Amazon Personalize の料金

Amazon Personalize v2 レシピ (User-Personalization-v2 および Personalized-Ranking-v2) は Transformer ベースのアーキテクチャを使用しているため、機械学習の専門知識がなくてもさまざまなパーソナライゼーションエクスペリエンスを簡単に構築できます。

v2 レシピを使用する場合のコストには、次の 3 つの要素があります。

• データインジェスト: Amazon Personalize にアップロードされるデータに 1 GB 単位で課金されます。これには、Amazon Personalize にストリーム配信されるリアルタイムデータと、Amazon Simple Storage Service (S3) 経由でアップロードされるバッチデータが含まれます。

• トレーニング:モデルトレーニングジョブごとに、トレーニングのために取り込まれたインタラクションの数に基づいて課金されます。リアルタイムのデータストリーミングまたは S3 バッチアップロードを介してインタラクションを取り込むことができます。サービスクォータよりも多くのインタラクションをインジェストした場合、トレーニング中にモデルが考慮するアイテムインタラクションの最大数（デフォルトでは30億）に基づいて課金されます。

• 推測:リアルタイムレコメンデーションとバッチレコメンデーションの両方について、レコメンデーションリクエストの数に基づいて課金されます。Amazon Personalize は、デフォルトですべてのアクティブなキャンペーンに対して、1 秒あたり 1 回以上の推奨リクエストトランザクション (TPS) を請求します。この最低 1 TPS 料金は、リクエストがない場合でも適用されます。 必要に応じて、より高い最低取引レートをプロビジョニングすることもできます。レコメンデーションリクエストのレートが最小プロビジョン TPS を超える場合、Amazon Personalize は自動スケーリングを実行してリクエストを処理し、トラフィックが減少すると最小プロビジョン TPS に戻ります。プロビジョニングされた最小 TPS (デフォルトでは 1 TPS) と実際に発生した TPS のうち大きい方に対して請求されます。料金の例 1 と 2 は、リアルタイム推論料金の計算方法を示しています。

価格表は、以下のレシピを使用する場合に適用されます。

• User-Personalization-v2

• Personalized-Ranking-v2

ある企業では、カスタムのリアルタイムレコメンデーションを使用して、ホームページ上のカルーセルに関するレコメンデーションを生成しています。1 か月に 200 GB のデータをアップロードし、1 週に 2 回、取り込まれたインタラクションの数が 1,000 万件であることを考慮して、各トレーニングでソリューションをトレーニングしています。1 日 10 時間の間、カルーセルのトラフィックは 1 時間あたり 36,000 回に上ります。ピーク時以外の時間帯では、カルーセルの訪問数は 1 時間あたり 3,600 回未満、または最低トランザクションレートである 1 TPS を下回ります。その結果、Personalize は最小 1 TPS まで自動的にスケールダウンされ、この期間中、お客様には 1 時間あたり 3,600 件のレコメンデーションリクエスト（1 秒あたり 1 回のトランザクション × 1 時間あたり 3,600 秒）が請求されます。
 
Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

• データ処理およびストレージ料金 = 200 GB * 1 GB あたり 0.05 ドル = 10.00 ドル

• ソリューショントレーニング料金 = トレーニングで取り込まれたインタラクション数1,000万回、インタラクション100万回あたり2.00ドル/月 8トレーニング = 160.00ドル

• • 推論の消費量と料金 (リアルタイム推論)

  • ピークトラフィック使用量:36,000 件のレコメンデーションリクエスト 1 日あたり 10 時間/月 30 日 = 10,800,000 件のレコメンデーションリクエスト

  • オフピーク時のトラフィック使用量:3,600 件のレコメンデーションリクエスト 1 日あたり 14 時間/月 30 日 = 1,512,000 件のレコメンデーションリクエスト

  • 12,312,000 件のレコメンデーションリクエスト * 1,000 件のリアルタイムレコメンデーションリクエストあたり 0.15 ドル = 1,846.80 ドル

総費用 = 10.00 USD + 160 USD + 1,846.80 USD + 1,100 USD = 2,016.80 USD

わかりやすくするために、例 1 の会社が、同じ量のデータインジェストとトレーニングを使用するレコメンデーションのカルーセルをもう 1 つ作成していると仮定します。ただし、このカルーセルのトラフィックは、1 日を通して大きく変動します。この例では、顧客はより高い最小 TPS をプロビジョニングしています。
 
推論の使用量と料金: 以下の表で、トラフィック量が変動するシナリオと、1 日の間に使用されたレコメンデーションリクエストの計算方法を示します。

ある企業では、カスタムのリアルタイムレコメンデーションを使用して、ホームページ上のカルーセルに関するレコメンデーションを生成しています。1 か月に 200 GB のデータをアップロードし、ソリューションを週に 2 回トレーニングします。各トレーニングには 15 時間のトレーニング時間が必要です。1 日 10 時間の間、カルーセルのトラフィックは 1 時間あたり 36,000 回に上ります。ピーク時以外の時間帯では、カルーセルの訪問数は 1 時間あたり 3,600 回未満、または最低トランザクションレートである 1 TPS を下回ります。その結果、Personalize は最小 1 TPS まで自動的にスケールダウンされ、この期間中、お客様には 1 時間あたり 3,600 件のレコメンデーションリクエスト（1 秒あたり 1 回のトランザクション × 1 時間あたり 3,600 秒）が請求されます。

Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

• データ処理およびストレージ料金 = 200 GB あたり 0.05 ドル = 10.00 ドル
• ソリューショントレーニング料金 = 15 トレーニング時間 1 か月あたり 8 トレーニング 1 時間あたり 0.24 USD = 28.80 ドル
• 推論の消費量と料金 (リアルタイム推論)
        o ピーク時のトラフィック使用量:36,000 件のレコメンデーションリクエスト 1 日あたり 10 時間/月 30 日 = 10,800,000 件のレコメンデーションリクエスト
        o オフピーク時のトラフィック使用量:3,600 件のレコメンデーションリクエスト 1 日あたり 14 時間 × 1 か月あたり 30 日 = 1,512,000 件のレコメンデーションリクエスト
        o 12,312,000 件のレコメンデーションリクエスト * リアルタイムのレコメンデーションリクエスト 1,000 件あたり 0.0556 USD = 684.55 USD

総費用 = 10 USD + 28.80 USD + 684.55 USD = 723.35 USD

わかりやすくするために、例 1 の会社が、同じ量のデータインジェストとトレーニングを使用するレコメンデーションのカルーセルをもう 1 つ作成していると仮定します。ただし、このカルーセルのトラフィックは、1 日を通して大きく変動します。この例では、顧客はより高い最小 TPS をプロビジョニングしています。

推論の使用量と料金: 以下の表で、トラフィック量が変動するシナリオと、1 日の間に使用されたレコメンデーションリクエストの計算方法を示します。

ある企業は、カスタムレコメンデーションを使用して、メールマーケティングキャンペーンの各ユーザー向けにパーソナライズされた商品レコメンデーションを生成します。10GB のデータをインジェストし、トレーニングに 50 時間かかります。同社はバッチ推論を使用して、100 万人のユーザーを対象とするレコメンデーションを生成しています。各レコメンデーションリクエストは、ユーザー 1 人あたり 10 件のアイテムを返しますが、会社が請求するのは 100 万件のリクエストに対してのみです。

この場合、Personalize の使用料金は以下のようになります。

• データの処理およびストレージの料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.50 USD

• ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 50 時間* x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 12 USD

• 推論の料金 = 100 万ユーザー* x 0.067 USD/1,000 レコメンデーション = 67 USD

総費用 = 0.50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD

ある会社がカスタムレコメンデーションを使用して、テーマを持ったパーソナライズされたアイテムレコメンデーションを生成しています。10 GB のデータをインジェストし、トレーニングに 50 時間かかります。同社はバッチ推論を使用して、100 個のシードアイテムに対してテーマ別のレコメンデーションを生成しています。各レコメンデーションリクエストは、シードアイテムあたり 25 アイテムを返します。同社には合計 100 個のテーマを取得します。

この場合、Personalize の使用料金は以下のようになります。
データ処理およびストレージ料金 = 10 GB 0.05ドル/GB = 0.50 ドル
ソリューショントレーニング料金 = 50 トレーニング時間 $0.24 /トレーニング時間 = 12 ドル
推論料金 = シードアイテム 100 ドル/レコメンデーション 1,000 ドル/レコメンデーション 1,000 ドル+テーマ 100 ドル/テーマ = 100.0067 ドル
総費用 = 0.50 USD + 12 USD + 100.0067 USD = 112.5067 USD

Amazon Personalize は、一般的なレコメンデーションソリューションの作成と保守を簡素化する、ユースケースに最適化されたレコメンダーを提供します。使用するレコメンダーを選択すると、Amazon Personalize が基盤となる機械学習 (ML) モデルを自動的に構成し、そのライフサイクルを完全に管理します。ユーザーエクスペリエンスのさまざまなタッチポイントに対してパーソナライズされたレコメンデーションを提供する 9 つのレコメンダーから選択できます。

以下のレシピを使用する場合は、次の料金が適用されます。

• 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

Amazon Personalize にアップロードされるデータに 1 GB 単位で課金されます。これには、Amazon Personalize にストリーム配信されるリアルタイムデータと、Amazon Simple Storage Service (S3) 経由でアップロードされるバッチデータが含まれます。

データ取り込みコスト:1 GB あたり 0.05 ドル

あるメディア企業は、ユースケースに最適化された 3 つのレコメンダーを使用して、アプリ上の 3 つの異なるレコメンデーションカルーセルを強化しています。その月に 200GB のデータをインジェストし、2,000,000 人のユーザーを抱えています。通常、カルーセルの 1 時間あたりの訪問数は 9,000 件未満です。ただし、1 か月あたり 140 件のピーク時には 1 時間あたり 39,000 件の訪問があります。

Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

• データの処理およびストレージの料金 = 200 GB x 0.05 USD/GB = 10 USD

• 推奨時間料金:
  

  • 最初の 100,000 ユーザー = 1 時間あたり 0.375 ドル/月 720 時間 = 推薦者 3 人 = 810.00 ドル

  • 次の90万人のユーザー = 90万人のユーザー = 1時間あたり0.045ドル/100,000人のユーザー/1か月720時間 * 3人の推薦者 = 874.80ドル

  • 次の 100 万人のユーザー = 100 万人のユーザー = 1 時間あたり 0.018 ドル/100,000 ユーザー 1 か月あたり 720 時間* 3 人の推薦者 = 388.80 ドル

  • レコメンダー時間料金の合計 = 810.00 USD + 874.80 USD + 388.80 USD = 2,073.60 USD

• 追加レコメンデーションの料金:
  

  • ピーク時 1 時間あたり 39,000 件のレコメンデーション – 1 時間あたり 9,000 件の無料レコメンデーション = 1 時間あたり 30,000 件の追加レコメンデーション。

  • ピーク時あたり30,000件の追加推奨事項 0.0833ドル/1,000件の推奨事項 140時間* 3人の推奨者 = 1,049.58ドル
    

総費用 = 10 USD + 2,073.60 USD + 1,049.58 USD = 3,133.18 USD

あるオンライン小売業者は、ユースケースに最適化された 4 つのレコメンダーを使用して、商品詳細ページに商品レコメンデーションを提供しています。その月に 10 GB のデータをアップロードしており、800,000 人のユーザーを抱えています。これらのレコメンダーへのトラフィックは、1 時間あたり 6,000 件を超えることはありません。

Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

• データの処理およびストレージの料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.50 USD

• ユーザー料金:

  • 最初の 100,000 ユーザー = 1 時間あたり 0.375 ドル/月 720 時間 = 推薦者 4 人 = 1,080.00 ドル

  • 次の70万人のユーザー = 70万人のユーザー = 1時間あたり0.045ドル/100,000人のユーザー/1か月720時間 * 4人の推薦者 = 907.20ドル

  • レコメンダー時間料金の合計 = 1080.00 USD+ 907.20 USD = 1,987.20 USD

• 追加レコメンデーションの料金:

  • レコメンダーに含まれている 1 時間あたりのレコメンデーション数は 6,000 件を超えないため、追加のレコメンデーション料金は発生しません。

総費用 = 0.50 USD + 1,987.20 USD = 1,987.70 USD

小売業者は、バッチセグメンテーションを使用して、特定の販売商品の SMS およびアプリ内メッセージングキャンペーン用のユーザーリストを生成します。10 個の製品に対してキャンペーンを実施し、各キャンペーンのユーザー数は 200万人にのぼります。10GB のデータをインジェストし、トレーニングには 50 時間を必要とします。

これらのキャンペーンに Amazon Personalize の使用に対する料金は以下のとおりです。

• データの処理およびストレージの料金 = 10 GB *x 0.05 USD/GB = 0.50 USD

• ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 50 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 12.00 USD

• バッチセグメント生成料金、最初の 100,000 ユーザー = 100,000 ユーザー = 0.016 ドル/1,000 ユーザー 10 クエリ = 16.00 ドル

• バッチセグメント生成料金、次の 900,000 ユーザ = 900,000 ユーザ $0.008/1,000 ユーザ 10 クエリ = $72.00

• バッチセグメント生成料金、次の 100 万人のユーザー = 100 万人のユーザー = 0.004 ドル/1,000 ユーザー 10 クエリ = 40.00 ドル

総費用 = 0.50 USD + 12 USD + 16 USD + 72 USD + 40 USD = 140.50 USD

メディア会社は、バッチセグメンテーションを使用して、ジャンル、主演俳優/女優、受賞した賞など、映画の属性に基づいて映画ストリーミングに関心のあるユーザーを特定します。同社は、生成されたユーザーのセグメントを使用して、電子メールマーケティングキャンペーンをターゲットにしてます。同社では、キャンペーンごとに 2,000 万人のユーザーが考慮対象となっています。同社は 650 GB のデータを使用しており、トレーニングには 1,800 時間のトレーニングが必要です。同社では、キャンペーン用に 25 種類の映画属性でセグメンテーションを行っています。

Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

• データ処理およびストレージの料金 = 650 GB x 0.05 USD/GB = 32.50 USD

• ソリューショントレーニング料金 = 1,800トレーニング時間 x 0.24ドル/トレーニング時間 = 432.0ドル

• 推論料金、最初の 100,000 ユーザー = 100,000 ユーザー = 0.016 ドル/1,000 ユーザー 25 クエリ = 40 ドル

• バッチセグメント生成料金、次の 900,000 ユーザ = 900,000 ユーザ $0.008/1,000 ユーザ 25 クエリ = 180 ドル

• バッチセグメント生成料金、次の 900 万人のユーザー = 900 万人のユーザー = 0.00,000 ドル、1,000 ユーザー 25 クエリ = 900 ドル

• バッチセグメント生成料金、次の1,000万人のユーザー = 1,000万人のユーザー = 0.001ドル/1,000ユーザー 25クエリ = 250ドル

総費用 = 32.50 USD + 432 USD + 40 USD+ 180 USD + 900 USD + 250 USD = 1,834.50 USD