Con Amazon Personalize, solo pagará por lo que utilice: no se requieren pagos mínimos ni compromisos iniciales. Se aplican cargos en función del volumen de datos procesados y almacenados, las horas de cómputo que se utilizaron para entrenar sus modelos y el procesamiento de las recomendaciones.

Resumen de precios

Incorporación de datos

Se aplican cargos por GB de datos cargados a Amazon Personalize. Esto incluye los datos en tiempo real que se transmiten a Amazon Personalize y los datos en lotes cargados por medio de Amazon S3.

Capacitación
Se aplican cargos por las horas de capacitación consumidas para capacitar un modelo personalizado con sus datos. Nota: Una hora de capacitación representa 1 hora de capacidad de cómputo con CPU de 4v y una memoria de 8 GiB. Amazon Personalize elije automáticamente los tipos de instancia más eficientes para capacitar sus datos, que puede ser una instancia que excede las especificaciones básicas a fin de completar el trabajo de manera más rápida. Por lo tanto, el número de horas de entrenamiento facturadas puede ser superior al número de horas transcurridas.
RECOMENDACIÓN (INFERENCIA)
Recomendaciones en tiempo real
 
Se aplican cargos por las solicitudes de personalización procesadas por Amazon Personalize. El servicio admite recomendaciones en tiempo real, lo que se mide en transacciones por segundo (TPS). Los desarrolladores necesitan especificar los límites mínimos del procesamiento y que Amazon Personalize garantice la respuesta de baja latencia para las solicitudes hasta el nivel de procesamiento aprovisionado. Si el nivel de procesamiento solicitado es superior al nivel mínimo de TPS aprovisionadas, Amazon Personalize aumentará su escala para atender las solicitudes adicionales y, a continuación, reducirá la escala al mínimo si el tráfico disminuye. Las TPS reales utilizadas se calculan como las solicitudes por segundo promedio en un período de 5 minutos. Paga el valor máximo del nivel mínimo de TPS aprovisionadas o de las TPS reales.

En cuanto al suministro de recomendaciones en tiempo real, se aplican cargos por la capacidad de procesamiento por hora en unidades de TPS-hora (redondeado a la hora más cercana). Esto se calcula como el valor máximo del nivel mínimo de TPS aprovisionadas o las TPS reales multiplicado por el tiempo total (en incrementos de 5 minutos dentro de cada hora) utilizado para procesar las solicitudes. A continuación, estas se agregan al consumo mensual y se facturan de acuerdo con las capas de precios.

TPS-horas = máximo de (nivel mínimo de TPS aprovisionadas, TPS reales) x (5/60 minutos)

Recomendaciones en lote

Se le cobra por el número de usuarios procesados cuando se usan las fórmulas “USER_PERSONALIZATION” y “PERSONALIED_RANKING” y por los elementos procesados cuando se usa la fórmula “RELATED_ITEMS” para un trabajo de inferencia en lote.

Prueba gratuita

Comience con AWS Personalize de forma gratuita hoy. En los primeros dos meses a partir de la fecha de inscripción, se le ofrece lo siguiente:

Procesamiento de datos y almacenamiento

Hasta 20 GB por mes

Capacitación

Hasta 100 horas de capacitación por mes

Recomendación

Hasta 50 TPS-horas de recomendaciones en tiempo real por mes

 

 

 

 

 

Información sobre precios

  Precios

Incorporación de datos

0,05 USD por GB

Capacitación

0,24 USD por hora de entrenamiento

Recomendaciones (inferencia)

Tiempo real

 

Primeras 20 000 TPS-hora por mes

0,20 USD por TPS-hora para recomendaciones en tiempo real

Próximas 180 000 TPS-hora por mes

0,10 USD por TPS-hora para recomendaciones en tiempo real

Próximas 200 000 TPS-hora por mes

0,05 USD por TPS-hora para recomendaciones en tiempo real

Recomendaciones en lote

 

Primeras 20 millones de recomendaciones por mes

0,067 USD/1000 recomendaciones

Próximas 180 millones de recomendaciones por mes

0,058 USD/1000 recomendaciones

Más de 200 millones de recomendaciones por mes

0,050 USD/1000 recomendaciones

Ejemplo de precios

Ejemplo 1: recomendaciones en tiempo real para una compañía de servicios multimedia

Una compañía de servicios multimedia utiliza la detección de contenido y las recomendaciones mediante la creación de perfiles en tiempo real de las preferencias y el comportamiento de consumo de sus usuarios. Cargan 200 GB de datos mensualmente y entrenan una única solución una vez al día con cada entrenamiento, que tardan 20 minutos y consumen 10 horas de entrenamiento cada una. Además, el cliente utiliza una capacidad de inferencia de 10 TPS por 720 horas al mes para generar recomendaciones en tiempo real.

La factura del mes por el uso de Amazon Personalize incluirá lo siguiente:

Cargo por procesamiento y almacenamiento de datos = 200 GB x 0,05 USD por GB = 10 USD

Cargo por entrenamiento = 300 horas de entrenamiento x 0,24 USD por hora de entrenamiento = 72 USD

Cargo por inferencia (en tiempo real) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-hora = 1440 USD

Costo total = 10 USD + 72 USD + 1440 USD = 1552 USD

Ejemplo 2: recomendaciones en tiempo real con tráfico de inferencias variable

Para simplificar, vamos a utilizar el volumen de datos para carga y entrenamiento del ejemplo 1.

Por lo tanto:
Cargo por procesamiento y almacenamiento de datos = 200 GB x 0,05 USD por GB = 10 USD
Cargo por entrenamiento = 300 horas de entrenamiento x 0,24 USD por hora de entrenamiento = 72 USD

Sin embargo, en este caso, vamos a modificar el volumen de solicitudes durante el día.

Uso y cargo por inferencias:
en la siguiente tabla, incluimos un caso de tráfico variable y calculamos las TPS-horas consumidas en un día de uso:

Cálculo del cargo por inferencias
Duración Duración (horas transcurridas) Nivel mínimo de TPS aprovisionadas TPS reales máx. (nivel mínimo de TPS aprovisionadas, TPS reales) TPS-horas (máx. (nivel mínimo de TPS aprovisionadas, TPS reales) x tiempo (en horas))
12:00 h - 18:00 h 18 30 20 30 540
18:00 h - 22:00 h 4 30 40 40 160
22:00 h - 23:00 h 1 30 5 30 30
11:00 h - 12:00 h 1 20 0 20 20
TPS-horas totales consumidas por día         750
TPS horas al mes                                                                                                                                                                              22 500
           
Cargo total por recomendaciones (inferencia)    Uso de TPS horas (en capa) Precio unitario (USD por TPS-hora) Costo (USD)
Capa 1     20 000 0,2 USD 4000 USD
Capa 2     2500 0,1 USD 250 USD
          4250 USD
Ejemplo 3: recomendaciones en lote

Un minorista utiliza recomendaciones en lote para generar recomendaciones de artículos para sus usuarios y usarlas en la personalización de correos electrónicos que se les envían. Supongamos que el entrenamiento del modelo se realizó utilizando 10 GB de datos y consume 50 horas de entrenamiento y luego se utilizó un trabajo de inferencia en lote para generar recomendaciones para 1 millón de usuarios con 10 recomendaciones de elementos para cada usuario.

En este caso, los cargos por el uso de Personalize serán

Procesamiento y almacenamiento de datos = 10 GB x 0,05 USD/GB = 0,5 USD

Cargo por entrenamiento = 50 horas de entrenamiento x 0,24 USD por hora de entrenamiento = 12 USD

Cargo por interferencia = 1 millón de usuarios* x 0,067 USD/1000 recomendaciones = 67 USD

* las recomendaciones generadas para cada usuario cuando se usa una “Solución” basada en el tipo de fórmula “USER-PERSONALIZATION” se cuentan como una recomendación, independientemente del número de resultados (elementos) solicitados por usuario para el precio del lote. De manera similar, solo paga por la cantidad de usuarios procesados para PERSONALIZED-RANKING, independientemente de la cantidad de elementos reorganizados por usuario y por la cantidad de elementos procesados cuando se usa la fórmula “RELATED_ITEMS”, independientemente de la cantidad de elementos similares por elemento solicitado.

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