Com o Amazon Personalize, você paga somente pelo que usa. Não há taxas mínimas nem compromissos antecipados.

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Nos primeiros dois meses após a inscrição,ao usar as soluções de recomendação personalizada, você receberá a seguinte oferta:

Processamento e armazenamento de dados: até 20 GB por mês por região elegível da AWS.

Treinamento:Até 100 horas de treinamento por mês por região elegível.

Recomendações:Até 50-horas-TPS de recomendações em tempo real por mês.

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  • Recomendadores otimizados para caso de uso
  • Segmentação de usuários
  • Soluções de recomendação personalizada
  • Recomendadores otimizados para caso de uso
  • O Amazon Personalize oferece recomendadores otimizados para caso de uso que simplificam a criação e manutenção de soluções de recomendação comuns. Selecione os recomendadores que deseja usar e o Amazon Personalize configura automaticamente os modelos de machine learning (ML) subjacentes e gerencia totalmente seu ciclo de vida. Você pode selecionar entre nove recomendadores que oferecem recomendações personalizadas para diferentes pontos de contato em sua experiência de usuário.

    Os preços a seguir se aplicam ao usar as seguintes receitas:

    • aws-ecomm-popular-items-by-view
    • aws-ecomm-popular-items-by-purchases
    • aws-ecomm-frequently-bought-together
    • aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed
    • aws-ecomm-recommended-for-you
    • aws-vod-most-popular
    • aws-vod-because-you-watched-x
    • aws-vod-more-like-x
    • aws-vod-top-picks
    Ingestão de dados

    Você é cobrado por GB de dados carregados no Amazon Personalize. Isso inclui o fluxo de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o carregamento dos dados de lote via o Amazon Simple Storage Service (S3).

    Custo de ingestão de dados : USD 0,05 por GB

    Usuários

    Você é cobrado por hora para cada recomendador com base no número de usuários* nos conjuntos de dados processados pelo Amazon Personalize. Cada recomendador ativo inclui um número fixo de recomendações por hora sem nenhum custo extra.

    Usuários por recomendador Preço por 100 mil usuários Recomendações gratuitas por hora
    Primeiros 100.mil usuários USD 0,375 4.000
    Próximos 900.mil usuários USD 0,045 6.000
    Próximos 9 milhões de usuários USD 0,018 9.000
    Acima de 10 milhões de usuários USD 0,005 14.000
    Recomendações adicionais

    Quando as recomendações em uma hora excederem as recomendações gratuitas para o nível do usuário (consulte a tabela acima), você será cobrado pelas recomendações adicionais usadas por hora.

    Recomendações adicionais Preço por mil recomendações
    Primeiras 100 mil recomendações por hora por região elegível USD 0,0833
    Próximas 900 mil recomendações por hora por região elegível USD 0,0417
    Mais de 1 milhão de recomendações por mês por região elegível USD 0,0208

    * O número de usuários (identificados com um ‘user_id’) é calculado como o número de usuários únicos na união dos conjuntos de dados ‘Usuários’ e ‘Interações’.

    Exemplos de definição de preço

    Exemplo 1: Recomendadores otimizados de caso de uso 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. Ela carregam 200 GB de dados no mês e têm 500 mil usuários. Seu tráfego normalmente requer 5.mil recomendações por hora. No entanto, existem 40 horas de pico por mês que requerem 16 mil recomendações por hora. Ela usa três recomendações diferentes.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB * USD 0,05 por GB = USD 10
    • Cobranças de usuário:
      • Primeiros 100.mil usuários = USD 0,375 por hora * 732 horas por mês * 3 recomendadores = USD 823,50
      • Próximos 400 mil usuários = 400 mil usuários por hora/100 mil usuários * 732 horas por mês * 3 recomendadores = USD 395,28
    • Cobrança de recomendações adicionais:
      • 16 mil recomendações por hora - 6 mil recomendações gratuitas por hora = 10 mil recomendações adicionais por hora.
      • 10 mil recomendações adicionais por hora * USD 0,0833/mil recomendações * 40 horas * 3 recomendadores = USD 99,96

    Custo total = USD 10 + USD 823,50 + USD 395,28 + USD 99,96 =USD 1.328,74

    Exemplo 2: Recomendadores otimizados de caso de uso para um varejista online

    Um varejista online usa recomendações otimizadas para oferecer recomendações em diferentes pontos de contato na jornada de seus usuários. Ele carrega 10 GB de dados no mês e tem 50 mil usuários. Seu tráfego nunca requer mais de 4 mil recomendações por hora. Ele usa três recomendadores diferentes.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 10 GB * USD 0,05/GB = USD 0,50
    • Cobranças de usuário:
      • Primeiros 100 mil usuários = USD 0,375 por hora * 732 horas por mês * 4 recomendadores = USD 1,098
    • Cobrança de recomendações adicionais:
      • O cliente nunca excede 4.000 recomendações por hora, portanto, todas as recomendações estão incluídas. Não se aplicam cobranças de recomendação adicionais.

    Custo total = USD 0,50 + USD 1.098 = USD 1,098,50

  • Segmentação de usuários
  • O Amazon Personalize usa machine learning para segmentar automaticamente seus usuários com base em sua afinidade por diferentes produtos, categorias, marcas e muito mais para criar campanhas de marketing mais eficazes.

    Os preços a seguir se aplicam ao usar as seguintes receitas de segmentação de usuário:

    • aws-item-affinity
    • aws-item-attribute
    Ingestão de dados

    Você é cobrado por GB de dados carregados no Amazon Personalize. Isso inclui o fluxo de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o carregamento dos dados de lote via o Amazon Simple Storage Service (S3).

    Custo de ingestão de dados : USD 0,05 por GB

    Treinamento

    Você é cobrado pelas horas de treinamento usadas para treinar um modelo personalizado com os dados. Observação: uma hora de treinamento representa uma hora de capacidade computacional usando 4 vCPUs e 8 GB de memória. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para criar suas soluções. Esses tipos podem ser de uma instância que excede as especificações básicas para concluir o trabalho com mais rapidez. O Amazon Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada em relação à instância de linha de base. O número de horas de treinamento cobradas pode ser maior do que o tempo decorrido no relógio durante o treinamento.

    Custo de treinamento : USD 0,24 por hora de treinamento

    Segmentos em lote (inferência)

    Você é cobrado por item ou consulta de atributo de item com base no número de usuários* no conjunto de dados processado pelo Amazon Personalize.

    Usuários no conjunto de dados Preço por mil usuários por segmento
    Primeiros 100.mil usuários 0,016 USD
    Próximos 900.mil usuários USD 0,008
    Próximos 9 milhões de usuários USD 0,004
    Próximos 40 milhões de usuários USD 0,001

    * O número de usuários (identificados com um ‘user_id’) é calculado como os usuários únicos na união dos conjuntos de dados ‘Usuários’ e ‘Interações’.

    Exemplos de definição de preço

    Exemplo 1: segmentação em lote em um varejista online

    Um varejista usa segmentação de lote para gerar listas de usuários que provavelmente estarão interessados em campanhas de SMS e mensagens no aplicativo sobre produtos específicos que estão à venda. Ele tem 500 mil usuários que serão considerados para as campanhas. Isso usa 10 GB de dados e consome 50 horas de treinamento. O varejista treina a solução uma vez por mês e executa a segmentação em 10 produtos a cada duas semanas.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 10 GB * USD 0,05/GB = USD 0.50
    • Cobrança de treinamento de solução = 50 horas de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
    • Cobrança por geração de segmento em lote, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários * USD 0,016/mil usuários * 10 consultas * 2 vezes por mês = USD 32
    • Cobrança por geração de segmento em lote, primeiros 400 mil usuários = 400 mil usuários * USD 0,008/mil usuários * 10 consultas * 2 vezes por mês = USD 64

    Custo total = USD 0,50 + USD 12 + USD 32 + USD 64 = USD 108,50

    Exemplo 2: segmentação de lote em uma empresa de mídia

    Uma empresa de mídia usa a segmentação em lote para identificar usuários que estariam interessados em transmitir filmes com base em seus atributos, como gênero, ator/atriz principal e prêmios ganhos. Ela usa as listas de usuários geradas para conduzir notificações por push e campanhas de e-mail marketing. O serviço considera 20 milhões de usuários para cada campanha. A empresa usa 650 GB de dados e o treinamento para cada receita requer 1.800 horas de treinamento. Ele treina as duas soluções uma vez por mês e executa a segmentação em 25 atributos de filme diferentes a cada semana.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Processamento e armazenamento de dados = 650 GB *USD 0,05/GB =USD 32,50
    • Cobrança de treinamento de solução = 2 horas de treinamento * USD 1,800 por hora de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 864
    • Cobrança por inferência, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários * USD 0,016/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 160
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 900 mil usuários = 900 mil usuários * USD 0,008/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 720
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 9 milhões de usuários = 9 milhões de usuários * USD 0,004/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 3,600
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 10 milhões de usuários = 10 milhões de usuários * USD 0,001/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 1.000

    Custo total = USD 32.50 + USD 864 + USD 160 +USD 720.+USD 3.600+USD 1000 = USD 6.376,50

  • Soluções de recomendação personalizada
  • O Amazon Personalize torna mais fácil para a construção de aplicações capazes de fornecer uma ampla gama de experiências de personalização, incluindo recomendações de produtos específicos, reclassificação de produtos personalizados e marketing direto personalizado. As recomendações podem ser veiculadas em tempo real para responder rapidamente à alteração da intenção do usuário ou em lote.

    Os preços a seguir se aplicam ao usar as seguintes receitas:

    • user-personalization
    • popularity-count
    • Personalized-Ranking
    • Similar-Items
    • SIMS
    • HRNN (legacy)
    • HRNN-Metadata (legacy)
    • HRNN-Coldstart (legacy)
    Ingestão de dados

    Você é cobrado por GB de dados carregados no Amazon Personalize. Isso inclui o fluxo de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o carregamento dos dados de lote via o Amazon Simple Storage Service (S3).

    Custo de ingestão de dados : USD 0,05 por GB

    Treinamento

    Na criação de uma solução personalizada, você é cobrado pelas horas de treinamento usadas para treinar um modelo personalizado com os dados. Observação: uma hora de treinamento representa uma hora de capacidade computacional usando 4 vCPUs e 8 GB de memória. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para criar suas soluções. Esses tipos podem ser de uma instância que excede as especificações básicas para concluir o trabalho com mais rapidez. O Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada em relação à instância de linha de base. O número de horas de treinamento cobradas pode ser maior do que o tempo decorrido no relógio durante o treinamento.

    Custo de treinamento : USD 0,24 por hora de treinamento

    Recomendações (inferência)

    Recomendações em tempo real
    Você é cobrado pelas solicitações processadas pelo Amazon Personalize. As recomendações em tempo real são medidas em transações por segundo (TPS). Você especifica a taxa de transferência mínima necessária. Se a taxa de transferência de suas recomendações solicitadas exceder o TPS mínimo provisionado, o Amazon Personalize faz o escalonamento automático para atender às suas solicitações adicionais e retorna ao seu TPS mínimo provisionado quando o tráfego diminui. As TPS realmente utilizadas são calculadas como a média de solicitações por segundo em uma janela de cinco minutos.

    Nas recomendações em tempo real, você é cobrado pela capacidade de taxa de transferência por hora em unidades de TPS-hora (arredondadas para cima para a hora mais próxima). Isso é calculado como o máximo entre o TPS real servido e o TPS mínimo provisionado, para cada incremento de cinco minutos na hora, multiplicado pelo tempo total que as solicitações são processadas. Seu uso é agregado para o mês e cobrado de acordo com os níveis de uso.

    TPS-horas = máximo entre (TPS reais e mínimas provisionadas) *(5/60 minutos)

    Recomendações em tempo real Preço
    Primeiras 20 mil TPS-hora por mês por região elegível USD 0,20 por TPS-hora
    Próximas 180 mil TPS-hora por mês por região elegível USD 0,10 por TPS-hora
    Acima de 200 mil TPS-hora por mês por região elegível USD 0,05 por TPS-hora

    Recomendações em lote
    Você é cobrado pelo número de usuários solicitados ao usar as receitas “USER_PERSONALIZATION“ e “PERSONALIZED_RANKING” e pelos itens solicitados ao usar a receita “RELATED_ITEMS” para um trabalho de inferência em lote, independentemente do número de resultados solicitados.

    Recomendações em lote Preço por mil recomendações
    Primeiras 20 milhões de recomendações por mês por região elegível USD 0,067
    Próximas 180 milhões de recomendações por mês por região elegível USD 0,058
    Mais de 200 milhões de recomendações por mês por região elegível USD 0,050

    *As recomendações geradas para cada usuário ao usar uma ‘solução’ com base no tipo de receita “User-personalization” são contadas como uma 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.

    Exemplos de definição de preço

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

    Uma empresa de mídia usa recomendações personalizadas para fornecer recomendações em diferentes pontos da jornada de seus usuários. A empresa carrega 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. 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 * USD 0,05 por GB = USD 10
    • Cobrança de treinamento = 300 horas de treinamento * USD 0,24 por hora de treinamento = USD 72
    • Cobrança de campanha (inferência em tempo real) = 10 * 720 * USD 0,20/ TPS-hora = USD 1.440

    Custo total = USD 10 + USD 72 + USD 1.440 = USD 1.552

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

    Para simplificar, vamos supor a mesma quantidade de carregamento e treinamento de dados do exemplo 1. Portanto:

    • Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB * USD 0,05 por GB = USD 10
    • Cobrança de treinamento de solução = 300 horas de treinamento * USD 0,24 por hora de treinamento = USD 72

    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
    Duração Tempo (horas decorridas) TPS mínimas provisionadas TPS reais Máximo entre TPS mínimas provisionadas e reais TPS-horas (máximo (TPS mínimas provisionadas e reais) * 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 USD 0,20 USD 4.000
    Nível 2 2.500 USD 0,10 USD 250
          USD 4.250
    Exemplo 3: recomendações em lote personalizadas para um varejista online

    Um varejista usa recomendações em lote para gerar recomendações de itens, para uso na personalização de e-mails. Ele utiliza10 GB de dados, o treinamento consome 50 horas de treinamento e um trabalho de inferência em lote é realizado para gerar recomendações para 1 milhão de usuários, com recomendações de 10 itens para cada usuário.

    Nesse caso, as cobranças pelo uso do Personalize serão:

    • Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 10 GB * USD 0,05/GB = USD 0,50
    • Cobrança de treinamento de solução = 50 horas de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
    • Cobrança de inferência = 1 milhão de usuários* x 0,067 USD/mil recomendações = 67 USD

    Custo total = USD 0,50 + USD 12 + USD 67 = USD 79.50