Avec Amazon Personalize, vous payez uniquement pour ce que vous utilisez ; il n'y a pas de frais minima ni d'engagement initial.

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Les deux premiers mois qui suivent l'inscription, vous avez accès aux options suivantes lorsque vous utilisez les solutions de recommandations personnalisées :

Traitement et stockage de données : jusqu'à 20 Go par mois et par région AWS éligible.

Formation : jusqu'à 100 heures de formation par mois et par région éligible.

Recommandations : jusqu'à 50 TPS-heure de recommandations en temps réel par mois.

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  • Systèmes de recommandation optimisés pour les cas d'utilisation
  • Segmentation des utilisateurs
  • Solutions de recommandations personnalisées
  • Systèmes de recommandation optimisés pour les cas d'utilisation
  • Amazon Personalize propose systèmes de recommandation optimisés pour certains cas d'utilisation afin de simplifier la création et la maintenance des solutions de recommandation. Sélectionnez les systèmes de recommandation que vous souhaitez utiliser et Amazon Personalize configure automatiquement les modèles de machine learning sous-jacents et gère l'intégralité de leur cycle de vie. Vous avez le choix entre neuf systèmes de recommandation offrant des recommandations personnalisées pour différents moments de l'expérience utilisateur.

    La tarification suivante s'applique lors de l'utilisation des recettes suivantes :

    • 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
    Ingestion de données

    Vous êtes facturé par Go de données chargées sur Amazon Personalize. Cela inclut les données en temps réel transmises à Amazon Personalize et les données de lot chargées via Amazon Simple Storage Service (S3).

    Coût de l'ingestion des données : 0,05 USD par Go

    Utilisateurs

    Un tarif horaire vous est facturé pour chaque système de recommandation en fonction du nombre d'utilisateurs* dans les jeux de données traités par Amazon Personalize. Chaque système de recommandations actif comprend un nombre fixe de recommandations par heure sans frais supplémentaires.

    Utilisateurs par système de recommandation Prix pour 100 000 utilisateurs Recommandations gratuites par heure
    100 000 premiers utilisateurs 0,375 USD 4 000
    900 000 utilisateurs suivants 0,045 USD 6 000
    9 millions d'utilisateurs suivants 0,018 USD 9 000
    Plus de 10 millions d'utilisateurs 0,005 USD 14 000
    Recommandations supplémentaires

    Lorsque le nombre de recommandations par heure dépasse le nombre de recommandations gratuites pour le niveau utilisateur (voir tableau ci-dessus), vous devez payer les recommandations supplémentaires par heure.

    Recommandations supplémentaires Prix pour 1000 recommandations
    100 000 premières recommandations par heure et par région éligible 0,0833 USD
    900 000 recommandations suivantes par heure et par région éligible 0,0417 USD
    Plus de 1 million de recommandations par heure et par région éligible 0,0208 USD

    *Le nombre d'utilisateurs (identifiés par un user_id) correspond au nombre d'utilisateurs uniques de l'union des jeux de données Utilisateurs et Interactions.

    Exemples de tarification

    Exemple 1 : systèmes de recommandation optimisés pour le cas d'utilisation d'une entreprise de médias

    Une entreprise de médias alimente la découverte et les recommandations de contenu en établissant un profil en temps réel des préférences et du comportement de consommation de ses utilisateurs. Elle charge 200 Go de données par mois, avec 500 000 utilisateurs. Le trafic exige généralement 5 000 recommandations par heure. Mais dans le mois, 40 heures de forte demande nécessitent 16 000 recommandations par heure. Elle utilise trois systèmes de recommandation.

    La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

    • Frais de traitement et de stockage des données = 200 Go x 0,05 USD par Go = 10 USD
    • Frais d'utilisation :
      • 100 000 premiers utilisateurs = 0,375 USD par heure x 732 heures par mois x 3 systèmes de recommandation = 823,50 USD
      • 400 000 utilisateurs suivants = 400,000 utilisateurs x 0,045 USD par heure par tranche de 100 000 utilisateurs x 732 heures par mois x 3 systèmes de recommandation = 395,28 USD
    • Frais de recommandations supplémentaires :
      • 16 000 recommandations par heure – 6 000 recommandations gratuites par heure = 10 000 recommandations supplémentaires par heure.
      • 10 000 recommandations supplémentaires par heure x 0,0833 USD par tranche de 1 000 recommandations x 40 heures x 3 systèmes de recommandation = 99,96 USD

    Coût total = 10 USD + 823.50 USD + 395.28 USD + 99.96 USD = 1328,74 USD

    Exemple 2 : systèmes de recommandation optimisés pour le cas d'utilisation d'un détaillant en ligne

    Un détaillant en ligne utilise des systèmes de recommandation optimisés pour proposer des recommandations à différentes étapes du parcours des utilisateurs. Il charge 10 Go de données par mois, avec 50 000 utilisateurs. Le trafic ne nécessite pas plus de 4 000 recommandations par heure. Il utilise quatre systèmes de recommandation.

    La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

    • Frais de traitement et de stockage des données = 10 Go x 0,05 USD par Go = 0,50 USD
    • Frais d'utilisation :
      • 100 000 premiers utilisateurs = 0,375 USD par heure x 732 heures par mois x 4 systèmes de recommandation = 1098 USD
    • Frais de recommandation supplémentaires :
      • Le client ne dépasse jamais 4 000 recommandations par heure, donc toutes les recommandations sont incluses. Pas de frais de recommandation supplémentaires.

    Coût total = 0,50 USD + 1,098 USD 1098,50 USD

  • Segmentation des utilisateurs
  • Amazon Personalize utilise le machine learning pour segmenter de façon automatique vos utilisateurs en fonction de leur affinité pour différents produits et différentes marques et catégories et autres afin de créer des campagnes de marketing plus efficaces.

    La tarification suivante s'applique lors de l'utilisation des recettes de segmentation des utilisateurs suivantes :

    • aws-item-affinity
    • aws-item-attribute
    Ingestion de données

    Vous êtes facturé par Go de données chargées sur Amazon Personalize. Cela inclut les données en temps réel transmises à Amazon Personalize et les données de lot chargées via Amazon Simple Storage Service (S3).

    Coût de l'ingestion des données : 0,05 USD par Go

    Formation

    Vous êtes facturé pour les heures de formation utilisées pour former un modèle personnalisé avec vos données. Une heure de formation représente 1 heure de capacité de calcul en utilisant 4 processeurs virtuels et 8 Gio de mémoire. Amazon Personalize choisit automatiquement les meilleurs types d'instances pour créer vos solutions. Il peut s'agir d'une instance dépassant les spécifications de base afin de terminer la tâche plus rapidement. Amazon Personalize calcule les heures de formation en fonction de l'instance utilisée par rapport à l'instance de base. Le nombre d'heures de formation facturées peut être supérieur au temps écoulé sur l'horloge pendant la formation.

    Coûts de formation : 0,24 USD par heure de formation

    Segments par lots (inférence)

    Vous payez par requête sur un article ou un attribut d'article en fonction du nombre d'utilisateurs* dans le jeu de données traité par Amazon Personalize.

    Utilisateurs dans le jeu de données Prix pour 1000 utilisateurs par segment
    100 000 premiers utilisateurs 0,016 USD
    900 000 utilisateurs suivants 0,008 USD
    9 millions d'utilisateurs suivants 0,004 USD
    40 millions d'utilisateurs suivants 0,001 USD

    *Le nombre d'utilisateurs (identifiés par un user_id) correspond aux utilisateurs uniques de l'union des jeux de données Utilisateurs et Interactions.

    Exemples de tarification

    Exemple 1 : segmentation par lots chez un détaillant en ligne

    Le détaillant utilise la segmentation par lots pour générer des listes d'utilisateurs susceptibles d'être intéressés par des campagnes de SMS et de messages dans l'application à propos de produits bénéficiant de remises. Le détaillant compte 500 000 utilisateurs à prendre en compte pour ses campagnes. Il utilise 10 Go de données et consomme 50 heures de formation. Le détaillant forme la solution une fois par mois et exécute la segmentation sur 10 produits toutes les deux semaines.

    La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

    • Frais de traitement et de stockage des données = 10 Go x 0,05 USD par Go = 0,50 USD
    • Frais de formation de la solution = 50 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 12 USD
    • Frais de production des segments par lots, 100 000 premiers utilisateurs = 100 000 utilisateurs x 0,016 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 10 requêtes x 2 fois par mois = 32 USD
    • Frais de production des segments par lots, 400 000 utilisateurs suivants = 400 000 utilisateurs x 0,008 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 10 requêtes x 2 fois par mois = 64 USD

    Coût total = 0,50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108,50 USD

    Exemple 2 : segmentation par lots dans une entreprise de médias

    Une entreprise de médias utilise la segmentation par lots pour repérer les utilisateurs susceptibles d'être intéressés par des films en streaming en fonction des attributs de ces films, par exemple le genre, l'acteur principal ou l'actrice principale et les récompenses. L'entreprise utilise la liste des utilisateurs générée pour envoyer des notifications push et des campagnes de marketing par e-mail. Les 20 millions d'utilisateurs de ce service sont à prendre en compte pour chaque campagne. L'entreprise utilise 650 Go de données et la formation de chaque recette nécessite 1800 heures de formation. Elle forme les deux solutions une fois par mois et applique la segmentation sur 25 attributs de film toutes les semaines.

    La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

    • Traitement et de stockage des données = 650 Go x 0,05 USD par Go = 32,50 USD
    • Frais de formation de la solution = 2 solutions x 1800 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 864 USD
    • Frais d'inférence, 100 000 premiers utilisateurs = 100 000 utilisateurs x 0,016 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 160 USD
    • Frais de production des segments par lots, 900 000 utilisateurs suivants = 900 000 utilisateurs x 0,008 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 720 USD
    • Frais de production des segments par lots, 9 millions d'utilisateurs suivants = 9 000 000 utilisateurs x 0,004 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 3,600 USD
    • Frais de production des segments par lots, 10 millions d'utilisateurs suivants = 10 000 000 utilisateurs x 0,001 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 1,000 USD

    Coût total = 32,50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3600 USD + 1000 USD = 6376,50 USD

  • Solutions de recommandations personnalisées
  • Amazon Personalize facilite la conception de large gammes d'expériences de personnalisation, notamment des recommandations de produits spécifiques, des reclassements de produits personnalisés et le marketing direct personnalisé. Les recommandations peuvent être fournies en temps réel afin de réagir rapidement aux intentions de l'utilisateur ou bien par lots.

    La tarification suivante s'applique lors de l'utilisation des recettes suivantes :

    • user-personalization
    • popularity-count
    • Personalized-Ranking
    • Similar-Items
    • SIMS
    • HRNN (héritée)
    • HRNN-Metadata (héritée)
    • HRNN-Coldstart (héritée)
    Ingestion de données

    Vous êtes facturé par Go de données chargées sur Amazon Personalize. Cela inclut les données en temps réel transmises à Amazon Personalize et les données de lot chargées via Amazon Simple Storage Service (S3).

    Coût de l'ingestion des données : 0,05 USD par Go

    Formation

    Lorsque vous créez une solution personnalisée, vous êtes facturé pour les heures de formation utilisées pour former un modèle personnalisé avec vos données. Une heure de formation représente 1 heure de capacité de calcul en utilisant 4 processeurs virtuels et 8 Gio de mémoire. Amazon Personalize choisit automatiquement les meilleurs types d'instances pour créer vos solutions. Il peut s'agir d'une instance dépassant les spécifications de base afin de terminer la tâche plus rapidement. Personalize calcule les heures de formation en fonction de l'instance utilisée par rapport à l'instance de base. Le nombre d'heures de formation facturées peut être supérieur au temps écoulé sur l'horloge pendant la formation.

    Coûts de formation : 0,24 USD par heure de formation

    Recommandations (Inférence)

    Recommandations en temps réel
    Vous êtes facturé pour les demandes traitées par Amazon Personalize. L'utilisation des recommandations en temps réel est mesurée en transactions par seconde (TPS). Vous indiquez le débit minimal dont vous avez besoin. Si le débit des recommandations que vous demandez dépasse le TPS minimum alloué, Amazon Personalize s'adapte automatiquement pour vous fournir les demandes supplémentaires et revient au TPS minimum alloué dès que le volume du trafic diminue. Le TPS réel fourni est déterminé par la moyenne du nombre de demandes par seconde par tranche de cinq minutes.

    Pour les recommandations en temps réel, votre capacité de débit par heure vous est facturée en heure par unité de TPS-heure (arrondie à l'heure la plus proche). Le calcul de cette capacité s'effectue en prenant le maximum entre le TPS réel fourni et le TPS minimal alloué, par incréments de cinq minutes par heure, multiplié par la durée totale de traitement des requêtes. Votre utilisation est accumulée tous les mois et facturée selon les niveaux d'utilisation.

    TPS-heure = maximum de (TPS réel fourni, TPS minimal alloué) x (5/60 minutes)

    Recommandations en temps réel Prix
    20 000 premiers TPS-heure par mois et par région éligible 0,20 USD par TPS-heure
    180 000 TPS-heure suivants par mois et par région éligible 0,10 USD par TPS-heure
    Plus de 200 000 TPS-heure par mois et par région éligible 0,05 USD par TPS-heure

    Recommandations par lot
    Vous êtes facturé pour le nombre d'utilisateurs demandés lors de l'utilisation de recettes « USER_PERSONALIZATION » et « PERSONALIZED_RANKING », ainsi que pour les éléments demandés lors de l'utilisation de la recette « RELATED_ITEMS » pour une tâche d'inférence par lots, quel que soit le nombre de résultats demandé.

    Recommandations par lot Prix pour 1 000 recommandations
    20 premiers millions de recommandations par mois et par région éligible 0,067 USD
    180 millions de recommandations suivantes par mois et par région éligible 0,058 USD
    Plus de 200 millions de recommandations par mois et par région éligible 0,050 USD

    *Les recommandations générées pour chaque utilisateur lors de l'utilisation d'une « solution » basée sur le type de recette « User-personalization » comptent pour une recommandation, quel que soit le nombre de résultats (articles) demandés par utilisateur pour la tarification par lot. De même, vous ne payez que pour le nombre d'utilisateurs traités pour Personalized-ranking, quel que soit le nombre d'articles reclassés par utilisateur et pour le nombre d'articles traités lors de l'utilisation de la recette « Related_items », quel que soit le nombre d'articles similaires par article demandé.

    Exemples de tarification

    Exemple 1 : recommandations personnalisées en temps réel pour une entreprise de médias

    Une entreprise de médias utilise des recommandations personnalisées pour fournir des recommandations à différents points dans le parcours des utilisateurs. Elle charge 200 Go de données au cours du mois et forme une seule solution une fois par jour, chaque formation durant 20 minutes et consommant 10 heures de formation par formation. En outre, le client utilise une capacité d'inférence de 10 TPS pendant 720 heures par mois pour générer des recommandations en temps réel.

    La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

    • Frais de traitement et de stockage des données = 200 Go x 0,05 USD par Go = 10 USD
    • Frais de formation de la solution = 300 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 72 USD
    • Frais de campagne (inférence en temps réel) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-heure = 1440 USD

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

    Exemple 2 : recommandations personnalisées en temps réel avec trafic d'inférence variable

    Pour faire simple, supposons que nous disposons du même volume de données chargées et de formation de l'exemple 1. Ainsi,

    • Frais de traitement et de stockage des données = 200 Go x 0,05 USD par Go = 10 USD
    • Frais de formation de la solution = 300 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 72 USD

    Pour cet exemple, utilisons un volume journalier de requêtes variable.

    Utilisation des inférences et frais : le tableau ci-dessous présente un scénario de trafic variable et permet de calculer le nombre de TPS-heure consommé par jour d'utilisation :

    Calcul des frais d'inférence
    Heure Durée (heures écoulées) TPS alloué minimal TPS réel max. (TPS minimal alloué, TPS réel) TPS-heures (max. (TPS minimal alloué, TPS réel) x Durée (heure))
    00h00 - 18h00 18 30 20 30 540
    18h00 - 22h00 4 30 40 40 160
    22h00 - 23h00 1 30 5 30 30
    23h00 - 00h00 1 20 0 20 20
    Nombre total de TPS-heure consommé/jour         750
    TPS-heure/mois         22 500
    Frais totaux des recommandations (inférence) TPS-heure utilisé (par palier) Prix unitaire (USD/TPS-heure) Coût (USD)
    Palier 1 20 000 0,20 USD 4 000 USD
    Palier 2 2 500 0,10 USD 250 USD
          4 250 USD
    Exemple 3 : recommandations personnalisées par lots chez un détaillant en ligne

    Un détaillant utilise des recommandations personnalisées par lots pour générer des recommandations d'articles pour les utiliser dans des e-mails personnalisés. Il utilise 10 Go de données, la formation consomme 50 heures de formation et une tâche d'inférence par lot est utilisée pour générer des recommandations pour 1 million d'utilisateurs avec 10 recommandations d'articles pour chaque utilisateur.

    Dans ce cas, les frais d'utilisation de Personalize seront les suivants :

    • Frais de traitement et de stockage des données = 10 Go x 0,05 USD par Go = 0,50 USD
    • Frais de formation de la solution = 50 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 12 USD
    • Frais d'inférence = 1 million d'utilisateurs x 0,067 USD par tranche de 1 000 recommandations = 67 USD

    Coût total = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD

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