Amazon Rekognition 요금

Amazon Rekognition에는 4가지 유형의 사용량이 있으며, 각각 요금 세부 정보를 제공합니다.  자세히 알아보기:

• Amazon Rekognition Image 요금 
• Amazon Rekognition Video 요금
• Amazon Rekognition Custom Labels 요금
• Amazon Rekognition Face Liveness 요금
  
• Amazon Rekognition Custom Moderation 요금

Amazon Rekognition Image를 사용하면 기계 학습 전문 지식을 사용하지 않고도 확장성이 뛰어난 입증된 딥 러닝 기술을 사용하여 애플리케이션에 이미지 분석을 쉽게 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition Image에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하며, 사전 약정이나 최소 비용이 없습니다. Amazon Rekognition Image에는 이미지 분석 비용과 얼굴 메타데이터 스토리지 비용과 같은 두 가지 유형의 비용이 있습니다.

이미지 분석: Amazon Rekognition Image는 AWS의 API를 사용하는 이미지를 분석할 때마다 비용을 부과합니다. 단일 이미지에서 여러 API를 실행하면 여러 이미지를 처리하는 식으로 계산됩니다. 매월 처리된 이미지 볼륨과 관련된 계층별 요금 모델을 기반으로 사용량에 대한 요금이 청구됩니다. 대부분의 Amazon Rekognition Image API는 요금이 서로 다른 두 그룹(그룹 1 및 그룹 2)으로 분류됩니다.

그룹 1: AssociateFaces, CompareFaces, DisassociateFaces, IndexFaces, SearchFacesbyImage, SearchFaces, SearchUsersByImage, SearchUsers.
그룹 2: DetectFaces, DetectModerationLabels, DetectLabels, DetectText, RecognizeCelebrities, DetectProtectiveEquipment API.

위의 그룹 1 및 그룹 2에 나열된 API 외에 Amazon Rekognition Image는 그룹 1 및 그룹 2와 별도로 요금이 책정되는 이미지 속성도 지원합니다.

얼굴 메타데이터 스토리지: 얼굴 및 사용자 검색을 활성화하려면 Amazon Rekognition에서 일치 항목을 검색할 수 있는 얼굴 메타데이터 객체(얼굴 벡터 및 사용자 벡터)의 리포지토리를 저장해야 합니다. 스토리지 요금은 월별로 적용되며 한 달을 채우지 못한 경우 비례 할당으로 계산됩니다.

AWS 프리 티어의 일부로 Amazon Rekognition Image를 무료로 시작할 수 있습니다. 프리 티어 기간은 12개월입니다.

이미지 분석: 프리 티어 기간에 그룹 1 API와 그룹 2 API에서 각각 매월 5,000개의 이미지를 무료로 분석할 수 있습니다. 이미지 속성에 대해서는 프리 티어가 제공되지 않습니다.

얼굴 메타데이터 스토리지: 프리 티어 기간 동안 매월 1,000개의 얼굴 벡터 객체와 1,000개의 사용자 벡터 객체를 무료로 저장할 수 있습니다.

Amazon Rekognition Video는 저장된 동영상 분석 및 실시간 스트리밍 동영상 이벤트를 지원합니다. Amazon Rekognition Video에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하며, 리소스를 프로비저닝할 필요가 없고, 선불 비용이나 최소 비용이 없습니다.

Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 신규 또는 기존 Kinesis Video Streams의 동영상을 처리합니다. 사용자가 동영상 분석을 시작하라는 알림을 보내면 Rekognition이 Kinesis Video 스트림의 처리를 시작하며 이벤트당 최대 120초의 동영상을 분석할 수 있습니다. 요금은 Amazon Rekognition으로 처리한 동영상의 양에 대해서만 청구됩니다. 참고: Amazon Kinesis Video Streams 서비스 요금은 별도로 부과됩니다.

Amazon Rekognition Stored Video Analysis 요금은 Amazon S3에서 분석한 동영상에 대해 부과됩니다. 동일한 동영상 섹션에서 API 호출을 여러 번 실행하면 각 API에 대해 별도로 요금이 청구됩니다.

얼굴 메타데이터 스토리지: 얼굴 검색을 사용하려면 Amazon Rekognition에서 일치 항목을 검색할 수 있는 얼굴 메타데이터의 리포지토리를 저장해야 합니다. 스토리지 요금은 월별로 적용되며 한 달을 채우지 못한 경우 비례 할당으로 계산됩니다.

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon Rekognition Video를 무료로 시작할 수 있습니다. 프리 티어는 12개월 동안 유지되며, 이 기간에 매월 비디오 분석을 위한 1,000분(무료)이 포함됩니다. Amazon Rekognition Video 프리 티어는 레이블 탐지, 콘텐츠 조정, 얼굴 탐지, 얼굴 검색, 유명 인사 인식, 텍스트 탐지 및 사람 경로 서비스를 제공합니다.

Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 비즈니스 요구 사항에 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별할 수 있습니다. Rekognition Custom Labels를 사용하는 경우 두 가지 유형의 요금이 있습니다.

교육 시간
Amazon Rekognition Custom Labels에서 사용자 지정 모델을 구축하는 데 필요한 학습 시간마다 비용이 부과됩니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 여러 컴퓨팅 리소스를 병렬로 실행하여 모델을 빠르게 학습시킬 수 있습니다. 즉, 청구 시간이 모델을 학습시키는 데 걸리는 실제 경과 시간보다 더 많을 수 있습니다. 모델을 학습시키는 데 필요한 학습 시간 수는 이미지 수, 학습 세트의 레이블 수, 모델을 학습시키는 데 사용된 기계 학습 알고리즘 유형과 같은 여러 요인에 따라 결정됩니다. 일반적으로 모델의 90%는 학습하는 데 24 학습 시간보다 적게 소요됩니다. 72 학습 시간 이상 소요되는 모델은 자동으로 폐기됩니다. 훈련이 자동으로 폐기된 경우 요금이 부과되지 않습니다.

예를 들어, 학습이 오후 4시에 시작되고 오후 8시 30분에 종료되며, Amazon Rekognition Custom Labels는 병렬로 두 리소스를 사용하여 모델이 보다 빠르게 학습한다고 가정합니다. 비용이 청구되는 총 교육 시간은 9시간입니다(경과 시간 4.5시간 x 리소스 2개).

추론 시간
교육된 사용자 지정 모델이 이미지를 처리할 수 있는 각 시간에 대한 비용이 있습니다. 1시간에 처리할 수 있는 이미지 수는 처리되는 이미지 크기 및 사용자 지정 모델의 복잡성과 같은 여러 요소에 따라 달라집니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 여러 컴퓨팅 리소스를 병렬로 실행하여 이미지를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 즉, 청구 시간이 교육된 사용자 지정 모델을 실행하는 데 걸리는 실제 경과 시간보다 더 많을 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 지정 모델에서 추론이 오후 2시에 시작되고 오후 5시에 종료되며, 이미지를 처리하기 위해 2개 리소스를 병렬로 프로비저닝하기로 선택했다고 가정합니다. 비용이 청구되는 총 추론 시간은 6시간입니다(경과 시간 3시간 x 리소스 2개).

배치로 이미지를 처리한다고 예상하면(예: 하루나 한 주에 한 번 또는 하루 중 예정된 시간에 실행) 예정된 시간에 사용자 지정 모델을 프로비저닝하고 모든 이미지를 처리한 후 리소스를 프로비저닝 해제해야 합니다. 리소스를 프로비저닝 해제하지 않으면 처리할 이미지가 없어도 계속 비용이 청구됩니다

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon Rekognition Custom Labels를 무료로 시작할 수 있습니다. 프리 티어는 3개월 동안 유지되며, 이 기간에 매월 10시간의 무료 교육 시간과 4시간의 무료 추론 시간이 포함됩니다.

Amazon Rekognition Face Liveness는 스푸핑을 사용하는 악의적인 사용자가 아닌 실제 사용자만 서비스에 액세스할 수 있는지 확인합니다. Face Liveness는 짧은 셀카 동영상을 분석하여 인쇄된 사진, 디지털 사진, 디지털 동영상 또는 3D 마스크와 같이 카메라에 나타나는 스푸핑 뿐만 아니라 사전 녹화된 동영상 또는 딥페이크 동영상과 같이 카메라를 우회하는 스푸핑도 감지할 수 있습니다. Face Liveness는 전면 카메라가 있는 대부분의 디바이스에서 실행되는 React 웹, 기본 iOS 및 기본 Android 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있는 완전관리형 기능입니다. 인프라 관리, 하드웨어별 구현 또는 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다. 이 기능은 수요에 따라 자동으로 스케일 업 또는 스케일 다운되며 수행한 안면 생체 확인에 대한 비용만 지불하면 됩니다.

Amazon Rekognition Custom Moderation을 사용하면 조정 딥 러닝 모델의 정확도를 개선할 수 있습니다. 주석이 달린 최소 20개의 이미지로 사용자 지정 어댑터를 훈련하고 특정 사용 사례와 관련된 이미지 분석 작업의 정확도를 높일 수 있습니다. 인프라 관리, 하드웨어별 구현 또는 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다.

어댑터를 만들고 사용하려면 다음을 수행해야 합니다.

1. 주석이 달린 이미지로 어댑터 훈련
2. DetectModerationLabels API에 고유한 AdapterID를 제공하여 추론에 어댑터 사용

훈련 비용
Amazon Rekognition Custom Moderation으로 어댑터를 구축하는 데 필요한 훈련 시간(분)당 비용이 부과됩니다. Amazon Rekognition Custom Moderation은 여러 컴퓨팅 리소스를 병렬로 실행하여 어댑터를 빠르게 훈련할 수 있습니다. 즉, 청구 시간(분)이 어댑터를 훈련하는 데 걸리는 실제 경과 시간(분)보다 더 많을 수 있습니다. 어댑터를 훈련하는 데 필요한 훈련 시간은 훈련 세트의 이미지 수, 레이블 수 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 일반적으로 90%의 어댑터를 훈련하는 데 필요한 훈련 시간은 60분 미만입니다. 훈련이 자동으로 폐기된 경우 요금이 부과되지 않습니다.

예를 들어 오후 4시에 훈련이 시작되어 오후 4시 35분에 종료되었고 Amazon Rekognition Custom Moderation에서 단일 리소스를 사용하여 어댑터를 훈련했다고 가정해 보겠습니다. 청구되는 총 훈련 시간은 35분(경과 시간 35분 x 리소스 1개)입니다.

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon Rekognition Custom Moderation을 무료로 시작할 수 있습니다. 프리 티어는 3개월 동안 지속되며 사용자 지정 조정 어댑터 또는 사용자 지정 레이블 모델을 훈련하기 위한 월 10시간의 무료 훈련 시간이 포함됩니다.

추론 비용
사용자 지정 조정 어댑터를 사용하여 이미지를 분석할 때마다 요금이 부과됩니다. 사전 약정이나 최소 비용이 없습니다. 매월 처리된 이미지 볼륨과 관련된 계층별 요금 모델을 기반으로 사용량에 대한 요금이 청구됩니다.