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Amazon Rekognition の料金
Amazon Rekognition では、4 種類の使用法があり、それぞれ独自の料金の詳細が定められています。 以下の詳細をご覧ください
Amazon Rekognition Image の料金
Amazon Rekognition Image では、機械学習の専門知識を必要とせずに、実績のある高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーを使用して、アプリケーションに画像分析を簡単に追加できるようになります。Amazon Rekognition Image では、実際に使用した分のみ料金が発生します。初期費用や最低利用料金はかかりません。Amazon Rekognition Image では、2 種類の料金があります。画像分析の料金と顔メタデータストレージの料金です。
画像分析: Amazon Rekognition 画像は API を使用して画像を分析するたびに料金を請求します。単一の画像に対する複数の API の実行は、複数画像の処理としてカウントされます。使用量は、1 か月あたりに処理された画像の量に関連付けられた段階制価格モデルに基づいて請求されます。 Amazon Rekognition Image API の大半は、グループ 1 とグループ 2 に分類され、それぞれ料金が異なります。
グループ 1: AssociateFaces、CompareFaces、DisassociateFaces、IndexFaces、SearchFacesbyImage、SearchFaces、SearchUsersByImage、SearchUsers
グループ 2: DetectFaces、DetectModerationLabels、DetectLabels、DetectText、RecognizeCelebrities、DetectProtectiveEquipment API
Amazon Rekognition Image は、上記のグループ 1 およびグループ 2 に記載された API 以外に、Image Properties もサポートしており、グループ 1 およびグループ 2 とは別の料金設定となっています。
顔メタデータのストレージ: 顔とユーザーの検索を有効にするには、Amazon Rekognition が顔の一致を検索できるように、顔メタデータオブジェクト (顔ベクトルとユーザーベクトル) のリポジトリを保存する必要があります。ストレージ料金は月ごとに課金され、1 か月未満の料金は日割りで計算されます。
AWS 無料利用枠
AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Image を無料で開始していただけます。無料利用枠の期間はアカウント作成日から 12 か月間です。
画像分析: 無料利用枠の期間中は、グループ 1 およびグループ 2 の API で、それぞれ 1 か月に 1,000 枚の画像を無料で分析できます。Image Properties のための無料利用枠は提供されていません。
顔メタデータのストレージ: 無料利用枠の期間中は、1 か月あたり 1,000 個の顔ベクトルオブジェクトと 1,000 個のユーザーベクトルオブジェクトを無料で保存できます。
2025 年 7 月 15 日以降、AWS の新規のお客様には最大 200 USD の AWS 無料利用枠クレジットが付与されます。このクレジットは、Amazon Rekognition を含む対象の AWS サービスに適用できます。アカウントのサインアップ時に、無料プランと有料プランのどちらかを選択できます。無料プランは、アカウント作成後 6 か月間ご利用いただけます。有料プランにアップグレードすると、無料利用枠のクレジット残高が自動的に AWS 請求に適用されます。すべての無料利用枠クレジットは、アカウント作成日から 12 か月以内に使用する必要があります。AWS 無料利用枠プログラムの詳細については、AWS 無料利用枠のウェブサイトと AWS 無料利用枠のドキュメントをご覧ください。
料金表
画像分析
顔メタデータのストレージ
料金の例
アプリケーションで、ラベル検出の必要な画像が 1 か月に 250 万枚分析されるとします。Amazon Rekognition の DetectLabels API を使用して、この 250 万枚の画像を分析します。
Group 2 API (DetectLabels) で処理される画像の合計枚数は、250万枚です。
Group 2 API を使用して 250 万枚を処理するコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.0010 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.0010 USD/画像 = 1,000 USD |
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次の 1,500,000 画像 |
画像あたり 0.0008 USD |
1,500,000 枚の画像 × 0.0008 USD/画像 = 1,200 USD |
| 合計: 2,200 USD |
お客様のアプリケーションが 1 か月に 250 万枚の画像を分析し、画質とドミナントカラーの検出のために画像プロパティを必要とすると仮定しましょう。入力パラメータとして IMAGE_PROPERTIES のみを使用して、Amazon Rekognition の DetectLabels API により、これらの 250 万枚の画像を分析します。
Image Properties で処理した画像の合計数は 250 万枚です。
Image Properties で 250 万枚の画像を処理した場合のコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
|
最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.00075 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.00075 USD/画像 = 750 USD |
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次の 1,500,000 画像 |
画像あたり 0.0006 USD |
1,500,000 枚の画像 × 0.0006 USD/画像 = 900 USD |
| 合計: 1,650 USD |
お客様のアプリケーションが、ラベル検出と画像プロパティの両方を同時に必要とする 100 万枚の画像を 1 か月で分析すると仮定しましょう。Amazon Rekognition の DetectLabels API を GENERAL_LABEL と IMAGE_PROPERTIES の両方で使用し、これらの 100 万枚の画像を分析するとします。
DetectLabels API と Image Properties の両方で画像を処理する必要があるため、DetectLabels API と Image Properties の両方で課金されます。
処理画像の合計数:
- DetectLabels API (GENERAL_LABEL 入力パラメータ) 100万
- Image Properties (IMAGE_PROPERTIES 入力パラメータ) 100 万
総コストは以下のように計算されます。
| API | コストタイプ | 料金 | 使用料金 |
| DetectLabels API (GENERAL_LABEL) | 最初の 1,000,000 ページ | 画像あたり 0.001 USD | 1,000,000 枚の画像 × 0.001 USD/画像 = 1,000 USD |
| Image Properties | 最初の 1,000,000 ページ | 画像あたり 0.00075 USD | 1,000,000 枚の画像 × 0.00075 USD/画像 = 750 USD |
| 合計: 1,750 USD |
アプリケーションで、DetectLabels API を使用して、300 万枚の画像が分析されるとします。 その後、同じ月に、IndexFaces API を使用して 100 万件の顔のコレクションを作成し、500,000 件の AssociateFaces API コールを実行して各ユーザーに 2 つの顔を割り当て、SearchUsersByImage API を使用してコレクション内で 250 万件の検索を実行します。
グループ 1 の API (IndexFaces、AssociateFaces、SearchUsersbyImage) で処理された画像の総数は 400 万枚です。
グループ 2 の API (DetectLabels) で処理された画像の総数は 300 万枚です。
Group 1 API を使用して 400 万枚を処理するコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.0010 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.0010 USD/画像 = 1,000 USD |
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次の 3,000,000 画像 |
画像あたり 0.0008 USD |
3,000,000 枚の画像 × 0.0008 USD/画像 = 2,400 USD |
顔メタデータストレージの料金 = 100 万個の顔ベクトル x 0.00001 USD/月 + 500,000 個のユーザーベクトル x 0.00001 USD/月 = 15 USD
Group 2 API を使用して 300 万枚を処理するコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
|
最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.0010 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.0010 USD/画像 = 1,000 USD |
|
次の 3,000,000 画像 |
画像あたり 0.0008 USD |
2,000,000 枚の画像 × 0.0008 USD/画像 = 1,600 USD |
| 合計: 2,600 USD |
総費用 = 3,400 USD + 15 USD + 2,600 USD = 6,015 USD
アプリケーションが 1,000 万の顔と 200 万人のユーザーコレクションを作成するとします。その後、同じ月に、作成した顔コレクションで 5,500 万件の検索を実行し、15 日後に削除します。その後、4,000 万枚の画像を分析してラベルを検出し、画像からテキストを抽出します。
このシナリオでは、最初に 1,000 万件の IndexFaces API コールを実行して顔コレクションを作成し、200 万件の AssociateFaces API コールを実行して各ユーザーに 5 つの顔を割り当て、SearchUsers API コールを 5,500 万回実行して検索を実行します。その後、4,000 万件の DetectLabels API コールを実行してラベルを検索し、4,000 万件の DetectText API コールを実行してテキストを抽出します。
グループ 1の API (IndexFaces、AssociateFaces、SearchUsers) で処理された画像の総数は 6,700 万枚です。
グループ 2 の API (DetectLabels、DetectText)で処理された画像の合計数は 8,000 万枚です。
Group 1 API を使用して 6.500 万枚を処理するコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.0010 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.0010 USD/画像 = 1,000 USD |
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次の 4,000,000 ページ |
画像あたり 0.0008 USD |
4,000,000 枚の画像 x 0.0008 USD/画像 = 3,200 USD |
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次の 30,000,000 ページ |
画像あたり 0.0006 USD |
30,000,000 枚の画像 x 0.0006 USD/画像 = 18,000 USD |
|
次の 3,200 万枚の画像 |
画像あたり 0.0004 USD |
32,000,000 枚の画像 x 0.0004 USD/画像 = 12,800 USD |
| 合計: 35,000 USD
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顔メタデータストレージの料金 = 1,000 万個の顔ベクトル x 0.00001 USD/月 + 200 万個のユーザーベクトル x 0.00001 USD/月 x 0.5 か月 = 60 USD
100 万個の顔ベクトル x 0.00001 USD/月 + 500,000 個のユーザーベクトル x 0.00001 USD/月 = 15 USD
Group 2 API を使用して 8,000 万枚を処理するコスト
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
|
最初の 1,000,000 ページ |
画像あたり 0.0010 USD |
1,000,000 枚の画像 × 0.0010 USD/画像 = 1,000 USD |
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次の 4,000,000 ページ |
画像あたり 0.0008 USD |
4,000,000 枚の画像 x 0.0008 USD/画像 = 3,200 USD |
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次の 30,000,000 ページ |
画像あたり 0.0006 USD |
30,000,000 枚の画像 x 0.0006 USD/画像 = 18,000 USD |
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次の 45,000,000 画像 |
画像あたり 0.00025 USD |
45,000,000 枚の画像 × 0.00025 USD/画像 = 11,250 USD |
| 合計: 33,450 USD |
総費用 = 35,000 USD + 60 USD + 33,450 = 68,510 USD
Amazon Rekognition Video の料金
Amazon Rekognition Video は、保存された動画の分析とリアルタイムストリーミング動画イベントの両方をサポートします。Amazon Rekognition Video では、実際に使用した分のみ料金が発生します。プロビジョンするリソースはなく、前払い料金、最低料金もありません。
Amazon Rekognition ストリーミング動画イベントは、新規または既存の Kinesis Video Streams からの動画を処理します。Rekognition は、動画分析を開始するための通知を送信した場合にのみ、Kinesis Video ストリームの処理を開始し、イベントごとに最大 120 秒の動画を分析できます。Amazon Rekognition によって処理された動画の量に対してのみ支払います。注: Amazon Kinesis Video Streams サービスは別途お支払いいただきます。
Amazon Rekognition Stored Video Analysis では、Amazon S3 から分析した動画に対して料金が発生します。動画内の同じセクションに複数の API コールを行った場合、各 API に対して個別に料金が発生します。
顔メタデータのストレージ: 顔検索を有効にするには、Amazon Rekognition が顔の一致を検索できるように、顔メタデータのリポジトリを保存しておく必要があります。ストレージ料金は月ごとに課金され、1 か月未満の料金は日割りで計算されます。
料金表
ストリーミング動画イベント
保存された動画の分析
Media Analysis
ストレージ
| 機能 | 料金 |
|
顔メタデータのストレージ |
1 か月あたり 0.00001 USD / 顔メタデータ** |
**ストレージ料金は月ごとに課金され、1 か月未満の料金は日割りで計算されます。
無料利用枠
AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Video を無料で開始していただけます。無料利用枠の期間はアカウント作成日から 12 か月間で、毎月 60 分間の動画分析を無料でご利用いただけます。Amazon Rekognition Video の無料利用枠には、ラベル検出、コンテンツモデレーション、顔検出、顔検索、有名人の認識、テキスト検出、人物の動線の検出が含まれます。
料金の例
ストリーミング動画イベント
あなたが家庭用コネクテッドカメラプロバイダーであり、1,000 人のユーザーがいると仮定しましょう。各ユーザーの家には 1 台のカメラがあり、モーションを検出すると動画のストリーミングが行われます。ユーザーは平均して 1 日あたりカメラごとに 7 回のモーションイベントがあると仮定しましょう。モーションイベントごとに、サービスプロバイダーは 10 秒の動画を Amazon Rekognition Streaming Video Events にストリーミングします。
月額料金:
このような 1,000 人のユーザーが使用している AWS リージョンは、米国東部であると仮定します。モーションイベントごとに、モーション検出後にの動画が 10 秒間処理され、その動画クリップに人、ペット、またはパッケージが含まれているかどうかを分析するとします。1 分間の動画処理の費用は 0.00817 USD です。
月額合計料金は以下のように計算されます。
ユーザーごとに処理される動画の分数 (各ユーザーには 1 台のカメラがあります) = 10 秒 * カメラごとに 1 日あたり 7 回のモーションイベント * 1 か月に 30 日/60 = ユーザーごとに 1 か月あたり 35 分の動画を処理。
1000 ユーザーに対して処理される動画の合計分数 = 35 * 1000 = 35,000 分
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機能 |
料金 |
使用料金 |
|---|---|---|
|
ラベル検出 |
0.00817 USD/分 |
1 か月あたり 35,000 分 * 0.00817 USD/分 = 285.95 USD (継続) |
住宅に 2,000 台のカメラを設置してプロの動画モニタリングサービスを提供するとします。これらの各カメラは、モーション検出後、イベントごとに 10 秒間 Rekognition への動画のストリーミングを開始します。1 日あたりカメラごとに平均 20 回のモーションイベントがあると仮定しましょう。
月額料金:
これらの 2,000 台のカメラに使用されている AWS リージョンは、米国東部であると仮定します。モーションイベントごとに、モーション検出後にの動画が 10 秒間処理され、その動画クリップに人が含まれているかどうかを分析するとします。1 分間の動画処理の費用は 0.00817 USD です。
月額合計料金は以下のように計算されます。
ユーザーごとに処理される動画の分数 (各ユーザーには 1 台のカメラがあります) = 10 秒 * カメラごとに 1 日あたり 20 回のモーションイベント * 1 か月に 30 日/60 = カメラごとに 1 か月あたり 100 分の動画を処理。
2000 台のカメラに対して処理される動画の合計分数 = 100 * 2000 = 200,000 分
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機能 |
料金 |
使用料金 |
|---|---|---|
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ラベル検出 |
0.00817 USD/分 |
1 か月あたり 200,000 分 * 0.00817 USD/分 = 1,634 USD (継続) |
保存された動画の分析
お使いのアプリケーションで、毎月、ラベル検出とショット検出を使って Amazon S3 に保存されている 100,000 分の動画を、およびコンテンツのモデレーションを使って AWS 米国東部 1 リージョンにある 50,000 分の動画を分析した場合の例です。
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特徴 |
料金 |
使用料金 |
|---|---|---|
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ラベル検出 |
0.10 USD/分 |
100,000 分/月 x 0.10 USD/分 = 10,000 USD/月 (継続) |
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ショット検出 |
0.05 USD/分 |
100,000 分/月 x 0.05 USD/分 = 5,000 USD/月 (継続) |
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コンテンツのモデレーション |
0.10 USD/分 |
50,000 分/月 x 0.10 USD/分 = 5,000 USD/月 (継続) |
Amazon Rekognition カスタムラベルの料金
Amazon Rekognition カスタムラベルを使用して、ビジネスニーズに合わせた画像の物体やシーンを特定できます。Rekognition カスタムラベルの使用には、2 種類の料金があります。
トレーニング時間
Amazon Rekognition Custom Labels を使用してカスタムモデルを構築する際には、トレーニング時間あたりの料金が発生します。Amazon Rekognition カスタムラベルは、モデルをもっと高速にトレーニングするために複数のコンピューティングリソースを並行して実行することがあります。つまり、請求される時間数はモデルのトレーニングに費やされた実際の経過時間よりも大きくなる場合があります。モデルのトレーニングに必要なトレーニング時間数は、トレーニングセットの画像数やラベル数、モデルのトレーニングに使用される機械学習アルゴリズムのタイプなどの要因に左右されます。一般論ですが、モデルの 90% のトレーニングは 24 時間未満で終わります。トレーニング時間が 72 時間を超えるモデルは自動的に終了されます。自動終了したトレーニングで請求されることはありません。
たとえば、トレーニングが午後 4:00 に開始し、午後 8:30 に終了し、Amazon Rekognition カスタムラベルが 2 つのリソースを並行使用してモデルのトレーニング時間を短縮したと想定します。請求される合計のトレーニング時間は、9 時間 (4.5 時間の経過時間 x 2 個のリソース) になります。
推論時間
カスタムモデルをトレーニングした各時間に対して、画像処理のために利用できるコストがあります。1 時間に処理できる画像の数は、多くの要素に応じて決まります。たとえば、処理される画像のサイズやカスタムモデルの複雑さなどです。Amazon Rekognition カスタムラベルでは、画像をより迅速に処理するために並行して複数のコンピューティングリソースを実行する場合があります。つまり、請求される時間数はカスタムモデルのトレーニングに費やす実際の経過時間数よりも多い場合があります。
たとえば、午後 2:00 にカスタムモデルの推論を開始し、午後 5:00 に終了し、画像を処理するのに、並行して 2 つのリソースをプロビジョニングするために使用したとします。請求される合計の推論時間は、6 時間 (3 時間の経過時間 x 2 個のリソース) になります。
画像をバッチで処理する場合 (1日1週間または1週間に1回、または日中の予定時刻に)、予定時刻にカスタムモデルをプロビジョニングし、すべての画像を処理してからリソースのプロビジョニングを解除する必要があります。リソースのプロビジョニングを解除しない場合、画像が処理されなくても引き続き請求されます。
無料利用枠
AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Custom Labels を無料で開始していただけます。無料利用枠の期間はアカウント作成日から 12 か月間で、毎月 2 時間の無料トレーニングと 1 時間の無料推論を無料でご利用いただけます。
2025 年 7 月 15 日以降、AWS の新規のお客様には最大 200 USD の AWS 無料利用枠クレジットが付与されます。このクレジットは、Amazon Rekognition を含む対象の AWS サービスに適用できます。アカウントのサインアップ時に、無料プランと有料プランのどちらかを選択できます。無料プランは、アカウント作成後 6 か月間ご利用いただけます。有料プランにアップグレードすると、無料利用枠のクレジット残高が自動的に AWS 請求に適用されます。すべての無料利用枠クレジットは、アカウント作成日から 12 か月以内に使用する必要があります。AWS 無料利用枠プログラムの詳細については、AWS 無料利用枠のウェブサイトと AWS 無料利用枠のドキュメントを参照してください。
料金表
料金の例
あなたがオンラインの休暇のウェブサイトであり、お客様ががあなたの物件を検索しやすくしたいとします。いくつかの関連するラベル (ビリヤード台、ダイニングルーム、海側など) を特定し、画像でこれらの特徴を見つけるためにカスタムモデルをトレーニングする必要があります。カスタムモデルのトレーニングにトレーニングに 10.2 時間がかかるとします。また、サイトが受信するすべての画像を処理するために 1 日あたり推論に 0.5 時間が必要だと仮定します。
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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10.2 時間のトレーニング時間 |
1 時間あたり 1 USD |
10.2 時間 x 1 USD/時間 = 10.20 USD (1 回のみ) |
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0.5 推論時間/日 |
1 時間あたり 4 USD
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0.5 時間/日 x 4 USD/時間 = 2.00 USD/日 (継続) |
あなたが製造元であり、特定の機械部品組立ラインを通過する際に特定したいとします。一日中、さまざまな機械部品の画像をキャプチャします。モデルのトレーニングにトレーニングに 11 時間がかかったとします。
1 日を通して画像の流れが安定しているため、モデルは午前 9 時から午後 5 時まで、毎日合計 8 時間連続して実行する必要があります。
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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11 時間のトレーニング時間 |
1 時間あたり 1 USD |
11 時間 x 1 USD / 時間 = 11.00 USD (1 回のみ) |
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8 推論時間 / 日 |
1 時間あたり 4 USD
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8 時間 / 日 x 4 USD / 時間 = 32.00 USD / 日 (継続) |
あなたがクライアントに最適なインフルエンサーを正確かつ迅速に特定するために、数十万人のインフルエンサーを監視しているソーシャルメディアマーケティング代理店だとします。さまざまなソーシャルメディアチャネルから取得した 1 日あたり 450,000 枚のインフルエンサー画像を処理し、カスタムラベルモデルで実行します。1 日あたり 440,000 枚の画像を処理するには、1 日あたりおよそ 44 推論時間が必要だと仮定しましょう。モデルのトレーニングに 9 時間がかかったとします。
1 日あたり 440,000 枚の画像の規模では、ニーズを満たすために少なくとも 2 個の推論リソースを並行して実行する必要があります。
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
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9 時間のトレーニング時間 |
1 時間あたり 1 USD |
9 時間 x 1 USD / 時間 = 9.00 USD (1 回のみ) |
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44 推論時間 / 日 |
1 時間あたり 4 USD |
44 時間/日 x 4 USD/時間 = 180.00 USD/日 (継続) |
Amazon Rekognition Face Liveness の料金
Amazon Rekognition Face Liveness は、実際のユーザーのみがサービスにアクセスでき、なりすましを使用する悪意のある人物はアクセスできないことを検証します。Face Liveness は、自撮り動画を分析して、印刷された写真、デジタル写真、デジタル動画、3D マスクなどのなりすましや、事前に録画された動画やディープフェイク動画など、カメラを出し抜くなりすましを検出します。Face Liveness はフルマネージド機能で、前面カメラを搭載したほとんどのデバイスで実行されている React ウェブ、ネイティブ iOS、ネイティブ Android アプリケーションに簡単に追加できます。インフラストラクチャの管理、ハードウェア固有の実装、機械学習の専門知識は必要ありません。この機能は需要に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。また、実行した Face Liveness のチェックについての料金のみをお支払いいただきます。
料金表
料金の例
アプリケーションが 1 か月間に 40 万回の Liveness チェックを実行し、これらのチェックに AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンを使用するとします。
米国東部 (バージニア北部) での最初の 50 万回のチェックの処理コストはチェックあたり 0.015 USD です。
処理されたチェックの合計 = 400,000
1 か月あたりの合計費用 = 0.015 USD * 400,000 = 6,000 USD
アプリケーションが 1 か月間に 100 万回の Liveness チェックを実行し、これらのチェックに AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンを使用するとします。
米国東部 (バージニア北部) での最初の 50 万回のチェックの処理コストはチェックあたり 0.015 USD で、次の 50 万回のチェックはチェックあたり 0.0125 USD です。
処理されたチェックの合計 = 1,000,000
1 か月あたりの合計費用 = 0.015 USD * 500,000 + 0.0125 USD * 500,000 = 13,750 USD
アプリケーションが 1 か月間に 450 万回の Liveness チェックを実行し、これらのチェックに AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンを使用するとします。
米国東部 (バージニア北部) での最初の 50 万回のチェックの処理コストはチェックあたり 0.015 USD、次の 250 万回のチェックはチェックあたり 0.0125 USD、最後の 150 万回のチェックはチェックあたり 0.010 USD です。
処理されたチェックの合計 = 4,500,000
1 か月あたりの合計費用 = 0.015 USD * 500,000 + 0.0125 USD * 2,500,000 + 0.01 USD * 1,500,000 = 53,750 USD
Amazon Rekognition カスタムモデレーションの料金
Amazon Rekognition カスタムモデレーションを使用すると、モデレーション深層学習モデルの精度を向上させることができます。わずか 20 個の注釈付き画像でカスタムアダプターをトレーニングできるため、特定のユースケースに関連する画像分析タスクの精度を高めることができます。インフラストラクチャの管理、ハードウェア固有の実装、機械学習の専門知識は必要ありません。
アダプターを作成して使用するには、次のことが必要です。
- 注釈付きの画像でアダプターをトレーニング
- DetectModerationLabels API に固有のアダプター ID を指定してアダプターを推論に使用してください。
トレーニング費用
Amazon Rekognition カスタムモデレーションを使用してアダプタを構築するには、トレーニングの分あたりの料金が発生します。Amazon Rekognition カスタムモデレーションは、アダプターをより迅速にトレーニングするために並行して複数のコンピューティングリソースを実行する場合があります。つまり、請求される分数はモデルのトレーニングに費やされた実際の経過分数よりも大きくなる場合があります。アダプターのトレーニングに必要なトレーニング分数は、トレーニングセット内の画像数やラベル数など、さまざまな要因によって異なります。一般論ですが、アダプターの 90% のトレーニングは 60 分未満で終わります。自動終了したトレーニングで請求されることはありません。
例えば、トレーニングが午後 4:00 に開始し、午後 4:35 に終了し、Amazon Rekognition カスタムモデレーションが 1 つのリソースを使用してアダプターをトレーニングしたと想定します。請求される合計のトレーニング分数は、35 分 (35 分の経過時間 x 1 個のリソース) になります。
AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Custom Moderation を無料で開始していただけます。無料利用枠はアカウント作成日から 12 か月間有効で、カスタムモデレーションアダプターまたはカスタムラベルモデルをトレーニングするための毎月無料の 2 トレーニング時間が含まれます。
推論コスト
カスタムモデレーションアダプターを使用して画像を分析するたびに課金されます。初期費用や最低利用料金はかかりません。使用量は、1 か月あたりに処理された画像の量に関連付けられた段階制価格モデルに基づいて請求されます。
2025 年 7 月 15 日以降、AWS の新規のお客様には最大 200 USD の AWS 無料利用枠クレジットが付与されます。このクレジットは、Amazon Rekognition を含む対象の AWS サービスに適用できます。アカウントのサインアップ時に、無料プランと有料プランのどちらかを選択できます。無料プランは、アカウント作成後 6 か月間ご利用いただけます。有料プランにアップグレードすると、無料利用枠のクレジット残高が自動的に AWS 請求に適用されます。すべての無料利用枠クレジットは、アカウント作成日から 12 か月以内に使用する必要があります。AWS 無料利用枠プログラムの詳細については、AWS 無料利用枠のウェブサイトと AWS 無料利用枠のドキュメントをご覧ください。
料金表
料金の例
アダプターのトレーニングに合計 30 分かかると想定します。トレーニング済みのアダプタを使用して Amazon Rekognition DetectModerationLabels API によって、1 か月あたり 1,000 万枚の画像を分析します。この操作には AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンを使用します。
カスタムモデレーションアダプターで処理される画像の総数は 1,000 万枚で、アダプターのトレーニング時間は合計 30 分です。
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
| 30 分間のトレーニング | 1 時間あたり 5 USD | 30 分 x 5 USD / 時間 = 2.5 USD (1 回のみ) |
| 最初の 1,000,000 画像 | 画像あたり 0.0012 USD | 1,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.0012 USD = 1,200 USD (継続中) |
| 次の 4,000,000 画像 | 画像あたり 0.00096 USD | 4,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.00096 USD = 3,840 USD (継続中) |
| 次の 5,000,000 画像 | 画像あたり 0.00072 USD | 5,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.00072 USD = 3,600 USD (継続中) |
| 合計: 8,642.50 USD |
アダプターのトレーニングにかかる1回限りのコスト = 2.5 USD
アダプターを使用して毎月 1,000 万枚の画像を分析するための継続的なコスト = 8,640 USD
アダプターのトレーニングに合計 90 分かかると想定します。トレーニング済みのアダプタを使用して Amazon Rekognition DetectModerationLabels API によって、1 か月あたり 4,000 万枚の画像を分析します。この操作には AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンを使用します。
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コストタイプ |
料金 |
使用料金 |
| 90 分間のトレーニング時間 | 1 時間あたり 5 USD | 90 分 X 1 時間あたり 5 USD = 7.5 USD (1 回のみ) |
| 最初の 1,000,000 画像 | 画像あたり 0.0012 USD | 1,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.0012 USD = 1,200 USD (継続中) |
| 次の 4,000,000 画像 | 画像あたり 0.00096 USD | 4,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.00096 USD = 3,840 USD (継続中) |
| 次の 30,000,000 画像 | 画像あたり 0.00072 USD | 30,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.00072 USD = 21,600 USD (継続中) |
| 30,000,000 枚以上の画像 | 画像あたり 0.0003 USD | 5,000,000 枚の画像 X 画像あたり 0.0003 USD = 1,500 USD (継続中) |
| 合計: 28,147.50 USD |
アダプターのトレーニングにかかる 1 回限りのコスト = 7.5 USD
アダプターを使用して毎月 4,000 万枚の画像を分析するための継続的なコスト = 28,140 USD
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