitgestellteTPS, tatsächliche TPS) TPS-Stunden (max. (tatsächlicheTPS -MinBereitgestellteTPS) x Zeit (in Stunden))
    12:00 - 18:00 18 30 20 30 540
    18:00 - 22:00 4 30 40 40 160
    22:00 - 23:00 1 30 5 30 30
    23:00 - 00:00 1 20 0 20 20
    Gesamtanzahl der verbrauchten TPS-Stunden/Tag         750
    TPS-Stunden/Monat         22500
    Gesamtgebühr für Empfehlung (Inferenz)  Verbrauch TPS-Stunden (in Tarifstufe) Einheitspreis (USD/TPS-Stunde) Kosten (USD)
    Stufe 1 20 000 0,20 USD 4 000 USD
    Stufe 2 2 500 0,10 USD 250 USD
          4 250 USD
    Beispiel 3: Benutzerdefinierte Batch-Empfehlungen bei einem Online-Einzelhändler

    Ein Händler verwendet benutzerdefinierte Batch-Empfehlungen, um Artikelempfehlungen zu generieren, die in personalisierten E-Mails verwendet werden. Hierfür werden 10 GB Daten verwendet und das Training dauert 50 Trainingsstunden. Es wird ein Batch-Inferenzjob verwendet, um Empfehlungen für 1 Million Benutzer mit jeweils 10 Artikelempfehlungen zu generieren.

    In diesem Fall werden die Gebühren für die Personalize-Verwendung folgendermaßen berechnet:

    • Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 10 GB x 0,05 USD pro GB =0,50 USD
    • Lösungs-Trainingsgebühr = 50 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 12 USD
    • Inferenz-Gebühr = 1 Million Benutzer* x 0,067 USD/ 1 000 Empfehlungen = 67 USD

    Gesamtkosten = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD

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