Precios de Amazon SageMaker

Colabore y cree más rápido con las herramientas conocidas de AWS para el desarrollo de modelos y de aplicaciones de IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL, acelerados por Amazon Q Developer. Obtenga acceso unificado a todos sus datos, ya sea que estén almacenados en lagos de datos, almacenes de datos u orígenes de datos federados, con una gobernanza integrada para abordar las necesidades de seguridad empresarial. Cuando utilice Amazon SageMaker, AWS le cobrará el precio de cada servicio de AWS que utilice. Los precios de cada capacidad clave de SageMaker se resumen a continuación.

SageMaker Unified Studio es un entorno único de desarrollo de datos e IA que proporciona una experiencia integrada para utilizar todos sus datos y herramientas para el análisis y la IA. SageMaker Unified Studio usa Amazon SageMaker Catalog, creado en Amazon DataZone, para la gobernanza integral y el control de acceso a través de entidades como dominios, proyectos y activos. Se le cobrará por el uso de SageMaker Catalog. SageMaker Unified Studio también proporciona libretas totalmente administradas con un agente de IA integrado para el análisis de datos de forma predeterminada, que admite interacciones de SQL, Python y lenguaje natural en un único entorno. Además, cada servicio de AWS que utilice a través de SageMaker Unified Studio está sujeto a sus propios precios individuales. Esto incluye los servicios de almacenamiento y computación de AWS, así como cualquier servicio de terceros, como los proveedores de Git.

Para estimar sus costos con precisión, consulte a continuación los precios individuales de los distintos servicios de AWS disponibles en SageMaker Unified Studio. Para obtener información detallada sobre los precios, consulte las páginas oficiales de precios de AWS de cada servicio de AWS que vaya a utilizar.

Opción de configuración rápida

AWS ofrece una para ayudarlo a empezar a crear un dominio basado en AWS IAM Identity Center (iDC). Hay un cargo adicional por cualquier recurso de red que AWS configure en su nombre si elige la opción de configuración rápida para la creación de dominios basada en IDC, y los costos exactos dependen de la configuración de la cuenta. Elimine los recursos no utilizados para evitar costos innecesarios. Para obtener una visibilidad completa de los costos durante el proceso de creación de dominios basado en IDC, siga la .

La capa gratuita de SageMaker Unified Studio le ayuda a empezar a innovar rápidamente con datos e inteligencia artificial y sin coste alguno, ya que ofrece una selección de funciones siempre gratuitas y respeta las asignaciones de la capa gratuita de AWS actuales o los acuerdos de pago por uso (PPA) para los servicios de AWS que utiliza a través de SageMaker Unified Studio.

Características siempre gratuitas

Las solicitudes principales de SageMaker Unified Studio, incluida la configuración inicial mediante la creación manual de dominios basados en IDC, la gestión de proyectos, la gestión de usuarios y la gestión de subvenciones de políticas, se proporcionan sin coste alguno para ayudarle a configurar y navegar por su entorno de SageMaker Unified Studio. La lista completa de solicitudes gratuitas se encuentra en la parte inferior de esta página de precios.

Otras ventajas del nivel gratuito de AWS

AWS respeta y traspasa las asignaciones del nivel gratuito de AWS actuales o los acuerdos de pago por uso (PPA) para los servicios de AWS que utiliza a través de SageMaker Unified Studio, como Amazon SageMaker AI y Amazon Redshift. Esto incluye una capa gratuita mensual de AWS para el catálogo de SageMaker, los cuadernos de SageMaker, el IDE de JupyterLab, Amazon Q, el almacenamiento de metadatos y las solicitudes de API. Para los blocs de notas de Amazon SageMaker, AWS ofrece el uso de la capa gratuita durante los dos primeros meses de 250 horas de instancia sc.t3.medium en instancias de cuadernos. Tenga en cuenta que los beneficios del nivel gratuito de AWS están asociados a su cuenta de AWS, y cualquier uso a través de consolas de servicio u otras interfaces también consume la asignación disponible. Puede seguir utilizando las ventajas restantes del nivel gratuito de AWS a través de SageMaker Unified Studio u otras interfaces de AWS hasta que se agote la asignación completa o venza el período del nivel gratuito de AWS. Para obtener más información, consulte los detalles de precios que aparecen a continuación.

Los blocs de notas de Amazon SageMaker ofrecen a los equipos de datos e IA un entorno de programación sin servidor de alto rendimiento para trabajos de análisis y aprendizaje automático. Combina la simplicidad de una interfaz interactiva basada en navegador con la escalabilidad de Amazon Athena para Apache Spark, lo que permite a los ingenieros de datos, analistas y científicos de datos realizar consultas SQL, ejecutar código Python, procesar trabajos de datos a gran escala y crear visualizaciones, todo dentro de un único espacio de trabajo.

Se le cobrará por el tipo de instancia y el almacenamiento que elija, en función de la duración del uso.

SageMaker Data Agent es un agente de IA incluido en los cuadernos de SageMaker que acelera la consulta de datos, el análisis exploratorio de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. SageMaker Data Agent se integra con su catálogo de datos, comprende el contexto del bloc de notas y razona a través de los requisitos analíticos y de aprendizaje automático para generar código que haga referencia correctamente a sus tablas y columnas. SageMaker Data Agent sigue un modelo de precios de pago por uso. Se le cobra en función de la cantidad de créditos consumidos por el agente de datos.

Un crédito es una unidad de trabajo en respuesta a tus indicaciones.  Las solicitudes sencillas, como pedir ayuda con una sola función o la exploración rápida de datos, consumen menos de 1 crédito. Las instrucciones más complejas, como la generación de una canalización completa de transformación de datos o la creación de un flujo de trabajo de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, consumen más de 1 crédito. Los créditos se miden con el segundo decimal, por lo que el consumo mínimo de crédito para cualquier solicitud es de 0,01 créditos. Este precio flexible le permite pagar proporcionalmente por el valor generado por cada tarea.

Por ejemplo, puede generar un proceso completo de transformación de datos en 4 a 8 créditos (entre 15 y 30 céntimos en total), según el contexto del bloc de notas y los conjuntos de datos disponibles en el catálogo. Las tareas que tradicionalmente requerían horas de codificación manual, depuración de referencias de tablas incorrectas e iteración de la lógica de canalización se pueden realizar en minutos a un costo mínimo. 

La próxima generación de Amazon SageMaker se basa en una arquitectura abierta tipo lago que unifica todos sus datos en los lagos de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y los almacenes de datos de Amazon Redshift, lo que le ayuda a crear potentes aplicaciones de análisis e inteligencia artificial y aprendizaje automático en una sola copia de los datos. Solo paga por los recursos que usa, lo que permite escalar de manera rentable la infraestructura de su lago de datos. El almacenamiento de metadatos y las solicitudes de API siguen los precios del Catálogo de datos de AWS Glue, incluido el nivel gratuito de AWS. Los costos de almacenamiento y acceso a los datos dependen de la elección de Amazon S3 o Amazon Redshift Managed Storage (RMS), con los cargos de almacenamiento y procesamiento asociados. La recopilación automática de estadísticas y el mantenimiento de las tablas de Apache Iceberg conllevan tarifas adicionales según el uso. Los permisos detallados, impulsados por AWS Lake Formation, se proporcionan sin costo adicional. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte los precios de Lakehouse.

SageMaker AI sigue un modelo de precios de pago por uso sin compromisos iniciales ni tarifas mínimas. Las principales dimensiones de precios de SageMaker AI incluyen el uso de las instancias (recursos informáticos utilizados en las instancias de entrenamiento, alojamiento y cuadernos), el almacenamiento (cuadernos de Amazon SageMaker, volúmenes de Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) y Amazon S3), los trabajos de procesamiento de datos, la implementación de modelos y los MLOP (Canalizaciones de Amazon SageMaker y Monitor de modelos). Los componentes adicionales, como las herramientas del almacén de características de SageMaker AI y de Data Wrangler, pueden tener sus propias consideraciones de precio. Los costos reales pueden variar en función de factores como la región de AWS, los tipos de instancia, el volumen de almacenamiento y los patrones de uso específicos. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte los precios de SageMaker AI.

Amazon Bedrock ofrece un modelo de precios flexible y basado en el consumo. Solo paga por los recursos de Amazon Bedrock que utiliza, sin comisiones mínimas ni compromisos iniciales. Los precios se basan en el uso que haga de Amazon Bedrock, como las características agentes, flujos, bases de conocimiento, funciones y barreras de protección, y los modelos disponibles a través de Amazon Bedrock. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte los precios de Amazon Bedrock.

SQL con Amazon Redshift ofrece un modelo de precios flexible y basado en el consumo. Solo paga por los recursos informáticos que utiliza, sin comisiones mínimas ni compromisos iniciales. Los precios se basan en la cantidad de nodos y horas de instancia utilizadas, y los costos varían según el tipo de nodo. El modelo incluye opciones para instancias reservadas y bajo demanda, y estas últimas proporcionan ahorros de costos para los compromisos a largo plazo. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte los precios de Amazon Redshift.

El procesamiento de datos de SageMaker, que reúne las capacidades de Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Managed Workflows para Apache Airflow (Amazon MWAA), ofrece un modelo de precios flexible de pago por uso sin compromisos iniciales ni una tarifa mínima. La estructura de precios se basa en el uso de varios componentes, incluidos los recursos informáticos, el almacenamiento y las herramientas específicas del servicio. Usted paga por los recursos reales consumidos, que pueden variar en función de factores como la región de AWS, los tipos de instancia y los patrones de uso. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte las páginas de precios de Athena, Amazon EMR, AWS Glue y Amazon MWAA.

Amazon Q Developer está disponible en SageMaker Unified Studio para respaldar tareas de desarrollo como la codificación, las pruebas, el análisis de seguridad, la optimización de recursos y la integración de datos. Por Amazon Q se cobra un costo fijo por usuario al mes. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, consulte los precios de Amazon Q Developer.

La próxima generación de SageMaker simplifica la detección, la gobernanza y la colaboración de los datos y la IA en sus aplicaciones, lakehouse y modelos de IA. Con SageMaker Catalog, creado en Amazon DataZone, puede definir y aplicar políticas de acceso de forma coherente mediante un único modelo de permisos con controles de acceso detallados.

SageMaker Catalog sigue un modelo de precios de pago por uso sin compromisos iniciales ni tarifas mínimas. Los precios se basan en cuatro dimensiones clave: solicitudes, almacenamiento de metadatos, procesamiento y recomendaciones de IA para generar descripciones empresariales. Cada cuenta recibe un uso gratuito por mes de facturación, que incluye una cantidad determinada de almacenamiento de metadatos, solicitudes de API y unidades de procesamiento. Solo se aplican cargos si el uso supera estos límites gratuitos. El servicio ofrece API principales que siempre son gratuitas y no se tienen en cuenta para el límite de solicitudes. A continuación, se describen las tarifas para cada una de las dimensiones y el uso gratuito permitido.

SageMaker Catalog proporciona una capacidad basada en IA generativa para mejorar la detección, la comprensión y el uso de los datos empresariales al enriquecer su catálogo. En un solo paso, los productores de datos pueden generar descripciones y contextos completos con los datos empresariales, resaltar columnas impactantes e incluir recomendaciones sobre casos de uso analíticos. Se le cobrarán los tokens de entrada y salida para generar nombres comerciales de activos, descripciones de columnas, descripciones de activos y casos de uso analíticos en las recomendaciones de IA para las descripciones. Los tokens son una unidad básica que representan algunos caracteres de texto. Los tokens de entrada están compuestos por los metadatos de los activos y el texto de la petición que se utiliza para generar las recomendaciones, y se cobran a una tasa de 0,015 USD por cada 1000 tokens. Los tokens de salida comprenden el texto de recomendación que SageMaker Catalog le devuelve y se cobran a 0,075 USD por cada 1000 tokens.