Amazon Personalize では、実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金や前払いの義務はありません。処理および保存したデータの量、モデルをトレーニングするために使用したコンピューティング時間、レコメンデーションのスループットに基づいて課金されます。
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 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。
リアルタイムのレコメンデーションを提供する場合は、1 時間あたりのスループット容量について TPS 時間単位で課金されます (一番近い時間に切り上げ)。料金は、最小プロビジョンド TPS、または実際の TPS のどちらか大きい値にリクエスト処理の合計時間 (それぞれの時間内で 5 分単位) を掛けて計算されます。これらの使用量は月ごとに集約され、料金階層に従って請求されます。
TPS 時間 = (最小プロビジョンド TPS または実際の TPS のどちらか大きい値) x (5/60 分)
バッチレコメンデーション
バッチ推論ジョブでは、USER_PERSONALIZATION レシピと PERSONALIED_RANKING レシピの使用時には処理されたユーザー数に対して料金が発生し、RELATED_ITEMS レシピ使用時には処理されたアイテム数に対して料金が発生します。
今すぐ無料で AWS Personalize をお試しください。サインアップ後最初の 2 ヶ月間、以下が提供されます:
毎月最大 20GB
毎月最大 100 トレーニング時間
最大 50 TPS 時間のリアルタイムリコメンデーション/月
料金詳細
| 料金 | |
|---|---|
データ取り込み |
0.05 USD/GB |
トレーニング |
0.24 USD/トレーニング時間 |
レコメンデーション (推論) リアルタイム |
|
1 か月あたり最初の 2 万 TPS 時間まで |
リアルタイムレコメンデーション 1 TPS 時間につき 0.20 USD |
1 か月あたり次の 18 万 TPS 時間 |
リアルタイムレコメンデーション 1 TPS 時間につき 0.10 USD |
1 か月あたり 20 万 TPS 時間以降 |
リアルタイムレコメンデーション 1 TPS 時間につき 0.05 USD |
バッチレコメンデーション |
|
1 か月あたり最初の 2 千万件のレコメンデーション |
レコメンデーション 1000 件につき 0.067 USD |
1 か月あたり次の 1 億 8 千万件のレコメンデーション |
レコメンデーション 1000 件につき 0.058 USD |
1 か月あたり 2 億件以降のレコメンデーション |
レコメンデーション 1000 件につき 0.050 USD |
料金の例
メディア企業は、ユーザーの好みや消費行動をリアルタイムでプロファイリングすることにより、コンテンツの発見とレコメンデーションを強化しています。1 か月間で 200GB のデータをアップロードし、1 つのソリューションを 1 日に一度、20 分をかけてトレーニングを完了し、1 トレーニングあたり 10 トレーニング時間を消費しています。さらに、このお客様は、リアルタイムレコメンデーションを生成するために、月に 720 時間、10 TPS の推論能力を使用します。
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/1 GB = 10 USD
トレーニングの料金 = 300 トレーニング時間 x 0.24 USD/1 トレーニング時間 = 72 USD
推論の料金 (リアルタイム) = 10x 720 x 0.20 USD/TPS-時間 = 1,440 USD
合計コスト = 10 USD + 72 USD + 1,440 USD = 1,522 USD
説明を簡潔にするため、アップロードおよびトレーニングが実行されたテータ量は、1 つ目の例と同じとします。
次のように計算されます。
データの処理およびストレージの料金 = 200 GB x 0.05 USD/1 GB = 10 USD
トレーニングの料金 = 300 トレーニング時間 x 0.24 USD/1 トレーニング時間 = 72 USD
しかしこの例では、1 日のリクエスト量は変動します。
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 TPS-時間の計算方法を示します。
| 推論料金の計算 | |||||
| 時間 | 時間 (経過時間) | 最小プロビジョンド TPS | 実際の TPS | 最小プロビジョンド TPS と実際の TPS のうち大きな値 | TPS-時間 (最小プロビジョンド TPS または実際の TPS のどちらか大きい値) x 時間 (時間単位) |
| 午前 0.00～午後 6:00 | 18 | 30 | 20 | 30 | 540 |
| 午後 6:00～午後 10:00 | 4 | 30 | 40 | 40 | 160 |
| 午後 10:00～午後 11:00 | 1 | 30 | 5 | 30 | 30 |
| 午後 11:00～午後 12:00 | 1 | 20 | 0 | 20 | 20 |
| 使用された合計 TPS-時間/日 | 750 | ||||
| TPS-時間/月 | 22,500 | ||||
| レコメンデーション (推論) 料金の総額 | 使用した TPS-時間 (階層ごと) | 単価 (USD/TPS-時間) | 料金 (USD) | ||
| 階層 1 | 20,000 | 0.2 USD | 4,000 USD | ||
| 階層 2 | 2,500 | 0.1 USD | 250 USD | ||
| 4,250 USD | |||||
小売業者がバッチレコメンデーションを利用してユーザーに対するアイテムのレコメンデーションを生成し、パーソナライズされた E メールに使用します。モデルのトレーニングは 10 GB のデータを使って実施され、トレーニングには 50 時間のトレーニング時間がかかり、バッチ推論ジョブを使用して 100 万人のユーザーに対しそれぞれ 10 件のアイテムレコメンデーションを生成したと仮定します。
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の料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.5 USD
トレーニングの料金 = 50 トレーニング時間 x 0.24 USD/1 トレーニング時間 = 12 USD
推論の料金 = 100 万ユーザー* x 0.067 USD/1000 レコメンデーション = 67 USD
*USER-PERSONALIZATION レシピタイプに基づいて Solution を使用したときに各ユーザーに生成されるレコメンデーションは、バッチ料金の各ユーザーにつき、リクエストの結果 (アイテム) の数に関わらず 1 件のレコメンデーションとして計数されます。同様に、PERSONALIZED-RANKING では、ユーザーごとに再ランキングされたアイテムの数に関わらず、処理されたユーザー数に対してのみ支払いが発生します。‘RELATED_ITEMS’ レシピ使用時には、リクエストされた各商品の類似アイテム数に関わらず、処理されたアイテムの数に対してのみ支払いが発生します。
