概要
Amazon SageMaker Canvas を利用すると、データをインタラクティブに準備、探索、分析したり、SageMaker JumpStart の Amazon Bedrock 基盤モデル (FM) やパブリックに使用可能な FM のサポートなど、すぐに使用できるモデルにアクセスしたりできるほか、カスタムモデルを作成して情報を抽出し、予測を生成することもできます。
SageMaker Canvas では、使用した分の料金のみをお支払いいただきます。請求額は、お客様が SageMaker Canvas ワークスペースインスタンスを実行していた時間についての料金、すぐに使用できるモデルの使用量、カスタムモデルの作成と予測の生成に使用されたリソースという 3 つの要素で決定されます。Canvas アプリケーションを起動するとすぐにワークスペースインスタンスが起動し、インスタンスの実行中の期間について課金されます。SageMaker Canvas にログインしているときによく実行されるタスクには、データの取り込み、準備、および調査、ML モデルを使用した実験、予測や説明可能性に関する結果の表示などがあります。AWS の AI サービスは、すぐに使用できるモデルを選択したときに使用され、特定の AWS の AI サービスの使用について料金が発生します。一般公開されている SageMaker JumpStart FM については、FM がデプロイされている Amazon SageMaker インスタンスの使用量に対して課金されます。カスタムモデルを作成して予測を生成する場合、カスタムモデルのタイプに応じて課金されます。Canvas モデルをリアルタイム推論用にデプロイすると、モデルがデプロイされた Amazon SageMaker インスタンスの使用量に応じて課金されます。詳細については、「Amazon SageMaker の料金」の「ホスティング : リアルタイム推論」をご覧ください。
Amazon SageMaker Canvas は、ビジネスアナリストにビジュアルインターフェイスを提供することで機械学習 (ML) へのアクセスを拡張します。これにより、ビジネスアナリストは、自ら正確な ML 予測を生成できます。ML の経験は不要で、コードを 1 行も書く必要はありません。Amazon SageMaker Canvas を使用すると、データをインタラクティブに準備、調査、分析したり、SageMaker JumpStart の Amazon Bedrock 基盤モデル (FM) やパブリック FM のサポートなど、すぐに使用できるモデルにアクセスしたり、カスタムモデルを作成して情報を抽出して予測を生成したりできます。
SageMaker Canvas では、使用した分の料金のみをお支払いいただきます。請求額は 3 つの要素で決定されます。すなわち、お客様が SageMaker Canvas ワークスペースインスタンスにログインしていた時間についての料金、すぐに使用できるモデルの使用量、カスタムモデルの作成と予測の生成に使用されたリソースです。ワークスペースインスタンス (セッション-時間) についての請求額は、リソースがお客様専用である場合に、お客様が SageMaker Canvas にログインしていた時間に基づいて決まります。SageMaker Canvas にログインしているときによく実行されるタスクには、データの取り込み、準備、および調査、ML モデルを使用した実験、予測や説明可能性に関する結果の表示などがあります。AWS の AI サービスは、すぐに使用できるモデルを選択したときに使用され、特定の AWS の AI サービスの使用について料金が発生します。一般公開されている SageMaker JumpStart FM については、FM がデプロイされている Amazon SageMaker インスタンスの使用量に対して課金されます。カスタムモデルを作成して予測を生成する場合、カスタムモデルのタイプに応じて課金されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間)
ワークスペースインスタンスは、SageMaker Canvas にログインしているユーザー専用です。SageMaker Canvas を使用した時間数またはログインしていた時間数に基づいてお支払いいただきます。この時間は、ユーザーが SageMaker Canvas アプリケーションを起動したときに開始され、ユーザーが SageMaker Canvas インターフェイスからログアウトするか、または管理者が AWS マネジメントコンソールから SageMaker Canvas アプリケーションを終了したときのいずれかに終了します。SageMaker Canvas からログアウトすると、ワークスペースインスタンスの料金が停止します。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金
1.9 USD/時間
すぐに使用できるモデル
SageMaker Canvas には、Amazon Bedrock、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Textract の NLP および CV タスク用のすぐに使用できるモデルが用意されています。すぐに使用できるモデルを利用する場合、それぞれのサービスから直接課金され、それらのサービスの料金に関する諸条件が適用されます。
Amazon Bedrock の基盤モデル (FM) を使用したコンテンツの生成、抽出、および要約は、入力トークンと出力トークンの量に基づいて課金されます。詳細については、Amazon Bedrock 料金表を参照してください。SageMaker JumpStart FM は SageMaker インスタンスにデプロイされます。使用したインスタンスタイプに基づいて、使用期間について課金されます。詳細については、Amazon SageMaker 料金表の「ホスティング : リアルタイム推論」を参照してください。 メモ:SageMaker Canvas は、何も操作しない状態が 2 時間続くと、自動的に SageMaker JumpStart FM をシャットダウンします。
画像内の物体の検出と画像内のテキスト検出のリクエストについては、データセット内の画像の数に基づいて課金されます。料金の詳細については、「Amazon Rekognition の料金」をご覧ください。
感情分析、エンティティ抽出、言語検出、個人情報検出のリクエストは 100 文字単位で測定され、データセットのユニット数に基づいて課金されます。料金の詳細については、「Amazon Comprehend の料金」をご覧ください。
費用分析、ドキュメント分析、および ID ドキュメント分析のリクエストは 1,000 ページ単位で測定され、データセット内のユニット数に基づいて課金されます。料金の詳細については、「Amazon Textract の料金」をご覧ください。
カスタムモデル
カスタムモデルでは、モデルのトレーニングと予測の生成に使用される SageMaker リソースについて課金されます。
トレーニング料金
カスタムモデルでは、モデルのトレーニングに使用されるリソースついて課金されます。
カスタム表形式モデル
SageMaker Canvas は、表形式モデルの数値予測 (リグレッション)、2カテゴリ予測 (二項分類)、3つ以上のカテゴリ予測 (マルチクラス分類)、および時系列予測をサポートしています。Canvas は、レイテンシーと可用性の両方に最適化された SageMaker トレーニングおよびプロセッシングインスタンスを使用してモデルを構築します。Amazon SageMaker でのモデルトレーニングに使用されたインスタンス時間に基づいて課金されます。Canvas は、複数の SageMaker インスタンスを同時に使用して異なる構成の並行トレーニングジョブを実行することにより、モデルトレーニングを加速します。したがって、請求対象となる時間には、これらのインスタンスの合計使用量が反映され、モデル構築中に確認された実際のクロック時間よりも長くなる可能性があります。
SageMaker Canvas でモデルを構築するためのトレーニング時間と関連料金は、データセットのサイズ、データ型、モデルタイプ、トレーニング方法、ジョブに使用される特定のインスタンスタイプなど、いくつかの要因によって異なります。Canvas がパフォーマンスと可用性に基づいて自動的に選択する ml.m5.12xlarge、ml.c5.18xlarge、ml.m5.4xlarge など、さまざまなインスタンスタイプの SageMaker トレーニングおよび処理料金が表示されます。これらのインスタンスの料金は、 Amazon SageMaker の料金表に記載されています。
次の表を使用して、データセットのサイズと SageMaker インスタンスの使用時間に基づいて、Standard ビルドのトレーニングコストを見積もることができます。これらの数値は概算であり、実際の時間と費用は異なる場合がありますのでご注意ください。
| データサイズ | SageMaker トレーニングおよび処理インスタンスの推定時間 | 見積もり料金 |
100 メガバイト未満 |
1-3 |
2 USD -8 USD |
| 100 メガバイト -1 ギガバイト | 3-11 | 4 USD - 40 USD |
| 100 メガバイト -1 ギガバイト | 7-34 | 16 USD - 100 USD |
クイックビルドのトレーニングにかかる費用は、通常 0.07 ～ 0.7 SageMaker インスタンス時間を要しますが、その範囲は 0.20 USD から 2.00 USD です。
カスタム NLP モデルと CV モデル
SageMaker Canvas は、カスタム NLP および CV モデルの 2 つのカテゴリ予測と 3 つ以上のカテゴリ予測 (二項およびマルチクラスのテキスト分類と画像分類) をサポートしています。カスタム NLP モデルと CV モデルのトレーニング料金は、モデルのトレーニングにかかる時間に基づいています。SageMaker トレーニングインスタンスはモデルトレーニングサービスのレンダリングに使用され、SageMaker から直接課金されます。SageMaker Canvas で使用したインスタンスに基づき、トレーニング料金は、トレーニング時間の 1 時間あたり 2.03 USD から 4.89 USD の範囲になります。料金の詳細については、「SageMaker の料金」をご覧ください。
次の表は、640 x 480 ピクセルの画像解像度に基づくカスタム CV モデルトレーニングの見積もり料金を示しています。見積もりでは、SageMaker のインスタンス料金を 4.89 USD/時間としています。
| 画像の数 | 見積もり料金 |
| 100 | 1.62 USD |
| 250 | 1.63 USD |
| 500 | 1.65 USD |
| 1,000 | 1.68 USD |
| 5,000 | 1.97 USD |
| 10,000 | 2.33 USD |
| 50,000 | 5.19 USD |
次の表は、セルあたり平均 240 文字の Unicode 文字に基づく、カスタム NLP モデルトレーニングの見積もり料金を示しています。見積もりでは、SageMaker のインスタンス料金を 4.89 USD/時間としています。
| セルの数 | 見積もり料金 |
| 100 | 3.01 USD |
| 500 | 3.11 USD |
| 1,000 | 3.24 USD |
| 5,000 | 4.22 USD |
| 10,000 | 9.98 USD |
| 50,000 | 15.25 USD |
注: トレーニングの時間と料金は、CV の画像解像度、NLP のシーケンスあたりの文字数、カテゴリの数など、さまざまな要因に基づいて異なる場合があります。
予測料金
カスタム CV、NLP、および時系列予測モデルでは、予測の生成に使用されるリソースに基づいて課金されます。カスタム表形式モデルでは、予測に追加料金はかかりません。
カスタム表形式モデル
数値予測、2 カテゴリ予測、および 3 つ以上のカテゴリ予測のカスタム表形式モデルでは、予測に追加料金はかかりません。時系列予測を使用した予測では、Amazon SageMaker 非同期推論、Amazon SageMaker バッチ変換、またはその両方に料金が適用されます。
時系列予測モデル
時系列予測モデルでは、単一予測またはバッチ予測のいずれかを生成できます。
単一予測には、最低 2 時間の SageMaker 非同期推論の料金が適用されます。リージョンによって異なりますが、料金範囲は 1 時間あたり0.408 USD から 0.533 USD です。アイドル状態が 2 時間続くと、課金は自動的に停止します。
バッチ予測の場合、予測の生成にかかる時間に基づいて SageMaker バッチ変換の料金が適用されます。以下の表は、データに含まれる時系列の数に基づく推定料金です。
| 時系列の数 | 見積もり料金 |
| 1,000 | 0.60 USD |
| 10,000 | 9 USD |
| 100,000 | 25 USD |
SageMaker の料金の詳細については、「SageMaker の料金」をご覧ください。
カスタム NLP モデルと CV モデル
カスタム NLP モデルと CV モデルの予測料金は、予測の生成にかかる時間に基づいています。SageMaker インスタンスの料金は、予測生成時間の 1 時間あたり 0.408 USD で、モデル予測のレンダリングに使用されます。SageMaker から直接課金されます。料金の詳細については、「SageMaker の料金」をご覧ください。
例えば、解像度が 640 x 480 の 1,000 枚の画像についての予測を生成する場合の見積もり料金は 0.03 USD です。同様に、シーケンスあたり 520 文字の Unicode 文字で構成される 1,000 シーケンスについての予測を生成する場合の見積もり料金は 0.01 USD です。
AWS 無料利用枠の概要
Amazon SageMaker Canvas は、2 か月間の無料利用枠を提供します。無料利用枠には、SageMaker Canvas アプリケーションの使用のために、1 か月あたり最大 160 時間のワークスペースインスタンス (セッション-時間) の使用が含まれています。
すぐに使用できる NLP モデルと CV モデルは、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Textract によってレンダリングされます。各サービスの無料利用枠の期間と適用範囲は異なります。詳細については、それぞれの AWS のサービスの料金ページ (Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Textract) をご覧ください。
料金表
| セッション | |
| 1.9 USD/1 時間 |
| モデルトレーニング | |
| 最初の 1,000 万セル | 100 万セルあたり 30 USD |
| 次の 9,000 万セル | 100 万セルあたり 15 USD |
| 1 億個以上のセル | 100 万セルあたり 7 USD |
料金の例
例 1:
例えば、4 名のアナリストで構成されるチームが SageMaker Canvas を試したいとします。そのうちの1人が、50 MB の入力データセットを使用して、荷物の時間通りの配達を予測する数値予測モデルを構築したとします。SageMaker Canvas は、モデルのトレーニングに 2.9 インスタンス時間の ml.m5.12xlarge タイプを使用しました。このプロセスを通じて、チームでは、各ユーザーごとに 1 週間あたり 10 時間、SageMaker Canvas にログインしています。その時間は、データの探索、データセットの準備、予測の生成に費やされ、各ユーザーごとに 1 か月あたり 40 時間、合計 160 時間の使用となります。月末に発行される請求書は、次のように計算されます。
最大 160 時間/月の無料利用枠でのワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 0.00 USD
モデルトレーニングの料金: 2.765 USD/時間 x 2.9 = 7.69 USD
合計：7.69 USD
例 2:
例えば、無料利用枠を消費した後、チームで SageMaker Canvas のご利用を続けたとします。150 MB の入力日付セットを使用して数値予測モデルを作成します。SageMaker Canvas は、モデルのトレーニングに 10 インスタンス時間の ml.c5.18xlarge インスタンスタイプを使用しました。このプロセスを通じて、チームは SageMaker Canvas にログインし、1 か月に 40 時間を SageMaker Canvas で費やし、データの探索、データセットの結合、予測の実行を行いました。月末に発行される請求書は、次のように計算されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 1.9 USD x 40 = 76 USD
モデルトレーニングの料金: 3.672 USD/時間 x 11 = 36.72 USD
合計：112.72 USD
例 3:
無料利用枠を消費した後、画像で製造上の欠陥を検出するカスタム CV 分類モデルを構築し、1,000 枚の画像から構成されるトレーニングデータセットを使用するとします。トレーニング時間は約 21 分で、プライスポイントは 4.89 USD/時間です。このプロセス中、SageMaker Canvas で 4 時間を費やして、トレーニングデータセット内の画像にラベルを付けたり、説明可能性のヒートマップを表示したり、モデルの精度を把握したりします。その後、0.408 USD/時間のプライスポイントで約 12 分かかる予測を実行します。請求額は次のように計算されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 1.9 USD*4 = 7.60 USD
モデルトレーニングの料金: 4.89 USD/時間 x 21 分 x 1/60 = 1.68 USD
予測: 0.408 USD/時間 x 12 分 x 1/60 = 0.08 USD
合計: 9.36 USD
例 4:
無料利用枠を消費した後、レビューにおけるユーザーの感情を理解するためのカスタム NLP モデルを構築し、6,700 件のレビュー (1 件のレビューあたり平均 120 文字) のトレーニングデータセットを使用し、そのモデルを使用して 1,000 件のレビューに対する予測を生成するとします。トレーニング時間は約 31 分で、プライスポイントは 3.825 USD/時間です。予測を生成する時間は 4.1 分で、プライスポイントは 0.408 USD/時間です。このプロセス中、SageMaker Canvas で 2 時間を費やして、トレーニングデータセット内のレビューにラベルを付けたり、予測結果を表示したりします。請求額は次のように計算されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 1.9 USD*2 = 3.80 USD
モデルトレーニングの料金: 3.825 USD/時間 x 31 分 x 1/60 = 1.98 USD
予測: 0.408 USD/時間 x 4.1 分 x 1/60 = 0.03 USD
合計: 5.81 USD
例 5:
無料利用枠を消費した後、50 件の ID ドキュメントから情報を抽出したいとします。このプロセス中、SageMaker Canvas で 1.5 時間を費やして、ドキュメントをインポートしたり、結果を表示したりします。請求額は次のように計算されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 1.9 USD*1.5 = 2.85 USD
すぐに使用できるモデル料金 (Amazon Textract の料金に基づく): 米国西部 (オレゴン) リージョンにおける最初の 100,000 ページについて、ページあたりの料金は 0.025 USD/ページです。料金は 0.025 USD x 50 = 1.25 USD です
合計: 4.10 USD
例 6:
無料利用枠を利用した後、製品需要を予測するためのカスタムの時系列予測モデルを構築したとします。あなたは世界中の50店舗で1,000点の商品を販売している衣料品会社を経営しており、今後12週間の製品需要を予測しています。過去1年間の週次売上と、価格とマーケティング支出という2つの追加属性に関する情報を含む200 MB のデータセットを使用しました。SageMaker Canvas は ml.m5.12xlarge インスタンスタイプの SageMaker トレーニングインスタンスを 3 時間使用してモデルをトレーニングします。モデルが構築されたら、30 分間かけて単一予測による「what-if」分析を行います。この分析では、SageMaker Canvas が 2 時間のアイドル状態になると、SageMaker Canvas が自動的に停止する ml.c5.2xlarge インスタンスで SageMaker 非同期推論を使用します。その後、12 週間の予測期間のバッチ予測を生成します。これには、ml.m5.12xlarge インスタンスで 3 時間の SageMaker バッチ変換が必要です。このプロセス全体を通して、チームは SageMaker Canvas にログインし、その月の間に10時間かけてデータの探索、データセットの結合、予測の実行を行います。月末に発行される請求書は、次のように計算されます。
ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金: 1.90 USD x 10 = 19 USD
モデルトレーニングの料金: 2.765 USD/時間 x 3時間 = 8.30 USD
単一予測: 0.408 USD x (30 分の使用量+ 2 時間のアイドル時間) = 1.02 USD
バッチ予測: 2.765 USD/時間 x 3 時間 = 8.30 USD
合計 = 36.62 USD