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Prezzi di Amazon Personalize
Con Amazon Personalize, i prezzi sono calcolati solo in base all'uso effettivo, senza tariffe minime o pagamenti anticipati
Calcolatore prezzi AWS
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Prova gratuita
Inizia a usare AWS Personalize gratis.
Per i primi due mesi di utilizzo di Amazon Personalize, ti viene offerto quanto segue:
Elaborazione e archiviazione dei dati: fino a 20 GB al mese.
Formazione:
- Fino a 5 milioni di interazioni al mese per User-Personalization-v2 e fino a 5 milioni di interazioni al mese per Personalized-Ranking-v2.
- Fino a 100 ore di formazione al mese per altre soluzioni di raccomandazione personalizzate.
Suggerimenti:
- Fino a 50.000 richieste di consigli in tempo reale al mese per User-Personalization-v2 e Personalized-Ranking-v2.
- Fino a 180.000 richieste di consigli in tempo reale al mese per altre soluzioni di raccomandazione personalizzate.
Soluzioni per i suggerimenti personalizzati migliorati
Ricette Amazon Personalize v2
Le ricette di Amazon Personalize v2 (User-Personalization-v2 e Personalized-Ranking-v2) utilizzano un'architettura basata su Transformer, che ti consente di creare facilmente un'ampia gamma di esperienze di personalizzazione senza richiedere competenze di machine learning.
Esistono tre componenti dei costi per l'utilizzo delle ricette v2:
-
Importazione dei dati: ti viene addebitato un costo per GB di dati caricati su Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale trasmessi su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).
-
Formazione: per ogni lavoro di formazione dei modelli, ti viene addebitato in base al numero di interazioni acquisite per la formazione. Puoi importare le interazioni tramite il flusso di dati in tempo reale o caricamenti in batch S3. Se acquisisci più interazioni rispetto alla quota di servizio, ti verrà addebitato in base al numero massimo di interazioni tra elementi considerate da un modello durante l'addestramento (3 miliardi per impostazione predefinita).
-
Inferenza: ti viene addebitato in base al numero di richieste di consigli in tempo reale e in batch. Per impostazione predefinita, Amazon Personalize addebita almeno 1 transazione di richiesta di suggerimenti al secondo (TPS) per tutte le campagne attive. Questa tariffa minima di 1 TPS si applica anche se non si effettua alcuna richiesta. Se necessario, puoi anche fornire un tasso di transazione minimo più elevato. Quando il tasso di suggerimenti necessari supera le TPS minime assegnate, Amazon Personalize si dimensiona automaticamente per gestire le richieste aggiuntive e ritorna alle TPS minime assegnate quando il traffico si riduce. Ti verrà addebitato il TPS minimo più elevato tra il TPS previsto (1 TPS per impostazione predefinita) e il TPS effettivo sostenuto. Gli esempi di prezzo 1 e 2 illustrano come viene calcolato il costo per inferenza in tempo reale.
Tabella dei prezzi
La tabella dei prezzi si applica quando si utilizzano le seguenti ricette:
-
User-Personalization-v2
-
Personalized-Ranking-v2
Prezzi
|
Data Ingestion
|
$0.05 per GB of data uploaded to Amazon Personalize
|
|---|---|
|
Formazione
|
0,002 USD per 1.000 interazioni acquisite per la formazione |
|
Inferenza
|
0,15 USD per 1.000 richieste di consigli sia per i consigli in tempo reale che per i consigli in batch
|
Esempi di prezzo
Esempio 1: suggerimenti personalizzati in tempo reale
Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati in tempo reale per fornire consigli in un carousel sulla propria home page. Caricano 200 GB di dati al mese e addestrano la loro soluzione due volte a settimana, considerando ogni formazione con 10 milioni di interazioni acquisite. Per 10 ore al giorno, il carousel registra un traffico di 36.000 visite all'ora. Nelle ore non di punta, il carousel riceve un numero di visite inferiore a 3.600 all'ora, ovvero inferiore al tasso di transazione minimo di 1 TPS. Di conseguenza, Personalize si riduce automaticamente al valore minimo di 1 TPS e al cliente vengono addebitate 3.600 richieste di suggerimenti all'ora nell'arco di questo periodo (1 transazione al secondo x 3.600 secondi all'ora).
L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:
-
Costo di elaborazione e archiviazione dei dati = 200 GB * 0,05 USD per GB = 10,00 USD
-
Costo di formazione sulla soluzione = 10 milioni di interazioni acquisite per la formazione 2,00 USD per 1 milione di interazioni 8 corsi di formazione al mese = 160,00 USD
-
Consumo e addebito per inferenza (inferenza in tempo reale):
-
Picco di utilizzo del traffico: 36.000 richieste di consigli 10 ore al giorno 30 giorni al mese = 10.800.000 richieste di consigli
-
Utilizzo del traffico fuori dai picchi: 3.600 richieste di consigli 14 ore al giorno 30 giorni al mese = 1.512.000 richieste di consigli
-
12.312.000 richieste di raccomandazione * 0,15 USD per 1.000 richieste di raccomandazione in tempo reale = 1.846,80 USD
-
Costo totale = 10,00 USD + 160,00 USD + 1.846,80 USD= 2.016,80 USD
Esempio 2: suggerimenti personalizzati in tempo reale con traffico di inferenze variabile
Per semplicità, supponiamo che l'azienda nell'esempio 1 crei un altro carosello di consigli che utilizza la stessa quantità di importazione e addestramento dei dati. Tuttavia, il traffico di questo carousel varia notevolmente nel corso della giornata. In questo esempio, il cliente ha fornito un TPS minimo più alto.
Utilizzo di inferenze e addebito: nella tabella seguente esamineremo uno scenario con traffico variabile per calcolare le richieste di suggerimento consumate in un giorno di utilizzo:
Calcolo dei costi per inferenze
|
Time
|
Time (hours elapsed)
|
Minimum Provisioned TPS
|
Minimum recommendation request transactions per hour (min. Provisioned TPS * 3,600 seconds per hour)
|
Actual Recommendation Requests per Hour
|
Billed Consumption per Hour [max. (minimum, actual)]
|
Total Billed Consumption (Hourly Consumption * Hours)
|
|---|---|---|---|---|---|---|
|
12:00 - 18:00
|
18
|
30
|
108.000
|
72.000
|
108.000
|
1.944.000
|
|
18:00 - 22:00
|
4
|
30
|
108.000
|
144.000
|
144.000
|
576.000
|
|
22:00 - 23:00
|
1
|
30
|
108.000
|
18.000
|
108.000
|
108.000
|
|
23:00 - 12:00
|
1
|
20
|
72.000
|
0
|
72.000
|
72.000
|
|
Numero totale di richieste di suggerimenti al giorno
|
|
|
|
|
|
2.700.000
|
|
Numero totale di richieste di suggerimenti al mese
|
|
|
|
|
|
81.000.000
|
Costo per inferenza: 81.000.000 di richieste di raccomandazione * 0,15 USD per 1.000 richieste di raccomandazione in tempo reale = 12.150,00 USD
Esempio 3: suggerimenti in batch personalizzati
Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati per generare suggerimenti personalizzati sugli articoli per ogni utente nelle proprie campagne di marketing via e-mail. Acquisiscono 10 GB di dati e 5 milioni di interazioni per la formazione. L'azienda utilizza un'inferenza in batch per generare suggerimenti per 1 milione di utenti. Ogni richiesta di suggerimento restituisce 10 elementi per utente, tuttavia all'azienda viene addebitato solo 1 milione di richieste.
In questo caso le tariffe per l'utilizzo di Personalize saranno:
-
Costo di elaborazione e archiviazione dei dati = 10 GB * 0,05 USD per GB = 0,50 USD
-
Costo per la formazione della soluzione = 5 milioni di interazioni inserite per la formazione * 2,00 USD per 1 milione di interazioni = 10,00 USD
-
Costo per inferenza = 1 milione di richieste * 0,15 USD per 1.000 richieste di raccomandazioni in tempo reale = 150,00 USD
Costo totale = 0,50 USD + 10,00 USD + 150,00 USD = 160,50 USD
Soluzioni per i suggerimenti personalizzati
Amazon Personalize
Grazie ad Amazon Personalize, puoi creare facilmente applicazioni in grado di offrire un'ampia gamma di esperienze di personalizzazione, che includono suggerimenti su prodotti specifici, riclassificazioni di prodotti e marketing diretto personalizzati. I suggerimenti possono essere offerti in tempo reale per rispondere rapidamente ai cambiamenti nelle intenzioni dell'utente o in batch.
I seguenti prezzi si applicano per l'utilizzo delle seguenti formule:
-
user-personalization
-
popularity-count
-
Personalized-Ranking
-
Next-Best-Action
-
Trending-Now
-
Similar-Items
-
SIMS
-
HRNN (legacy)
-
HRNN-Metadata (legacy)
-
HRNN-Coldstart (legacy)
Importazione di dati
L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).
Costi di inserimento dati: 0,05 USD per GB
Formazione
Quando crei una soluzione personalizzata, l'addebito del costo avviene in base alle ore di formazione utilizzate per la formazione di una soluzione personalizzata con i tuoi dati. Amazon Personalize sceglie automaticamente i tipi di istanze migliori per addestrare la tua soluzione. Personalize calcola le ore di addestramento in base all'istanza utilizzata, il che significa che il numero di ore di addestramento addebitate può essere superiore al tempo trascorso realmente durante l'addestramento.
Costi di formazione : 0,24 USD per ora di formazione
Suggerimenti (inferenza)
Suggerimenti in tempo reale
Per i suggerimenti in tempo reale, viene addebitato il numero di suggerimenti richiesti, indipendentemente dal numero di risultati restituiti. Per impostazione predefinita, Amazon Personalize addebita almeno 1 transazione di richiesta di suggerimenti al secondo (TPS) per tutte le campagne attive. Inoltre, Amazon Personalize consente di fornire una tariffa minima di transazione più alta, se necessario. Quando il tasso di suggerimenti necessari supera le TPS minime assegnate, Amazon Personalize si dimensiona automaticamente per gestire le richieste aggiuntive e ritorna alle TPS minime assegnate quando il traffico si riduce. Si noti che l'aumento del TPS minimo fornito farà aumentare il numero di richieste di suggerimenti che verranno addebitate.
Suggerimenti in tempo reale
|
Real-time recommendations
|
Price per 1,000 recommendation requests
|
|---|---|
|
Le prime 72 milioni di richieste al mese
|
0,0556 USD |
|
Le successive 648 milioni di richieste al mese
|
0,0278 USD |
|
Più di 720 milioni di richieste al mese
|
0,0139 USD |
* Amazon Personalize consente di configurare la campagna in modo che restituisca i metadati dell'elemento con la risposta alla richiesta di suggerimento. Per tutte le campagne con metadati dell'elemento abilitati, viene addebitato un costo aggiuntivo di 0,0167 USD per ogni 1.000 richieste di suggerimenti. Si noti che questo costo aggiuntivo si applica anche al TPS minimo fornito quando sono abilitati i metadati dell'elemento.
Raccomandazioni di batch
Per i suggerimenti in batch, viene addebitato il numero di suggerimenti richiesti, indipendentemente dal numero di risultati restituiti. Content Generator utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per generare temi per i suggerimenti in batch. È previsto un costo aggiuntivo di 1 USD per ogni output del tema.
|
Batch recommendations
|
Price per 1,000 recommendations
|
|---|---|
|
Primi 20 milioni di suggerimenti al mese per regione idonea
|
0,067 USD
|
|
Prossimi 180 milioni di suggerimenti al mese per regione idonea
|
0,058 USD
|
|
Oltre 200 milioni di suggerimenti al mese per regione idonea
|
0,050 USD
|
Esempi di prezzo
Esempio 1: suggerimenti personalizzati in tempo reale
Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati in tempo reale per fornire consigli in un carousel sulla propria home page. Vengono caricati 200 GB di dati al mese e la soluzione viene addestrata due volte a settimana, con ogni addestramento che richiede 15 ore. Per 10 ore al giorno, il carousel registra un traffico di 36.000 visite all'ora. Nelle ore non di punta, il carousel riceve un numero di visite inferiore a 3.600 all'ora, ovvero inferiore al tasso di transazione minimo di 1 TPS. Di conseguenza, Personalize si riduce automaticamente al valore minimo di 1 TPS e al cliente vengono addebitate 3.600 richieste di suggerimenti all'ora nell'arco di questo periodo (1 transazione al secondo x 3.600 secondi all'ora).
L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:
• Costo di elaborazione e archiviazione dei dati = 200 GB 0,05 USD per GB = 10,00 USD
• Costo della formazione sulla soluzione = 15 ore di formazione 8 corsi di formazione al mese 0,24 USD per ora di formazione = 28,80 USD
• Consumo e addebito dell'inferenza (inferenza in tempo reale)
o Utilizzo di traffico di picco: 36.000 richieste di consigli 10 ore al giorno 30 giorni al mese = 10.800.000 richieste di consigli
o Utilizzo del traffico fuori dai picchi: 3.600 richieste di consigli 14 ore al giorno* 30 giorni al mese = 1.512.000 richieste di consigli
o 12.312.000 richieste di suggerimenti x 0,0556 USD per 1.000 richieste di suggerimenti in tempo reale = 684,55 USD
Costo totale = 10 USD + 28,80 USD + 684,55 USD = 723,35 USD
Esempio 2: suggerimenti personalizzati in tempo reale con traffico di inferenze variabile
Per semplicità, supponiamo che l'azienda nell'esempio 1 crei un altro carosello di consigli che utilizza la stessa quantità di importazione e addestramento dei dati. Tuttavia, il traffico di questo carousel varia notevolmente nel corso della giornata. In questo esempio, il cliente ha fornito un TPS minimo più alto.
Utilizzo di inferenze e addebito: nella tabella seguente esamineremo uno scenario con traffico variabile per calcolare le richieste di suggerimento consumate in un giorno di utilizzo:
Calcolo dei costi per inferenze
|
Time
|
Time (hours elapsed)
|
minProvisioned TPS
|
Minimum recommendation request transactions per hour (min. Provisioned TPS * 3,600 seconds per hour)
|
Actual Recommendation Requests per Hour
|
Billed Consumption per Hour [max. (minimum, actual)]
|
Total Billed Consumption(Hourly Consumption * Hours)
|
|---|---|---|---|---|---|---|
|
12:00 - 18:00
|
18
|
30
|
108.000
|
72.000
|
108.000
|
1.944.000
|
|
18:00 - 22:00
|
4
|
30
|
108.000
|
144.000
|
144.000
|
576.000
|
|
22:00 - 23:00
|
1
|
30
|
108.000
|
18.000
|
108.000
|
108.000
|
|
23:00 - 12:00
|
1
|
20
|
72.000
|
0
|
72.000
|
72.000
|
|
Numero totale di richieste di suggerimenti al giorno
|
|
|
|
|
|
2.700.000
|
|
Numero totale di richieste di suggerimenti al mese
|
|
|
|
|
|
81.000.000
|
Piani
|
Total recommendation (inference) charge
|
Usage Recommendation Requests (in Tier)
|
Price per 1,000 Real-Time Recommendation Requests
|
Cost ($)
|
|---|---|---|---|
|
Fascia 1
|
72.000.000
|
0,0556 USD
|
4.003 USD
|
|
Fascia 2
|
9.000.000
|
0,0278 USD
|
250 USD
|
|
|
|
|
4.253 USD
|
Esempi di prezzi Continua
Esempio 3: suggerimenti in batch personalizzati
Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati per generare suggerimenti personalizzati sugli articoli per ogni utente nelle proprie campagne di marketing via e-mail. Acquisiscono 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore. L'azienda utilizza un'inferenza in batch per generare suggerimenti per 1 milione di utenti. Ogni richiesta di suggerimento restituisce 10 elementi per utente, tuttavia all'azienda viene addebitato solo 1 milione di richieste.
In questo caso le tariffe per l'utilizzo di Personalize saranno:
-
Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
-
Tariffa di addestramento della soluzione = 50 ore di addestramento * 0,24 USD per ora di addestramento = 12 USD
-
Tariffa di inferenza = 1 milione di utenti x 0,067 USD/1.000 suggerimenti = 67 USD
Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79,50 USD
Esempio 4: suggerimenti in batch a tema personalizzato con Content Generator
Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati per generare suggerimenti personalizzati relativi ad articoli con tematiche specifiche. Acquisisce 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore. L'azienda utilizza un'inferenza in batch per generare suggerimenti a tema per 100 elementi di partenza. Ogni richiesta di suggerimento restituisce 25 elementi per ciascun elemento di partenza. L'azienda riceverà 100 temi in totale.
In questo caso le tariffe per l'utilizzo di Personalize saranno:
Costo di elaborazione e archiviazione dei dati = 10 GB 0,05/GB = 0,50 USD
Costo della formazione sulla soluzione = 50 ore di formazione 0,24 USD/ora di formazione = 12 USD
Costo per inferenza = 100 articoli iniziali 0,067 USD/1.000 consigli + 100 temi 1/tema = 100,0067 USD
Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 100,0067 USD = 112,5067 USD
Suggeritori ottimizzati per caso d'uso
Amazon Personalize
Amazon Personalize offre suggeritori ottimizzati per caso d'uso che semplificano la creazione e il mantenimento di soluzioni comuni per i suggerimenti. Scegli i suggeritori che desideri utilizzare e Amazon Personalize configurerà automaticamente i modelli di machine learning (ML) sottostanti e ne gestirà completamente il ciclo di vita. Puoi scegliere fra nove suggeritori che offrono raccomandazioni personalizzate per diversi touchpoint nella tua esperienza utente.
I seguenti prezzi si applicano per l'utilizzo delle seguenti formule:
-
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
Importazione di dati
L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).
Costi di inserimento dati: 0,05 USD per GB
Ore per i suggeritori
Ti verrà addebitata una tariffa oraria per ogni suggeritore in base al numero di utenti* nei tuoi set di dati elaborati da Amazon Personalize. Ogni suggeritore fornisce una tariffa fissa di suggerimenti all'ora senza costi aggiuntivi in base al numero di utenti nel set di dati.
|
Users per recommender
|
Price per 100,000 users
|
Free recommendations per hour
|
|---|---|---|
|
Primi 100.000 utenti
|
0,375 USD
|
4.000
|
|
Successivi 900.000 utenti
|
0,045 USD
|
6.000
|
|
Successivi 9 milioni di utenti
|
0,018 USD
|
9.000
|
|
Oltre 10 milioni di utenti
|
0,005 USD
|
14.000
|
* Amazon Personalize consente di configurare la funzione di suggerimento in modo che restituisca i metadati dell'elemento nella risposta dell'API. Per ogni funzione di suggerimento configurata in modo da restituire i metadati dell'elemento, viene addebitato un costo aggiuntivo di 0,1 USD all'ora.
Suggerimenti aggiuntivi
Quando i suggerimenti all'ora superano il numero di suggerimenti gratuiti previsti dal piano dell'utente (vedi tabella sottostante), ti verrà addebitato il costo per i suggerimenti aggiuntivi utilizzati all'ora.
|
Additional recommendations
|
Price per 1,000 recommendations
|
|---|---|
|
Primi 100.000 suggerimenti all'ora per regione idonea
|
0,0833 USD
|
|
Primi 900.000 suggerimenti all'ora per regione idonea
|
0,0417 USD
|
|
Oltre 1 milione di suggerimenti al mese per regione idonea
|
0,0208 USD
|
* Amazon Personalize consente di configurare la funzione di suggerimento in modo che restituisca i metadati dell'elemento nella risposta dell'API. È previsto un costo aggiuntivo di 0,0167 USD ogni 1.000 suggerimenti aggiuntivi per ogni funzione di suggerimento con i metadati dell'elemento abilitati.
*Il numero di utenti (identificati da un 'user_id') corrisponde al numero di utenti unici nell'insieme dei set di dati delle interazioni su "Utenti" e "Interazioni".
È possibile specificare il throughput minimo per i consigli ottimizzati per i casi d'uso in raccomandazioni al secondo (RPS). Se l'RPS minimo fornito supera i suggerimenti effettivi richiesti al secondo, l'RPS minimo fornito verrà conteggiato sui consigli gratuiti all'ora inclusi nel livello utente. Se l'RPS minimo assegnato ti fa superare i suggerimento gratuiti all'ora inclusi nel tuo livello utente, ti verranno addebitati anche i suggerimenti aggiuntivi. Ad esempio, se imposti l'RPS minimo su 10, ti verranno addebitati i 36.000 consigli per quell'ora (3.600 secondi all'ora x 10 RPS) ad eccezione dei consigli gratuiti all'ora nel tuo livello utente.
Esempi di prezzo
Esempio 1: caso d'uso di suggeritori ottimizzati per una società di media
Una società di media fornisce tre diversi carousel di suggerimenti sulla propria app utilizzando tre suggeritori ottimizzati per i casi d'uso. Importa 200 GB di dati nel mese in questione e ha 2.000.000 utenti. I carousel registrano in genere meno di 9.000 visite all'ora; tuttavia, ci sono 140 ore di punta al mese in cui registrano 39.000 visite all'ora.
L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:
-
Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 200 GB x 0,05 USD per GB = 10 USD
-
Addebito per le ore del suggeritore:
-
Primi 100.000 utenti = 0,375 USD all'ora 720 ore al mese 3 consiglieri = 810,00 USD
-
Prossimi 900.000 utenti = 900.000 utenti 0,045 USD all'ora/100.000 utenti 720 ore al mese * 3 consiglieri = 874,80 USD
-
Prossimi 1.000.000 di utenti = 1.000.000 di utenti 0,018 USD all'ora/100.000 utenti 720 ore al mese * 3 consiglieri = 388,80 USD
-
Addebiti totali per ora di suggeritore = 810 USD + 874,80 USD + 388,80 USD = 2.073,60 USD
-
-
Addebito per suggerimenti aggiuntivi:
-
39.000 suggerimenti per ora di picco - 9.000 suggerimenti gratuiti all'ora = 30.000 suggerimenti aggiuntivi all'ora.
-
30.000 raccomandazioni aggiuntive per ora di punta 0,0833 USD/1.000 consigli 140 ore di punta * 3 consiglieri = 1.049,58 USD
-
Costo totale= 10 USD + 2.073,60 USD + 1.049.58 USD = 3.133,18 USD
Esempio 2: suggeritori ottimizzati per caso d'uso per rivenditore al dettaglio online
Un rivenditore online utilizza quattro suggeritori ottimizzati per i casi d'uso per fornire suggerimenti sui prodotti nella pagina dei dettagli del prodotto. Carica 10 GB di dati nel mese in questione e ha 800.000 utenti. Il traffico verso questi suggeritori non supera mai le 6.000 visite all'ora.
L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:
-
Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
-
Costi utente:
-
Primi 100.000 utenti = 0,375 USD all'ora 720 ore al mese 4 consiglieri = 1.080,00 USD
-
Prossimi 700.000 utenti = 700.000 utenti 0,045 USD all'ora/100.000 utenti 720 ore al mese * 4 consiglieri = 907,20 USD
-
Addebiti orari totali per suggeritore = 1080 USD + 907,20 USD = 1.987,20 USD
-
-
Addebito per suggerimenti aggiuntivi:
-
Poiché l'azienda non supera mai i 6.000 suggerimenti all'ora forniti dai propri suggeritori, non sono previsti costi aggiuntivi.
-
Costo totale = 0,50 USD + 1.987,20 USD = 1.987,70 USD
Segmentazione degli utenti
Amazon Personalize
Amazon Personalize utilizza il machine learning per segmentare automaticamente i tuoi utenti in base alla loro affinità con diversi prodotti, categorie, brand e altro ancora per creare campagne di marketing ancora più efficaci.
Le seguenti tariffe si applicano quando si utilizzano le seguenti formule per la segmentazione degli utenti:
-
aws-item-affinity
-
aws-item-attribute
Importazione di dati
L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).
Costi di inserimento dati: 0,05 USD per GB
Formazione
L'addebito del costo avviene in base alle ore di addestramento utilizzate per l'addestramento di una soluzione personalizzata con i tuoi dati. Amazon Personalize sceglie automaticamente i tipi di istanze migliori per addestrare la tua soluzione. Personalize calcola le ore di addestramento in base all'istanza utilizzata, il che significa che il numero di ore di addestramento addebitate può essere superiore al tempo trascorso realmente durante l'addestramento.
Costi di formazione : 0,24 USD per ora di formazione
Segmenti in batch (inferenza)
Ti viene addebitato il numero di segmenti richiesti in base al numero di utenti* nel set di dati elaborato da Amazon Personalize.
|
Users in dataset
|
Price per 1,000 users per segment
|
|---|---|
|
Primi 100.000 utenti
|
0,016 USD
|
|
Successivi 900.000 utenti
|
0,008 USD
|
|
Successivi 9 milioni di utenti
|
0,004 USD
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Successivi 40 milioni di utenti
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0,001 USD
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*Il numero di utenti (identificato con un "user_id") corrisponde agli utenti unici nell'insieme dei tuoi set di dati "Utenti" e "Interazioni".
Esempi di prezzo
Esempio 1: segmentazione in batch per un rivenditore al dettaglio online
Un rivenditore usa la segmentazione in batch per generare elenchi di utenti per campagne SMS e di messaggistica in app su prodotti specifici in vendita. Gestisce campagne su 10 prodotti e considera 2.000.000 di utenti per ogni campagna. Importa 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore.
La fattura per l'utilizzo di Amazon Personalize per queste campagne sarà:
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Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
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Addebito per l'addestramento della soluzione = 50 ore di addestramento x 0,24 USD per ora di addestramento = 12 USD
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Costo di generazione del segmento batch, primi 100.000 utenti = 100.000 utenti 0,016 USD/1.000 utenti 10 query = 16,00 USD
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Costo per generazione di segmenti in batch, successivi 900.000 utenti = 900.000 utenti 0,008/1.000 utenti 10 query = 72,00 USD
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Costo per generazione di segmenti in batch, successivi 1.000.000 di utenti = 1.000.000 di utenti 0,004/1.000 utenti 10 query = 40,00 USD
Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 16 USD + 72 USD + 40 USD = 140,50 USD
Esempio 2: segmentazione in batch per una società di media
Una società di media utilizza la segmentazione in batch per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati ai film in streaming sulla base degli attributi dei film, come genere, attore/attrice protagonista e premi vinti. L'azienda utilizza i segmenti di utenti generati per indirizzare le proprie campagne di marketing via e-mail. Il servizio tiene in considerazione 20 milioni di utenti per ogni campagna. L'azienda utilizza 650 GB di dati e l'addestramento richiede 1.800 ore. Esegue la segmentazione in base a 25 diversi attributi dei film per le loro campagne.
L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:
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Elaborazione e archiviazione di dati = 650 GB * 0,05 USD per GB = 32,50 USD
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Costo della formazione sulla soluzione = 1.800 ore di formazione * 0,24 USD/ora di formazione = 432,0 USD
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Addebito per inferenza, primi 100.000 utenti = 100.000 utenti 0,016 USD/1.000 utenti 25 query = 40 USD
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Costo per generazione di segmenti in batch, successivi 900.000 utenti = 900.000 utenti 0,008/1.000 utenti 25 query = 180 USD
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Costo di generazione del segmento batch, prossimi 9 milioni di utenti = 9.000.000 di utenti 0,004/1.000 utenti USD 25 query = 900$
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Costo per generazione di segmenti in batch, prossimi 10 milioni di utenti = 10.000.000 di utenti 0,001/1.000 utenti 25 query = 250 USD
Costo totale = 32,50 USD + 432 USD + 40 USD + 180 USD + 900 USD + 250 USD = 1.834,50 USD