Com o Amazon Personalize, você paga somente pelo que usa. Não há taxas mínimas nem compromissos antecipados. Você é cobrado de acordo com a quantidade de dados processados e armazenados, as horas de computação usadas para treinar os modelos e o throughput das recomendações.
Você é cobrado por GB de upload de dados para o Amazon Personalize. Isso inclui o streaming de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o upload dos dados de lote via o Amazon S3.
Ao servir recomendações em tempo real, você é cobrado pela capacidade de throughput por hora em unidades de TPS-hora (arredondadas para cima para a hora mais próxima). Isso é calculado como o máximo entre as TPSs mínimas provisionadas ou as TPSs reais, multiplicadas pelo tempo total (em incrementos de cinco minutos dentro de cada hora) de processamento das solicitações. Esse valor é agregado para o uso mensal e cobrado de acordo com os níveis de definição de preço.
TPS-horas = máximo entre (TPSs mínimas provisionadas ou TPS reais) x (5/60 minutos)
Recomendações em lote
Você é cobrado pelo número de usuários processados ao usar as receitas “USER_PERSONALIZATION’ e ‘PERSONALIZED_RANKING” e pelos itens processados ao usar a receita “RELATED_ITEMS” para um trabalho de inferência em lote.
Comece a usar gratuitamente o AWS Personalize ainda hoje. Pelos primeiros dois meses após o cadastramento, oferecemos:
Até 20 GB por mês por região elegível
Até 100 horas de treinamento por mês por região elegível
Até 50 TPS-hora de recomendações em tempo real por mês
Detalhes de preço
| Definição de preço | |
|---|---|
Consumo de dados |
0,05 USD por GB |
Treinamento |
0,24 USD por hora de treinamento |
Recomendações (inferência) Tempo real |
|
Primeiras 20.000 TPS-hora por mês por região elegível |
USD 0,20 por TPS-hora para recomendações em tempo real |
Próximas 180.000 TPS-hora por mês por região elegível |
USD 0,10 per TPS-hora para recomendações em tempo real |
Mais de 200.000 TPS-hora por mês por região elegível |
USD 0,05 por TPS-hora para recomendações em tempo real |
Recomendações em lote |
|
Primeiras 20 milhões de recomendações por mês por região elegível |
USD 0,067/1.000 recomendações |
Próximas 180 milhões de recomendações por mês por região elegível |
USD 0,058/1.000 recomendações |
Mais de 200 milhões de recomendações por mês por região elegível |
USD 0,050/1.000 recomendações |
Exemplo de definição de preço
Uma empresa de mídia oferece descoberta de conteúdo e recomendações criando em tempo real perfis das preferências e do comportamento de consumo dos usuários. A empresa faz upload de 200 GB de dados no mês e treina uma única solução uma vez por dia. Cada treinamento demora 20 minutos e consome 10 horas de treinamento para cada treinamento. Além disso, o cliente usa uma capacidade de inferência de 10 TPS por 720 horas no mês para gerar recomendações em tempo real.
A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:
Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB x 0,05 USD por GB = 10 USD
Cobrança de treinamento = 300 horas de treinamento x 0,24 USD por hora de treinamento = 72 USD
Cobrança da inferência (em tempo real) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-hora = 1.440 USD
Custo total = 10 USD + 72 USD + 1.440 USD = 155 USD
Para simplificar, vamos supor a mesma quantidade de upload e treinamento de dados do exemplo 1.
Portanto:
Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB x 0,05 USD por GB = 10 USD
Cobrança de treinamento = 300 horas de treinamento x 0,24 USD por hora de treinamento = 72 USD
No entanto, desta vez, o volume de solicitações será variado ao longo do dia.
Uso e cobrança de inferência:
Na tabela a seguir, percorremos um cenário de tráfego variável e calculamos as TPS-horas consumidas em um dia de uso:
| Cálculo de cobrança da inferência | |||||
| Tempo | Tempo (horas decorridas) | TPS mínimas provisionadas | TPS reais | Máximo entre TPSs mínimas provisionadas e reais | TPS-horas (máximo entre TPSs mínimas provisionadas e reais) x tempo (em horas) |
| Das 0h às 18h | 18 | 30 | 20 | 30 | 540 |
| Das 18h às 22h | 4 | 30 | 40 | 40 | 160 |
| Das 22h às 23h | 1 | 30 | 5 | 30 | 30 |
| Das 23h às 24h | 1 | 20 | 0 | 20 | 20 |
| Total de TPS-horas consumidas por dia | 750 | ||||
| TPS-horas por mês | 22.500 | ||||
| Cobrança total de recomendações (inferência) | Uso de TPS-horas (no nível) | Preço unitário (USD/TPS-hora) | Custo (USD) | ||
| Nível 1 | 20.000 | 0,2 USD | 4.000 USD | ||
| Nível 2 | 2.500 | 0,1 USD | 250 USD | ||
| 4.250 USD | |||||
Um varejista usa recomendações em lote para gerar recomendações de itens para seus usuários, para uso na personalização de e-mails para eles. Vamos supor que o treinamento do modelo foi realizado com 10 GB de dados, o treinamento consome 50 horas de treinamento e, em seguida, uma tarefa de inferência em lote foi usada para gerar recomendações para 1 milhão de usuários com 10 recomendações de itens para cada usuário.
Nesse caso, as cobranças pelo uso do Personalize serão
Processamento e armazenamento de dados = 10 GB x 0,05 USD/GB =0,5 USD
Cobrança de treinamento = 50 horas de treinamento x 0,24 USD por hora de treinamento = 12 USD
Cobrança da inferência = 1 milhão de usuários* x 0,067 USD/1000 recomendações = 67 USD
*as recomendações geradas para cada usuário ao usar uma ‘Solução’ com base no tipo de receita ‘USER-PERSONALIZATION’ são contadas como 1 recomendação, independentemente do número de resultados (itens) solicitados por usuário para a definição de preço do lote. Da mesma forma, você paga apenas pelo número de usuários processados por PERSONALIZED-RANKING, independentemente do número de itens classificados novamente por usuário e pelo número de itens processados ao usar a receita "RELATED_ITEMS", independentemente do número de itens semelhantes por item solicitado.
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