Preços do Amazon Personalize

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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 180 mil solicitações de recomendação em tempo real por mês.

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  • 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
    • Next-Best-Action
    • Trending-Now
    • 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 uma solução personalizada com os dados. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para treinar a solução. O Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada, o que significa que 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
    Para as recomendações em tempo real, você será cobrado pelo número de recomendações solicitadas, independentemente do número de resultados retornados em resposta. Por padrão, o Amazon Personalize cobra no mínimo 1 transação de solicitação de recomendação por segundo (TPS) para todas as campanhas ativas. O Amazon Personalize também permite que você provisione uma taxa mínima de transação mais alta, conforme necessário. Quando a taxa de solicitações de recomendação exceder o TPS mínimo provisionado, o Amazon Personalize escala automaticamente para atender às suas solicitações adicionais e retornará ao TPS mínimo provisionado quando o tráfego diminuir. Observe que aumentar o TPS mínimo provisionado aumentará o número de solicitações de recomendação pelas quais você é cobrado.

    Recomendações em tempo real Preço por 1.000 solicitações de recomendação
                                                                      Primeiros 72 milhões de solicitações por mês                                                        USD 0,0556
                                                                      Próximos 648 milhões de solicitações por mês                                                        USD 0,0278
                                                                      Mais de 720 milhões de solicitações por mês                                                         USD 0,0139

    * O Amazon Personalize permite que você configure sua campanha para devolver os metadados do item com a resposta da solicitação de recomendação. Você paga um adicional de USD 0,0167 por 1.000 solicitações de recomendação para todas as campanhas com os metadados do item habilitados. Observe que essa cobrança adicional também se aplica ao TPS mínimo provisionado quando os metadados do item estão habilitados.

    Recomendações em lote
    Para as recomendações em lote, você será cobrado pelo número de recomendações solicitadas, independentemente do número de resultados retornados.

    O Content Generator usa grandes modelos de linguagem para gerar temas para recomendações em lote. Você é cobrado em USD 1 a mais por saída de tema.

     

    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

    Exemplos de preço

    Exemplo 1: recomendações personalizadas em tempo real

    Uma empresa usa recomendações personalizadas em tempo real para gerar recomendações para um carrossel em sua página inicial. Eles carregam 200 GB de dados por mês e treinam a solução duas vezes por semana, com cada treinamento consumindo 15 horas de treinamento. Durante 10 horas por dia, o carrossel registra um pico de tráfego de 36.000 visitas por hora. Fora do horário de pico, o carrossel recebe menos de 3.600 visitas por hora, ou menos do que a taxa mínima de transação de 1 TPS. Como resultado, o Personalize reduz a escala verticalmente para o mínimo de 1 TPS e o cliente é cobrado por 3.600 solicitações de recomendação por hora durante esse período (1 transação por segundo * 3.600 segundos por hora).

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança pelo processamento e armazenamento de dados = 200 GB x USD 0,05 por GB = USD 10,00
    • Cobrança pelo treinamento da solução = 15 horas de treinamento x 8 treinamentos por mês x USD 0,24 por hora de treinamento = USD 28,80
    • Consumo e cobrança de inferência (inferência em tempo real)
            o Pico de uso do tráfego: 36.000 solicitações de recomendação x 10 horas por dia x 30 dias por mês = 10.800.000 solicitações de recomendação
            o Uso fora do pico de tráfego: 3.600 solicitações de recomendação x 14 horas por dia x 30 dias por mês = 1.512.000 solicitações de recomendação
            o 12.312.000 solicitações de recomendação x USD 0,0556 por 1.000 solicitações de recomendação em tempo real = USD 684,55

    Custo total = USD 10 + USD 28,80 + USD 684,55 = USD 723,35
     

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

    Para simplificar, vamos supor que a empresa no Exemplo 1 crie outro carrossel de recomendações que usa a mesma quantidade de ingestão de dados e treinamento. No entanto, o tráfego desse carrossel varia mais ao longo do dia. Neste exemplo, o cliente provisionou um TPS mínimo mais alto.

    Uso e cobrança de inferência: na tabela a seguir, percorremos um cenário de tráfego variável e calculamos as solicitações de recomendação consumidas em um dia de uso:

    Cálculo de cobrança da inferência
    Duração Tempo (horas decorridas) TPS mínimas provisionadas Transações mínimas de solicitação de recomendação por hora (min. TPS provisionado x 3.600 segundos por hora) Solicitações de recomendação reais por hora Consumo cobrado por hora [máx. (mínimo, real)]

    Consumo total faturado
    (Consumo por hora x Horas)
    0h às 18h 18 30 108.000 72.000 108.000 1.944.000
    18h às 22h 4 30 108.000 144.000 144.000 576.000
    22h às 23h 1 30 108.000 18.000 108.000 108.000
    23h à 0h 1 20 72.000 0 72.000 72.000
    Total de solicitações de recomendações por dia           2.700.000
    Total de solicitações de recomendações por mês           81.000.000
    Cobrança total de recomendações (inferência) Solicitações de recomendação de uso (em nível) Preço por 1.000 solicitações de recomendação em tempo real Custo (USD)
    Nível 1 72.000.000 USD 0,0556 USD 4.003
    Nível 2 9.000.000 USD 0,0278 USD 250
          USD 4.253
    Exemplo 3: recomendações personalizadas em lotes

    Uma empresa usa recomendações personalizadas para gerar recomendações personalizadas de itens para cada usuário em suas campanhas de marketing por e-mail. Ela ingerem 10 GB de dados e o treinamento consome 50 horas de treinamento. A empresa usa uma inferência em lote para gerar recomendações para 1 milhão de usuários. Cada solicitação de recomendação retorna 10 itens por usuário, no entanto, a empresa só é cobrada por 1 milhão de solicitações.

    Nesse caso, as cobranças pelo uso do Personalize serão:

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

    Custo total = USD 0,50 + USD 12 + USD 67 = USD 79,50
     

    Exemplo 4: recomendações de lotes temáticos personalizados com o Content Generator

    Uma empresa usa recomendações personalizadas para gerar recomendações personalizadas de itens com temas. Ela ingerem 10 GB de dados e o treinamento consome 50 horas de treinamento. A empresa usa uma inferência em lote para gerar recomendações temáticas para 100 itens iniciais. Cada solicitação de recomendação retorna 25 itens por item inicial. A empresa receberá 100 temas no total.

    Nesse caso, as cobranças pelo uso do Personalize serão:
    Cobrança pelo processamento e armazenamento de dados = 10 GB x USD 0,05/GB = USD 0,50
    Cobrança pelo treinamento da solução = 50 horas de treinamento x USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
    Taxa de inferência = 100 itens iniciais x USD 0,067/1.000 recomendações + 100 temas x USD 1/tema = USD 100,0067
    Custo total = USD 0,50 + USD 12 + USD 100,0067 = USD 112,5067


     

  • 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 da ingestão de dados : USD 0,05 por GB

    Horas do recomendador

    Você será cobrado por hora para cada recomendador ativo com base no número de usuários* nos conjuntos de dados processados pelo Amazon Personalize. Cada recomendador fornece recomendações fixas por hora, sem custo adicional, com base no número de usuários em seu conjunto de dados.

    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

    * O Amazon Personalize permite configurar seu Recomendador para retornar os metadados do item na resposta da API. Você paga um adicional de USD 0,1 por hora para os Recomendadores configurados para devolver os metadados do item.

    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 Amazon Personalize permite configurar seu Recomendador para retornar os metadados do item na resposta da API. Você paga um adicional de USD 0,0167 por 1.000 recomendações adicionais para todos os recomendadores com os metadados do item ativados.

    *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”.

    Você tem a opção de especificar a throughput mínima para recomendadores otimizados para os casos de uso em recomendações por segundo (RPS). Se a RPS provisionada mínima exceder as recomendações reais solicitadas por segundo, a RPS mínima provisionada contará com as recomendações gratuitas por hora incluídas em seu nível de usuário. Se a RPS mínima provisionada fizer com que você exceda as recomendações gratuitas por hora incluídas em seu nível de usuário, você também será cobrado pelas recomendações adicionais. Por exemplo, se você definir a RPS mínima como 10, será cobrado pelas 36.000 recomendações daquela hora (3.600 segundos por hora x 10 RPS), exceto as recomendações gratuitas por hora em seu nível de usuário.

    Exemplos de preço

    Exemplo 1: Recomendadores otimizados de caso de uso para uma empresa de mídia

    Uma empresa de mídia aciona três carrosséis diferentes de recomendações em seu aplicativo usando três recomendadores otimizados para casos de uso. Ela carrega 200 GB de dados no mês e tem 2 milhões de usuários. Cada carrossel normalmente recebe menos de 9.000 visitas por hora; no entanto, há 140 horas de pico por mês, onde eles recebem 39.000 visitas por hora.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança pelo processamento e armazenamento de dados = 200 GB x USD 0,05 por GB = USD 10
    • Cobrança por hora recomendada:
      • Primeiros 100 mil usuários = USD 0,375 por hora x 720 horas por mês x 3 recomendadores = USD 810
      • Próximos 900 mil usuários = 900 mil usuários por hora x USD 0,045/100 mil usuários x 720 horas por mês x 3 recomendadores = USD 874,80
      • Próximos 1 mil usuários = 1 milhão de usuários por hora x USD 0,018 por hora/100 mil usuários x 720 horas por mês x 3 recomendadores = USD 388,80
      • Total de cobranças por hora de recomendação = USD 810 + USD 874,80 + USD 388,80 = USD 2.073,60
    • Cobrança por recomendações adicionais:
      • 39 mil recomendações por hora de pico - 9 mil recomendações gratuitas por hora = 30 mil recomendações adicionais por hora.
      • 30 mil recomendações adicionais por hora x USD 0,0833/mil recomendações x 140 horas x 3 recomendadores = USD 1.049,58

    Custo total = USD 10 + USD 2.073,60 + USD 1.049,58 = USD 3.133,18

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

    Um varejista on-line usa quatro recomendadores otimizados para casos de uso para oferecer recomendações de produtos na página de detalhes do produto. Ele carrega 10 GB de dados no mês e tem 800 mil usuários. O tráfego para esses recomendadores nunca excede 6.000 visitas por hora.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Cobrança pelo processamento e armazenamento de dados = 10 GB x USD 0,05/GB = USD 0,50
    • Cobranças do usuário:
      • Primeiros 100 mil usuários = USD 0,375 por hora x 720 horas por mês x 4 recomendadores = USD 1.080
      • Próximos 700 mil usuários = 700 mil usuários x USD 0,045 por hora/100 mil usuários x 720 horas por mês x 4 recomendadores = USD 907,20
      • Total de cobranças por hora de recomendação = USD 1.080 + USD 907,20 = USD 1.987,20
    • Cobrança por recomendações adicionais:
      • Como a empresa nunca excede as 6.000 recomendações por hora incluídas em seus recomendadores, não há cobranças adicionais pela recomendação.

    Custo total = USD 0,50 + USD 1.987,20 = USD 1.987,70

     

  • 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. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para treinar a solução. O Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada, o que significa que 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 pelo número de segmentos solicitados 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 para campanhas por SMS e mensagens no aplicativo sobre produtos específicos que estão à venda. Eles realizam campanhas em 10 produtos e consideram 2 milhões de usuários para cada campanha. Eles ingerem 10 GB de dados e o treinamento requer 50 horas.

    A fatura pelo uso do Amazon Personalize para essas campanhas será:

    • Cobrança pelo processamento e armazenamento de dados = 10 GB x USD 0,05/GB = USD 0,50
    • Cobrança pelo treinamento na solução = 50 horas de treinamento x USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
    • Cobrança pela geração do segmento em lote, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários x USD 0,016/mil usuários x 10 consultas = USD 16
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 900 mil usuários = 900 mil usuários x USD 0,008/mil usuários x 10 consultas = USD 72
    • Cobrança por geração de segmento em lote, primeiros 1 mil usuários = 1 milhão de usuários x USD 0,004/mil usuários x 10 consultas = USD 40

    Custo total = USD 0,50 + USD 12 + USD 16 + USD 72 +USD 40 = USD 140,50
     

    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 atributos, como gênero, ator/atriz principal e prêmios ganhos. A empresa usa os segmentos de usuários gerados para direcionar suas campanhas de marketing por e-mail. A empresa considera 20 milhões de usuários para cada campanha. A empresa usa 650 GB de dados e o treinamento requer 1.800 horas. Eles realizam a segmentação em 25 atributos de filmes diferentes para suas campanhas.

    A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

    • Processamento e armazenamento de dados = 650 GB x USD 0,05/GB =USD 32,50
    • Cobrança pelo treinamento da solução= 1.800 horas de treinamento x USD 0,24/hora de treinamento = USD 432
    • Cobrança por inferência, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários x USD 0,016/mil usuários x 25 consultas = USD 40
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 900 mil usuários = 900 mil usuários x USD 0,008/mil usuários x 25 consultas = USD 180
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 9 milhões de usuários = 9 milhões de usuários x USD 0,004/mil usuários x 25 consultas = USD 900
    • Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 10 milhões de usuários = 10 milhões de usuários x USD 0,001/mil usuários x 25 consultas = USD 250

    Custo total = USD 32,50 + USD 432 + USD 40 + USD 180 + USD 900 + USD 250 = USD 1.834,50

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