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。

料金の概要

データ取り込み

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。

トレーニング
データを使用してカスタムモデルをトレーニングするのに費やされるトレーニング時間に課金されます。注意: トレーニング時間とは、4v CPU と 8 GiB メモリを使用する 1 時間のコンピューティング能力です。Amazon Personalize は、データをトレーニングするための最も効率的なインスタンスタイプを自動的に選択します。これは、ジョブをより迅速に完了するためにベースラインの仕様を超えるインスタンスである可能性があります。したがって、請求されるトレーニング時間の時間数が、経過時間の時間数よりも長くなる可能性があります。
レコメンデーション (推論)
リアルタイムレコメンデーション
 
Amazon Personalize によって処理されたパーソナライゼーションのリクエストに料金が発生します。このサービスは、1 秒あたりのトランザクション (TPS) で測定される、リアルタイムのレコメンデーションをサポートしています。Amazon Personalize では、プロビジョニングされたスループットまでのリクエストに対する低レイテンシーのレスポンスが保証されますが、開発者は全体の最小限度を指定する必要があります。リクエストされたスループットが、設定された最小プロビジョンド TPS を超える場合、Amazon Personalize は、追加のリクエストに対応するためにスケールアップを実行し、その後トラフィックの減少に伴って最小限度までスケールダウンを実行します。実際に実行された TPS は、5 分の範囲内における 1 秒あたりのリクエストの平均を計算して算出されます。お支払い額は、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で計算されます。

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。

無料トライアル

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:

データ処理およびストレージ

毎月最大 20GB

トレーニング

毎月最大 100 トレーニング時間

レコメンデーション

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

例 1: メディア企業向けのリアルタイムレコメンデーション

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

例 2: 変動する推論トラフィックのあるリアルタイムレコメンデーション

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
例 3: バッチレコメンデーション

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。

料金に関するその他のリソース

TCO 計算ツール

総所有コスト (TCO) を計算

簡易見積りツール

AWS の月額料金を簡単に計算

エコノミクスリソースセンター

AWS に切り替えるための追加のリソース

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