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.

Visão geral da definição de preço

Consumo de dados

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.

Treinamento
Você é cobrado pelas horas de treinamento consumidas para treinar um modelo personalizado com os dados. Observação: uma hora de treinamento representa uma hora de capacidade computacional usando 4 vCPUs e 8 GiB de memória. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os tipos de instâncias mais eficientes para treinar os dados. Esses tipos podem ser de uma instância que excede as especificações básicas para concluir a tarefa com mais rapidez. Portanto, o número de horas de treinamento cobradas pode ser maior que o número de horas decorridas.
RECOMENDAÇÃO (INFERÊNCIA)
Recomendações em tempo real
 
Você é cobrado pelas solicitações de personalização processadas pelo Amazon Personalize. O serviço oferece suporte a recomendações em tempo real, que são medidas em transações por segundo (TPS). Os desenvolvedores devem especificar os limites mínimo e máximo do throughput. O Amazon Personalize garante respostas de baixa latência para solicitações até o throughput provisionado. Se o throughput das solicitações superar as TPSs mínimas provisionadas, o Amazon Personalize aumentará a escala para atender às solicitações adicionais e reduzirá a escala se o tráfego diminuir. As TPSs realmente utilizadas são calculadas como a média de solicitações por segundo em uma janela de cinco minutos. Você paga pelo máximo entre os TPSs mínimas provisionadas e as TPSs reais.

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 ‘PERSONALIED_RANKING’ e pelos itens processados ao usar a receita ‘RELATED_ITEMS’ para uma tarefa de inferência em lote.

Teste gratuito

Comece a usar gratuitamente o AWS Personalize ainda hoje. Pelos primeiros dois meses após o cadastramento, oferecemos:

Processamento e armazenamento de dados

Até 20 GB por mês

Treinamento

Até 100 horas de treinamento por mês

Recomendação

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 mil TPS-hora por mês

0,20 USD por TPS-hora para recomendações em tempo real

Próximas 180 mil TPS-hora por mês

0,10 USD por TPS-hora para recomendações em tempo real

Mais de 200 mil TPS-hora por mês

0,05 USD por TPS-hora para recomendações em tempo real

Recomendações em lote

 

Primeiras 20 milhões de recomendações por mês

0,067 USD/1000 recomendações

Próximas 180 milhões de recomendações por mês

0,058 USD/1000 recomendações

Mais de 200 milhões de recomendações por mês

0,050 USD/1000 recomendações

Exemplo de definição de preço

Exemplo 1: recomendações em tempo real para uma empresa de mídia

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 = 1.522 USD

Exemplo 2: recomendações em tempo real com tráfego de inferência variável

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
Exemplo 3: recomendações em lote

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.

Recursos adicionais de definição de preço

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Calcule o custo Total Cost of Ownership (TCO – Custo total de propriedade)

Calculadora mensal

Calcule facilmente os custos mensais na AWS

Centro de recursos de fatores econômicos

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