AWS Lambda 定價

每個工作負載的無伺服器運算

概觀

AWS Lambda 是一種無伺服器運算服務，僅會向您收取用量的費用。Lambda 事件函數會依請求和執行持續時間定價。Lambda MicroVM 的定價以執行個體-秒為單位。Lambda Web 函數會依請求和作用中 CPU 時間定價。
  • 事件函數

  • Lambda 事件函數定價

    Lambda 事件函數的定價根據處理的請求數量以及程式碼執行的持續時間 (以 GB-秒為單位) 計算。您選擇分配給函數的記憶體，並取得相應比例的 CPU 與資源。免費方案包含每月 1 百萬個請求以及 400,000 GB-秒的運算時間。

    非同步事件 (包含來自 S3、SNS、EventBridge、StepFunctions、Cloudwatch Logs 的事件)：針對每次非同步事件，前 256 KB 以 1 次請求計價。個別事件的大小超過 256 KB 時，每 64 KB 的區塊將額外計入 1 次請求的費用，上限為 1 MB。

    期間成本依您分配給函數的記憶體量而定。您可以為函數分配 128 MB 至 10,240 MB 之間任意數量的記憶體，增量為 1 MB。下表列出了一些與不同記憶體大小關聯的每 1 毫秒價格範例，適用於屬於第一個定價方案的用量 – 例如，美國東部 (俄亥俄) 最高每月 60 億 GB-秒

    • x86 價格
    • Arm 價格

    依據帳戶內同一區域、相同架構 (分別為 x86 或 Arm) 上所執行函數的彙總每月持續時間，套用 Lambda 隨需持續時間定價方案。如果您在 AWS Organizations 中使用合併帳單，定價方案會套用於組織各帳戶同一區域、相同架構上所執行函數的彙總每月持續時間。

    Lambda 受管執行個體

    Lambda 受管執行個體可讓您在 VPC 中完全受管的 EC2 執行個體上執行 Lambda 事件函數，結合 Lambda 的無伺服器開發人員體驗與 EC2 的成本效率和硬體彈性。此功能非常適合穩定狀態、大量工作負載，因為您會希望在其中維持 Lambda 操作簡便性的同時將成本最佳化。

    使用 Lambda 受管執行個體，您可以從各種目前一代 EC2 執行個體類型中進行選擇，以符合您的工作負載需求、享受 EC2 定價選項 (包括 EC2 Instance Savings Plans、Compute Savings Plans 和預留執行個體)，並且在相同的執行環境中同時處理多個請求，以最大限度地提高資源使用率。Lambda 會自動管理執行個體佈建、擴展、修補和生命週期管理，同時保留熟悉的 Lambda 程式設計模型，並與 SQS、Kinesis 和 Kafka 等事件來源無縫整合。

    定價：
    Lambda 受管執行個體定價包含三個元件：

    1. 請求費用：每百萬個請求 0.20 USD
    2. 運算管理費：Lambda 佈建和管理之執行個體的 EC2 隨需執行個體價格加收 15% 費用 (以下提供每個執行個體類型的加價)
    3. EC2 執行個體費用：標準 EC2 執行個體定價適用於在您的容量供應商中佈建的執行個體。您可以使用 Compute Savings Plans、預留執行個體或其他 EC2 定價選項來降低成本

    請注意，與 Lambda (預設) 運算類型函數不同，Lambda 受管執行個體函數不會針對每個請求的執行持續時間分別支付費用。

    事件來源映射：對於使用佈建事件輪詢器單位 (EPU) 搭配 Kafka 或 SQS 等事件來源的工作負載，適用標準 EPU 定價。

    管理費
    • 假設您正在執行一個高流量的 API 服務，每個月處理 1 億個請求，且平均持續時間為每個請求 200 毫秒。您可以將 Lambda 受管執行個體容量供應商設定為使用 m7g.xlarge 執行個體 (4 個 vCPU、16 GB 記憶體、Graviton3)，並使用 3 年 Compute Savings Plan，以最大程度地節省成本。

      每月費用

      請求費用
      每月請求：100 百萬個請求
      請求價格：每百萬個請求 0.20 USD
      每月請求費用：100 百萬 / 1 百萬 × 0.20 USD = 20 USD

      運算費用
      執行個體類型：m7g.xlarge
      EC2 隨需價格：每小時 0.1632 USD (美國東部 (維吉尼亞北部))
      使用 3 年期 Compute Savings Plan 折扣 (72%)：每小時 0.0457 USD
      估計所需的執行個體時數：約 2,000 小時/月 (根據工作負載模式與多重並行)
      每月 EC2 執行個體費用：2,000 × 0.0457 USD = 91.40 USD

      管理費用
      管理費：EC2 隨需價格的 15%
      每小時管理費：0.1632 USD × 0.15 = 0.02448 USD/小時
      每月管理費：2,000 × 0.02448 USD = 48.96 USD

      每月費用總計
      費用總計 = 請求費用 + EC2 執行個體費用 + 管理費用
      費用總計 = 20 USD + 91.40 USD + 48.96 USD = 160.36 USD

    Lambda 耐久性函式定價

    Lambda 耐久性函式簡化了在 Lambda 現有程式設計模型中直接建置可靠的多步驟應用程式與 AI 工作流程的方式，支援具復原力且具成本效益的長時間執行工作負載。在耐久性函式中，您可使用諸如「步驟」與「等待」等耐久性操作，這些操作屬於檢查點，可選擇儲存資料並保留較長時間，讓函式在中斷後能夠恢復執行。當函式恢復執行時，系統會執行重新執行，自動從起點重新執行事件處理常式，同時跳過已完成的檢查點，並從中斷處繼續執行。其生命週期可能包含多次子調用 (指在等待操作、重試或基礎架構故障後恢復執行時發生的 Lambda 函數調用)，以完成執行。 

    適用現有的 Lambda 運算費用，包括重新執行產生的子調用費用。使用等待操作時，函數會暫停執行；對於隨需函數而言，在執行恢復前不會產生執行時間費用。此外，您需支付耐久性操作費用 (例如啟動執行、完成步驟及建立等待)。您還需支付這些操作寫入的資料量費用 (以 GB 計)，以及執行期間與執行後的資料保留費用 (以每月每 GB 計，按比例計算)。執行完成後的資料保留期可設定為 1 至 90 天 (預設為 14 天)。 

    如需耐久性操作的完整清單和詳細說明，請參閱 Lambda 開發人員指南。

    • 某保險索賠處理系統運用 Lambda 耐久性函式分析索賠，以偵測詐欺、協調高價值索賠的人工審核，並處理核準的付款作業。此程序始於文件分析步驟，該步驟需 30 秒執行基於 LLM 的詐欺偵測與風險評估。接著執行會透過等待操作暫停，以進行人工審核 (通常等待 7 天)，由理賠調查員審核超過自動核準門檻的索賠案件。最後是付款步驟，需 2 秒處理核準決定並啟動付款流程。該系統每月處理 1,000,000 件保險索賠案件。每次執行使用 8KB 的調用承載，並針對索賠分析 (步驟 1)、核準決定 (等待階段) 及最終付款處理 (步驟 2) 分別使用 32KB 的承載。此函式設定為 1GB 記憶體，執行於基於 ARM 架構的處理器。已完成的索賠記錄會保留 14 天，以符合審計與法規遵循要求。注意：範例使用美國東部 (維吉尼亞北部) 價格。為簡化計算，所有執行均始於月初，且所有步驟首次執行即成功，無需重試。

      注意：範例使用美國東部 (維吉尼亞北部) 價格。為簡化計算，所有執行均始於月初，且所有步驟首次嘗試即成功，無需重試。

      每月運算費用

      總運算 (秒) 100 萬 × 32 秒 = 3,200 萬秒
      總運算 (GB-秒) 3,200 萬 × 1 GB = 3,200 萬 GB-秒
      可計費運算 32,000,000 - 400,000 免費方案 = 31,600,000 GB-秒
      運算成本 3,160 萬 × 0.0000133334 USD = 421.34 USD

      每月請求費用

      請求總數 2 次調用 (初始 + 等待後) × 1 百萬 = 2 百萬次請求
      可計費請求 200 萬 - 100 萬 (免費方案) = 100 萬
      請求成本 100 萬 × 0.20 USD/100 萬 = 0.20 USD


      每月耐久性函式費用

      操作 100 萬 × (1 次開始執行 + 2 次步驟 + 1 次等待) = 400 萬
      操作成本 400 萬 × 8.00 USD/百萬 = 32.00 USD
      資料寫入 100 萬 × (8 KB 調用 + 3 × 32 KB 的步驟/等待) = 104 GB
      資料寫入成本 104 GB × 0.25 USD/GB = 26.00 USD
      儲存空間 (運行中，包括 7 天等待) 104 GB × (7/30) = 24.27 GB-月
      儲存 (保留 14 天) 104 GB × (14/30) = 48.53 GB-月
      資料保留成本 (24.27 + 48.53) GB-月 × 0.15 USD/GB-月 = 10.92 USD

       

      當月總費用

      總費用 421.34 USD + 0.20 USD + 32.00 USD + 26.00 USD + 10.92 USD = 490.46 USD

    租用戶隔離定價

    啟用租用戶隔離模式，以隔離調用 Lambda 事件函數的個別終端使用者或租用戶的請求處理。適用於租用戶隔離之 Lambda 函數的基礎執行環境始終與特定租用戶相關聯，且永遠不會用於執行來自調用相同函數之其他租用戶的請求。這項功能簡化了開發和維護多租用戶應用程式，這些應用程式可以處理租用戶特定程式碼或資料，且在租用戶間有嚴格的隔離需求。Lambda 建立新的租用戶隔離執行環境以便為請求提供服務時，會根據您配置給函數的記憶體數量以及您使用的 CPU 架構來向您收費。若要進一步了解 Lambda 的租用戶隔離功能，請閱讀文件。

    • 多租用戶 SaaS 應用程式

      假設您正在建構一個自動化平台，以執行使用者提供的程式碼以回應事件。例如，有新員工加入組織或在部門間調動時，其 IT 團隊可能希望執行自動化工作流程。再舉一個例子，當開發人員將程式碼變更提交到其來源代碼儲存庫時，DevOps 團隊可能希望觸發 CI/CD 工作流程。您的自動化平台是多租用戶，這表示它為多個終端使用者提供服務。由於您預期需求會因一天中的時間以及每個終端使用者或租用戶而有高度變化，您可以使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 來建置平台。

      您的自動化平台支援執行使用者提供的程式碼以回應事件的能力。由於您不會控制使用者提供的程式碼，因此您可以啟用租用戶隔離模式，以確保每個終端使用者的 Lambda 函數調用都在互相隔離的獨立執行環境中處理。

      假設您已將 Lambda 函數設定為 1024 MB 的記憶體和 x86 CPU 架構。在一般的一個月內，您的函數處理 1000 萬個調用，平均持續時間為每次調用 2 秒。您的 SaaS 平台由 1000 個終端使用者或租用戶使用。為了簡化，假設每個租用戶平均每個月產生 1 萬個調用，而 Lambda 每個租用戶建立 200 個執行環境 (即每個租用戶的冷啟動率為 2%)。

      您的費用計算方式如下：

      請求費用
      每個月，您的函數執行 10 百萬次。

      每月請求費用：10 百萬 * 0.2 USD/百萬 = 2 USD

      運算費用
      每月，您的函數執行 10 百萬次，平均持續時間為 2 秒。您函數的設定記憶體為 1024 MB。

      每月運算持續時間 (秒)：10 百萬 * 2 秒 = 20 百萬秒
      每月運算量 (GB-秒)：20 百萬秒 * 1024 MB / 1024 MB = 20 百萬 GB-秒
      每月運算費用：20 百萬 * 0.0000166667 USD = 333.34 USD

      租用戶隔離費用
      平均每月，您的函數為 1000 個不重複的租用戶提供服務。每個租用戶調用函數 1 萬次，平均每個租用戶建立 200 個執行環境 (即每個租用戶的平均冷啟動率為 2%)。

      為 1000 個租用戶建立的每月執行環境：200 * 1K = 200K
      每月租用戶隔離費用：200K * 0.000167 USD * 1024 MB / 1024MB = 33.4 USD

      每月費用總計
      費用總計 = 請求費用 + 運算費用 + 租用戶隔離費用
      費用總計 = 2 USD + 333.34 USD + 33.4 USD = 368.74 USD

    Lambda 暫時性儲存定價

    暫時性儲存成本取決於您分配給事件函數的暫時性儲存量及函數執行持續時間，以毫秒計量。您可以為函數分配 512 MB 至 10,240 MB 之間的任意額外儲存量，增量為 1 MB。您可以針對在 x86 和 Arm 架構上執行的函數設定暫時性儲存。每個 Lambda 函數都可以免費使用 512 MB 的暫時性儲存。您只需為設定的額外暫時性儲存付費。

    以下所有範例均以美國東部 (維吉尼亞北部) 的價格為準。

    • 假設您是一名行動應用程式開發人員，正在建置一個食品訂購應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物，接收訂單狀態更新，並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的需求變化很大，因此，您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。

      為簡單起見，我們假設您的應用程式每月處理三百萬個請求。平均函數執行持續時間為 120 毫秒。您已在基於 x86 的處理器上為您的函數設定了 1536 MB 記憶體。您的費用計算方式如下：

      每月運算費用

      每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD，免費方案提供 400,000 GB-秒。
      運算總計 (秒) = 3 百萬 * 120 毫秒 = 360,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 360,000 * 1536MB/1024 MB = 540,000 GB-秒
      運算總計 – 免費方案運算 = 每月可計費運算 GB-秒
      540,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 140,000 GB-秒
      每月運算費用 =       140,000 * 0.0000166667 USD = 2.33 USD

      每月請求費用

      每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD，免費方案每月提供 1 百萬個請求。
      請求總計 – 免費方案請求數 = 每月可計費請求
      3 百萬個請求 – 1 百萬個免費方案請求 = 2 百萬個每月可計費請求
      每月請求費用 = 2 百萬 * 0.2 USD/百萬 = 0.40 USD

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = 2.33 USD + 0.40 USD = 2.73 USD/月

    • 假設您是一家物流公司，在現場擁有一支車隊，每輛車都配備感測器和 4G/5G 連線，以將遙測資料傳送到 Amazon Kinesis 資料串流中。您希望使用您開發的機器學習 (ML) 模型來推斷車輛的運作狀態，並預測何時可能需要對特定組件進行維護。

      假設您在現場有 10,000 輛汽車，每輛汽車每小時以交錯的方式發射一次遙測資料，並具有足夠的抖動。您打算對每個有效酬載執行此推斷，以確保及時安排車輛進行維護並確保您的車隊處於最佳運作狀態。

      假設 ML 模型與函數一起打包，大小為 512 MB。對於推論，您已為函數設定 1 GB 記憶體，在基於 x86 的處理器上，函數執行平均需要兩秒鐘才能完成。

      每月請求費用：
      每個月，車輛將發出 10,000 * 24 * 31 = 7,440,000 則訊息，這些訊息將由 Lambda 函數處理。

      每月請求費用 → 7.44 百萬 * 0.20 USD/百萬 = 1.488 USD ~= 1.49 USD

      每月運算費用：
      每個月，每則訊息的函數將執行一次，持續兩秒鐘。

      每月運算持續時間 (秒) → 7.44 百萬 * 2 秒 = 14.88 百萬秒
      每月運算 (GB-秒) → 14.88 百萬秒 * 1024 MB/1024 MB = 14.88 GB-秒
      每月運算費用 → 14.88 百萬 GB-秒 * 0.0000166667 USD = 248.00 USD

      每月費用總計：
      每月費用總計 = 請求費用 + 運算費用 = 1.49 USD + 248.00 USD = 249.49 USD

    • 假設您是一家金融服務公司，希望更好地了解主要客戶服務問題。您的目標是改善客戶體驗，並減少客戶流失。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援人員進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。

      在此情況下，您將使用 AWS Lambda 中熱門的基於轉換器的雙向編碼器表示形式 (BERT) 模型。該模型可協助您透過行動應用程式解析、分析和理解客戶服務互動，以顯示相關支援內容或將客戶轉接到適當的客戶服務人員。您的推論模型處理的支援查詢數量在一周內變化很大。

      假設您執行推論模型的函數每月收到六百萬個請求。平均函數執行持續時間為 280 毫秒。您在基於 x86 的處理器上使用 4096 MB 記憶體設定您的函數。

      您還將函數設定為使用 2048 MB 的暫時性儲存。

      您的費用計算方式如下：

      每月運算費用：
      每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD，免費方案提供 400,000 GB-秒。
      運算總計 (秒) = 6 百萬 * 280 毫秒 = 1,680,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 1,680,000 * 4096 MB/1024 MB = 6,720,000 GB-秒
      運算總計 – AWS 免費方案運算 = 每月可計費運算 GB-秒
      6,720,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 6,320,000 GB-秒
      每月運算費用 = 6,320,000 * 0.0000166667 USD = 105.33 USD

      每月請求費用：
      每月請求價格為每一百萬個請求 0.20 USD，免費方案每月提供一百萬個請求。
      請求總計 – 免費方案請求數 = 每月可計費請求數
      6 百萬次請求 – 1 百萬次免費方案請求 = 5 百萬次每月可計費請求
      每月請求費用 = 5 百萬 * 0.2 USD/百萬 = 1 USD

      每月暫時性儲存費用：
      每月暫時性儲存價格為每 GB-秒 0.0000000309 USD，Lambda 提供 512 MB 儲存，無需額外費用。
      運算總計 (秒) = 6 百萬 * 280 毫秒 = 1,680,000 秒
      可計費暫時性儲存總計 = 2048 MB – 512 MB = 1536 MB
      暫時性儲存總計 (GB-秒) = 1,680,000 * 1536 MB/1024 MB = 2,520,000 GB-秒
      每月暫時性儲存費用 = 2,520,000 * 0.0000000309 USD = 0.08 USD

      每月費用總計：
      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = 105.33 USD + 1 USD + 0.08 USD = 106.41 USD/月

    佈建並行定價

    為 Lambda 事件函數啟用佈建並行，以更好地控制無伺服器應用程式效能。啟用後，佈建並行功能可讓函數保持初始化及超就緒狀態，從而在兩位數毫秒時間內做出回應。您需要按設定的並行數量和設定的時間段付費。為您的函數啟用佈建並行及執行該功能後，您還需要依據以下價格按請求和持續時間付費。如果您的函數超過設定的並行，您將需要按照上述 AWS Lambda 定價一節中概述的費率支付超額函數執行的費用。您可以為在 x86 和 Arm 架構上執行的函數啟用佈建並行。若要進一步了解佈建並行，請閱讀文件。

    佈建並行按函數從啟用到停用該功能的時間計算，無條件進位至最近的五分鐘。價格依您分配給函數的記憶體量及在其上設定的並行量而定。持續時間是指從程式碼開始執行到傳回結果或終止之間的時間，無條件進位至最接近的 1 毫秒**。價格取決於分配給函數的記憶體數量。

    ** 期間費用適用於在函數處理常式中執行的程式碼，以及在處理常式外部宣告的初始化程式碼。對於使用 AWS Lambda Extensions 的 Lambda 事件函數，持續時間還包括最後一個執行中的擴充功能在關閉階段完成執行所需的時間。對於使用佈建並行設定的函數，AWS Lambda 會定期回收執行環境並重新執行初始化程式碼。如需詳細資訊，請參閱  Lambda 程式設計模型文件。

    Lambda 免費方案不適用於已啟用佈建並行的函數。為函數啟用佈建並行及執行該函數時，您需要依據以下價格按請求和持續時間付費。

    以下所有範例均以美國東部 (維吉尼亞北部) 的價格為準。

    • 假設您是一名行動應用程式開發人員，正在建置一個食品訂購行動應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物，接收訂單狀態更新，並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的應用程式需求變化很大，因此您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。

      為簡單起見，我們假設您的應用程式每月處理三百萬個請求。
      平均函數執行持續時間為 120 毫秒。您已在 x86 型處理器上為您的函數設定了 1536 MB 記憶體。

      您正在推出新版本的行動應用程式，您已經大力推廣該應用程式。您預期在啟動日從中午到晚上 8 點期間需求激增。即使需求快速向上擴展和縮減，您仍希望行動應用程式保持快速回應，因此在 Lambda 事件函數上啟用佈建並行。您將佈建並行設定為 100。

      在這八個小時內，您的函數收到了 500,000 個請求。啟用佈建並行時，平均函數
      執行持續時間為 100 毫秒。在本月剩下的時間裡，您的應用程式會收到額外的 250 萬個請求，並且您的函數會在未啟用佈建並行的情況下執行以回應它們。

      您的費用計算方式如下：

      佈建並行費用：
      佈建並行價格為每 GB-秒 0.0000041667 USD
      啟用佈建並行的時間期間總計 (秒)：8 小時 * 3,600 秒 = 28,800 秒
      已設定的並行總計 (GB)：100 * 1536MB/1024MB = 150 GB
      佈建並行總量 (GB-秒)：150 GB * 28,800 秒 = 4,320,000 GB-秒
      佈建並行費用：4.32 百萬 GB-秒 * 0.0000041667 USD = 18 USD

      請求費用：
      每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD，免費方案每月提供 1 百萬個請求。
      請求總計 – 免費方案請求數 = 每月可計費請求
      3,000,000 個請求 – 1 百萬免費方案請求 = 2,000,000 個每月可計費請求
      每月請求費用 = 2 * 0.20 USD = 0.40 USD

      啟用佈建並行時的運算費用：
      運算價格為每 GB-秒 0.0000097222 USD
      運算持續時間總計 (秒) = 500,000 * 100 毫秒 = 50,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 50,000 秒 * 1536 MB / 1024 MB = 75,000 GB-秒。
      運算費用總計 = 75,000 GB-秒 * 0.0000097222 USD = 0.73 USD

      停用佈建並行時的運算費用：
      每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD，免費方案提供 400,000 GB-秒。
      運算總計 (秒) = 2.5 百萬 * 120 毫秒 = 300,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 300,000 * 1536 MB / 1024 MB = 450,000 GB-秒
      運算總計 – 免費方案運算 = 每月可計費運算 GB-秒
      450,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 50,000 GB-秒
      每月運算費用 = 50,000 * 0.0000166667 USD = 0.83 USD

      每月費用總計：
      費用總計 = 佈建並行費用 + 請求費用 + 啟用佈建並行時的運算費用 + 停用佈建並行時的運算費用
      費用總計 = 18 USD + 0.40 USD + 0.73 USD + 0.83 USD = 19.96 USD

    • 假設您是一家零售商，在 Cyber Monday (美國感恩節後的星期一發生的電子商務假期) 期間進行大甩賣。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。

      在此情況下，您將使用 AWS Lambda 中熱門的基於轉換器的雙向編碼器表示形式 (BERT) 模型。該模型可協助您透過行動應用程式解析、分析和理解客戶服務互動，以顯示相關支援內容或將客戶轉接到適當的客戶服務人員。在此次促銷期間，您將收到比平時更多的客戶支援諮詢，因此，您決定在您的 Lambda 事件函數上啟用佈建並行，以便您的應用程式即使在遇到流量高峰時也能快速回應。

      假設您的函數在銷售活動的 24 小時內收到了兩百萬個請求，同時啟用了佈建並行。平均函數執行持續時間為 280 毫秒。您可以在基於 x86 的處理器上使用 4096 MB 記憶體設定您的函數，並將佈建並行設定在 7。

      您的費用計算方式如下：

      佈建並行費用：
      佈建並行價格為每 GB-秒 0.0000041667 USD
      啟用佈建並行的時間期間總計 (秒) = 24 小時 * 3,600 秒 = 86,400 秒
      設定的並行總計 (GB)：7 * 4096 MB / 1024 MB = 28 GB
      佈建並行總量 (GB-秒) = 28 GB * 86,400 秒 = 2,419,200 GB-秒
      佈建並行費用 = 2,419,200 GB-秒 * 0.0000041667 USD = 10.08 USD

      啟用佈建並行時的運算費用：
      運算價格為每 GB-秒 0.0000097222 USD。
      運算持續時間總計 (秒) = 2,000,000 * 280 毫秒 = 560,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 560,000 秒 * 4096 MB / 1024 MB = 2,240,000 GB-秒。
      運算費用總計 = 2,240,000 GB-秒 * 0.0000097222 USD = 21.78 USD

      每月請求費用：
      每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD
      每月請求費用 = 2 百萬 * 0.2 USD/百萬 = 0.40 USD

      每月費用總計：
      費用總計 = 佈建並行費用 + 啟用佈建並行時的運算費用 + 請求費用 = 10.08 USD + 21.78 USD + 0.40 USD = 32.26 USD

    SnapStart 定價

    針對延遲敏感應用程式，SnapStart 可以將啟動效能從幾秒鐘縮短至不到一秒。SnapStart 的運作方式是透過快照擷取函數的初始化記憶體 (和磁碟) 狀態，並快取此快照以進行低延遲存取。隨後調用函數時，Lambda 會從此預先初始化的快照 (而不是從頭開始初始化) 恢復執行環境，從而改善啟動延遲。

    每次您在啟用 SnapStart 的情況下發布新版函數時，都會建立快照。您需要在函數版本處於作用中狀態的期間內支付快取快照的費用，最短計費時間為 3 小時，之後以每 毫秒計費。價格取決於分配給函數的記憶體數量。每次 Lambda 還原快照來恢復執行環境時，系統也會向您收取費用，價格取決於您分配給函數的記憶體數量。

    SnapStart 定價不適用於 支援的 Java 受管執行時期。

    • 假設您是一家物流公司，在現場擁有一支車隊，每輛車都配備感測器和 4G/5G 連線，以將遙測資料傳送到 Amazon Kinesis 資料串流中。您希望使用您開發的機器學習 (ML) 模型來推斷車輛的運作狀態，並預測何時可能需要對特定組件進行維護。

      假設您在現場有 10,000 輛汽車，每輛汽車每小時以交錯的方式發射一次遙測資料，並具有足夠的抖動。您打算對每個有效酬載執行此推斷，以確保及時安排車輛進行維護並確保您的車隊處於最佳運作狀態。

      假設 ML 模型與函數一起打包，大小為 512 MB。對於推論，您已為函數設定 1 GB 記憶體，在 x86 處理器上計費執行持續時間平均為兩秒鐘。您維護函數的單一版本。為簡便起見，假設所有請求中的 1% 會導致建立新的執行環境。

      您注意到，端對端處理這些 1% 的請求需要幾秒鐘。由於您在初始化期間匯入大型軟體模組和 ML 模型，您的函數初始化需要幾秒鐘來驅動。您想要縮短這些請求的端對端處理時間，因此，您在函數上啟用 SnapStart 並發布新版本。

      您的費用計算方式如下：

      請求費用
      每個月，車輛將發出 10,000 * 24 * 31 = 7,440,000 則訊息，這些訊息將由 Lambda 函數處理。

      每月請求費用： 7.44 百萬 * 0.20 USD/百萬 = 1.49 USD

      每月運算費用
      每個月，每則訊息將執行一次函數，持續兩秒鐘。

      每月運算持續時間 (秒)︰7.44 百萬 * 2 秒 = 14.88 百萬秒
      每月運算 (GB-秒)：14.88 百萬秒 * 1024 MB/1024 MB = 14.88 百萬 GB-秒
      每月運算費用： 14.88 百萬 GB-秒 * 0.0000166667 USD = 248.00 USD

      SnapStart 費用：

      函數版本啟用的總時段 (秒)：24 小時 * 31 天 * 3600 秒 = 2,678,400 秒
      配置的函數記憶體：1024MB/1024MB -> 1 GB
      使用的 SnapStart 快取總計：1 GB * 2,678,400 秒 -> 2,678,400 GB-秒
      SnapStart 快取費用： 2.68 百萬 GB-秒 * 0.0000015046 USD = 4.03 USD

      使用 SnapStart 還原的請求數：7.44 百萬的 1% = 74,400
      使用的 SnapStart 還原總計：74,400 * 1 GB = 74,400 GB
      SnapStart 還原費用：74,400 GB * 0.0001397998 USD = 10.4 USD

      SnapStart 費用總計：SnapStart 快取費用 + SnapStart 還原費用
      SnapStart 費用總計：4.03 USD + 10.4 USD = 14.43 USD

      每月費用總計

      費用總計 = 請求費用 + 運算費用 + SnapStart 費用
      費用總計 = 1.49 USD + 248.00 USD + 14.43 USD = 263.92 USD

    Lambda HTTP 回應串流定價

    當透過 InvokeWithResponseStream API 或透過使用 ResponseStream 調用模式的函數 URL 調用時，AWS Lambda 事件函數可傳回 HTTP 回應串流。HTTP 回應串流可改善「第一位元組時間」的效能，並支援大於 6 MB 的承載。使用 HTTP 回應串流時，您需要支付由您的函數寫入回應串流的每 GB 費用。您可以免費串流每個請求的前 6 MB。

    以下所有範例均以美國東部 (維吉尼亞北部) 的價格為準。

    事件來源映射 (ESM) 的佈建模式定價

    ESM 的佈建模式可讓您透過分配稱為事件輪詢器的最小和最大資源數目，並在設定的最小和最大限制之間自動調整規模，以最佳化 ESM 的輸送量。事件輪詢器是支援佈建模式下之 ESM 的可設定資源。定價是依據佈建的最小事件輪詢器數目，以及自動調整規模期間取用的事件輪詢器。費用是透過稱為事件輪詢器單元 (EPU) 的計費單位來計算。您會依據使用的 EPU 數目和持續時間付費 (以事件輪詢器單位-時數衡量)。

    SQS ESM：EPU 支援一個事件輪詢器，每個輪詢器提供高達 1 MB/秒的輸送量。 每個 SQS ESM 至少需要 2 個事件輪詢器。

    MSK 或自我管理的 Kafka (SMK) ESM：每個 EPU 支援高達 20 MB/秒的事件輪詢輸送容量，預設為 10 個事件輪詢器。每個事件輪詢器可以向上擴展至 5 MB/s 的輸送量。在 EPU 上分配的事件輪詢器數目取決於每個事件輪詢器所使用的運算容量。您可以將同一個 Amazon VPC 中的多個 ESM 分組，以共用 EPU 容量和成本。若要了解 Kafka ESM 的佈建模式，請閱讀文件。 

    資料傳輸： 您需支付標準  AWS 資料傳輸費率。

    持續時間： 定價以秒為單位計算，最低計費時間為 1 分鐘。

    • 範例：使用 Kafka 進行即時串流資料分析

      假設您是全球客戶聯絡中心解決方案供應商，並且擁有管道，可將通話體驗相關的中繼資料傳送至 Amazon MSK (Kafka) 主題以進行即時分析。由於流量可能達到尖峰且不可預測，因此，您想要使用 ESM 的佈建模式來微調 ESM 的效能。假設處理這些訊息的 Lambda 函數設定為搭配 x86 處理器的 1,024MB 記憶體，並且每天經歷 100 萬次調用，平均持續時間為 2 秒。假設您為 ESM 啟動了佈建模式，並使用預設的 1 個事件輪詢器，而 ESM 在美國東部 (維吉尼亞北部) 向上擴展以每月取用 800 EPU-小時。

      每月運算費用
      每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD，免費方案提供 400,000 GB-秒
      運算總計 (秒) = 1,000,000 * 30 * 2 秒 = 60,000,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 60,000,000 * 1024MB/1024 = 60,000,000 GB-秒
      運算總計 – 免費方案運算 = 每月可計費運算 GB-秒
      60,000,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 59,600,000 GB-秒
      每月運算費用 = 59,600,000 * 0.0000166667 USD = 993.3 USD

      每月請求費用
      每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD。
      每月請求費用 = 60 百萬個請求 * 0.20 USD = 12.00 USD

      ESM 的每月佈建模式費用
      EPU 費用 = 800 EPU-小時 * 0.185 USD= 148 USD
      ESM 的每月佈建模式費用 = 148 USD

      總計費用
      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 + ESM 的佈建模式費用
      費用總計 = 993.3 USD + 12 USD + 148 USD = 1,153.3 USD

       

    • 範例：使用 Amazon SQS 的即時事件處理

      假設您是一家金融服務公司，為即時以客戶為面向的財務應用程式處理市場資料摘要，並使用事件驅動的微型服務來執行金融交易。由於流量可能達到尖峰且不可預測，因此您想要使用 SQS ESM 的佈建模式來微調 ESM 的效能。假設處理這些事件的 Lambda 函數設定為搭配 x86 處理器的 1,024MB 記憶體，且每天經歷 100 萬次調用，平均持續時間為 1 秒。您要處理的事件 TPS 上限為 100，最大延遲為 0.2 秒。為了達到這種延遲效能，您已針對 SQS ESM 的佈建模式啟用最少 10 個事件輪詢器，而 ESM 向上擴展至每月在美國東部 (維吉尼亞北部) 區域使用 8000 EPU 小時，以處理尖峰的低延遲流量。

      每月運算費用
      每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD
      運算總計 (秒) = 1,000,000 * 30 * 1 秒 = 30,000,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 30,000,000 * 1024MB/1024 = 30,000,000 GB-秒
      運算總計 = 每月可計費運算 GB-秒 * 0.0000166667 USD
      每月運算費用 = 30,000,000 * 0.0000166667 USD = 500 USD

      每月請求費用
      每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD
      每月請求費用 = 30 百萬個請求 * 0.20 USD = 6 USD

      SQS ESM 的每月佈建模式費用
      EPU 價格為每 EPU-小時 0.00925 USD
      EPU 費用 = 8000 EPU-小時 * 0.00925 USD = 74 USD
      ESM 的每月佈建模式費用 = 74 USD

      費用總計
      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 + ESM 的佈建模式費用
      費用總計 = 500 USD + 6 USD + 74 USD = 580 USD

    • 假設您是全球客戶聯絡中心解決方案供應商，並且擁有管道，可將通話體驗相關的中繼資料傳送至數十個 Amazon MSK (Kafka) 主題，且每個主題都會從您的各個產品擷取訊息。每個主題每秒最多可擷取 500 則訊息，平均訊息大小為 3 KB，峰值輸送量為 1.5 MB/s。由於流量可能達到尖峰且不可預測，因此，您想要使用 ESM 的佈建模式來微調 ESM 的效能。假設處理這些訊息的 Lambda 函數設定為搭配 x86 處理器的 1,024MB 記憶體，且每天經歷 100 萬次調用，平均持續時間為 0.2 秒。您建立 10 個 Kafka ESM 用於事件處理，每個 ESM 的輸送量 <1.5 MB/s，您決定將它們分組在相同的輪詢器群組下，以最佳化成本。假設您啟用了具有預設 1 個事件輪詢器的 ESM 佈建模式，且您正在美國東部 (維吉尼亞北部) 於同一輪詢器群組中使用所有 10 個 ESM。

      每月運算費用
             每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD，免費方案提供 400,000 GB-秒
      運算總計 (秒) = 1,000,000 * 30 * 0.2 秒 = 6,000,000 秒
      運算總計 (GB-秒) = 6,000,000 * 1024MB/1024 = 6,000,000 GB-秒
      所有 10 個 ESM 的運算總計 (GB-秒) = 6,000,000 GB-秒 * 10 = 60,000,000 GB-秒
      每月運算費用 = 60,000,000 * 0.0000166667 USD = 1,000 USD
      每月請求費用
      每月請求價格為每 1 百萬次請求 0.20 USD。
      所有 100 個 ESM 的每月請求總計 = 1 百萬 * 30 天 * 10 ESM = 300 百萬次請求
      每月請求費用 = 300 百萬次請求 * 0.20 USD = 60.00 USD
      ESM 每月佈建模式費用
      EPU-小時價格為每小時 0.185 USD，每個 EPU 支援 10 個事件輪詢器。
      每小時事件輪詢器總計 = 1 個事件輪詢器 * 10 ESM = 10 個事件輪詢器
      使用的 EPU = 使用的 10 個事件輪詢器 / 每個 EPU 支援的 10 個事件輪詢器 = 1 個 EPU
      每月 EPU 總計 = 1 個 EPU * 每月 720 小時 = 720 個 EPU-小時
      EPU 費用 = 720 個 EPU-小時 * 0.185 USD = 133.2 USD
      ESM 每月佈建模式費用 = 133.2 USD
      費用總計
      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 + ESM 佈建模式費用
      費用總計 = 1,000 USD + 60 USD + 133.2 USD = 10 個 ESM 每月 1,193.2 USD
      每個 ESM 的每月成本 = 1,193.2 USD / 10 = 每個 ESM 每月 119.3 USD

    資料傳輸費與其他費用

    資料傳輸
    從函數執行所在區域外部「傳入」或「傳出」您的 AWS Lambda 事件函數的資料，將按「資料傳輸」中列出的 Amazon EC2 資料傳輸費率收費。

    在以下服務之間的同一個 AWS 區域中，使用 AWS Lambda 事件函數進行資料傳輸是免費的：Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon Glacier、Amazon DynamoDB、Amazon Simple Email Service (SES)、Amazon Simple Queue Service (SQS)、Amazon Kinesis、Amazon Elastic Container Registry (ECR)、Amazon Simple Notification Service (SNS)、Amazon Elastic File System (EFS) 和 Amazon SimpleDB。

    使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 或 VPC 對等互連搭配 AWS Lambda 事件函數，將產生額外費用，詳情請參閱 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 隨需定價頁面。VPC 對等互連是兩個 VPC 之間的聯網連線，可讓您使用私有 IPv4 位址或 IPv6 位址在這兩個 VPC 之間路由流量。 

    其他費用
    如果您的 Lambda 函數使用其他 AWS 服務或傳輸資料，可能會產生其他費用。例如， 如果您的 Lambda 函數從 Amazon S3 讀取和寫入資料，將按照讀取/寫入請求次數以及在 Amazon S3 中儲存的資料收取費用。

    如需 AWS 服務定價的詳細資訊，請參閱相關 AWS 服務詳細資訊頁面的定價部分。

    Lambda@Edge 定價

    Lambda@Edge 函數是以精細度為 1 毫秒來測量

  • MicroVM

  • Lambda MicroVM 定價

    AWS Lambda MicroVM 定價以您使用的運算資源、快照讀取/寫入操作與儲存，以及依標準 AWS 費率計算的資料傳輸為基礎。

    運算

    Lambda MicroVM 不需要針對尖峰活動調整每個運算環境的大小。您可以透過設定記憶體來設定基準，並以 2:1 的記憶體對 CPU 比率配置 CPU – 預設值為 2 GB / 1 vCPU。在尖峰活動期間，您的 MicroVM 可以垂直擴展至基準的 4 倍 (最高 8 GB / 4 vCPU)，無需您執行任何動作。
     
    MicroVM 執行期間，您需要支付基準運算資源的費用。當您的工作負載取用超過基準的資源時，您僅需支付取用額外記憶體和 vCPU 期間的費用，而非尖峰容量的費用。這表示您可以針對一般工作負載進行設定，並讓 Lambda 處理峰值。運算用量按每秒計費。如需調整 MicroVM 大小的詳細資訊，請參閱  建立 MicroVM 映像。
    • x86
    • Graviton (ARM)

    快照

    Lambda MicroVM 使用快照來提供近乎即時的啟動速度，並降低閒置成本。MicroVM 映像是應用程式預先初始化狀態的快照。您的 MicroVM 會從此映像啟動，而不是從頭開始冷啟動。在閒置期間，您可以暫停執行中的 MicroVM 長達 8 小時，保留其記憶體和磁碟狀態，而無需支付運算費用。當流量返回時，暫停的 MicroVM 會自動或以程式設計方式迅速繼續。您需要支付快照儲存、快照資料讀取 (啟動或繼續時) 和快照資料寫入 (暫停時) 的費用。
    * MicroVM 映像儲存有 1 週的最短保留期。

    資料傳輸

    資料傳輸費用將依標準 AWS 資料傳輸費率收費。您也需支付 Lambda MicroVM 與 Amazon VPC 之間傳輸資料的費用，如  相同 AWS 區域內的資料傳輸中所述。

    Lambda MicroVM - 定價範例

    以下所有範例均以美國東部 (維吉尼亞北部) 中使用 ARM (Graviton) 架構的定價為基礎。對於每 GB 已設定的記憶體，Lambda MicroVM 會以 2:1 的比例分配 vCPU (例如，設定 8 GB 記憶體將分配 4 vCPU)。
    • 假設您正在建置一個平台，為每位開發人員提供隔離的沙箱 Linux 環境，以進行 AI 輔助編碼。每個環境在 Lambda MicroVM 中執行，該 MicroVM 設定有 2 GB 記憶體和 1 vCPU 的基準，可垂直擴展至 8 GB 記憶體和 4 vCPU，以應對編譯和測試執行等資源密集型任務。您的組織維護 5 個標準 MicroVM 映像 (Rust、Python、Node.js、Java、Go)，每個映像大小為 2 GB。每位開發人員每天從 2 GB 映像啟動一個環境。在 8 小時的工作日中，每個環境使用 2.5 小時：在此期間的 75% 使用佈建的基準資源 (2 GB 和 1 vCPU)，以及在此期間的 25% 垂直擴展至峰值資源 (8 GB 和 4 vCPU)。在工作日剩餘的 5.5 小時閒置時間內 (開發人員離開或情境切換以處理其他任務時)，環境會自動暫停，並保留 2 GB 的狀態資訊，即工作目錄、程序狀態和檔案快取。當開發人員在編碼與其他活動之間進行情境切換時，每個環境每天會經歷 6 個暫停/繼續週期。透過暫停/繼續功能，您可以避免在閒置期間支付持續執行的運算費用，同時保留完整的工作狀態。開發人員無需重新啟動環境或重新初始化狀態，即可從上次離開的確切位置繼續工作。您的團隊有 100 名開發人員，每位開發人員每個月使用開發平台 20 天。您的每月費用計算方式如下：

      每月運算費用

      總而言之，75% 的運算時間用於基準資源取用，25% 用於峰值資源取用。

      峰值用量秒數：100 位開發人員 × 20 天 × 2.5 小時 × 25% = 4.5 百萬秒
      峰值用量的費用：
      vCPU：4.5 百萬秒 × 4 vCPU × 0.0000276944 USD/vCPU-秒 = 498.50 USD
      記憶體：4.5 百萬秒 × 8 GB 記憶體 × 0.0000036667 USD/GB-秒 = 132.00 USD
      總計：630.50 USD

      基準用量秒數：100 位開發人員 × 20 天 × 2.5 小時 × 75% = 13.5 百萬秒
      基準用量的費用：
      vCPU：13.5 百萬秒 × 1 vCPU × 0.0000276944 USD/vCPU-秒 = 373.87 USD
      記憶體：13.5 百萬秒 × 2 GB 記憶體 × 0.0000036667 USD/GB-秒 = 99.00 USD
      總計：472.88 USD

      每月運算費用：630.50 USD + 472.88 USD = 1,103.38 USD​

      每月快照費用

      快照讀取/寫入：
      每月暫停/繼續週期：100 位開發人員 × 20 天 × 6 個週期 = 12,000 個週期
      快照寫入 (暫停) 費用：12,000 個週期 × 2 GB × 0.0038 USD/GB = 91.20 USD
      快照讀取 (繼續) 費用：12,000 個週期 × 2 GB × 0.00155 USD/GB = 37.20 USD

      每月啟動次數：100 位開發人員 × 每天 1 次啟動 × 20 天 = 2,000 次啟動
      快照讀取 (啟動) 費用：2,000 次啟動 × 2 GB × 0.00155 USD/GB = 6.20 USD

      每月快照讀取/寫入費用總計：91.20 USD + 37.20 USD + 6.20 USD = 134.60 USD

      快照儲存：
      MicroVM 映像儲存費用：5 個映像 × 2 GB × 0.08 USD/GB-月 = 0.80 USD
      暫停的 MicroVM 費用：100 位開發人員 × 2 GB × (5.5 閒置小時/天 × 20 天 / 720 小時) × 0.08 USD/GB-月 = 2.44 USD

      每月快照儲存費用：3.24 USD  

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 快照讀取/寫入費用 + 快照儲存費用 = 1,103.38 USD + 134.60 USD + 3.24 USD = 1,241.22 USD​

      每位開發人員的每月成本：1,241.22 USD / 100 = 12.41 USD

    • 假設您正在建置一個平台，該平台代表多個最終使用者執行安全掃描或 CI/CD 作業。每個作業都會執行不受信任或半受信任的程式碼 - 相依項安裝、建置指令碼、漏洞掃描器。因此，每個作業都需要自己的硬體隔離環境。流量無法預測，因此您之前將大量閒置環境集區維持在備用狀態，以滿足延遲要求。使用 Lambda MicroVM 時，環境會從快照快速啟動，因此您不再需要閒置集區。每個環境都設定 8 GB 記憶體和 4 vCPU 基準，其可垂直擴展至 32 GB 和 16 vCPU，以應對資源密集的編譯或掃描階段。作業一次性執行至完成；不需要暫停/繼續。每個作業平均執行 10 分鐘，其中 10% 的時間處於尖峰狀態 (32 GB 和 16 vCPU)，90% 的時間處於基準狀態 (8 GB 和 4 vCPU)。您可以維護單一標準 MicroVM 映像 (2 GB)。使用快照型啟動時，您不再需要支付閒置備用集區的費用 - 每個環境都會隨需快速啟動，並在作業完成時終止。您的平台每月執行 10,000 個作業。您的費用計算方式如下：

      每月運算費用

      總結而言，90% 的運算時間用於基準資源取用，10% 用於峰值資源取用。

      峰值用量秒數：10,000 個作業 × 600 秒 × 10% = 600K 秒
      峰值用量的費用：
      vCPU：600K 秒 × 16 vCPU × 0.0000276944 USD/vCPU-秒 = 265.87 USD
      記憶體：600K 秒 × 32 GB 記憶體 × 0.0000036667 USD/GB-秒 = 70.40 USD
      總計：336.27 USD

      基準用量秒數：10,000 個作業 × 600 秒 × 90% = 5.4 百萬秒
      基準用量的費用：
      vCPU：5.4 百萬秒 × 4 vCPU × 0.0000276944 USD/vCPU-秒 = 598.20 USD
      記憶體：5.4 百萬秒 × 8 GB 記憶體 × 0.0000036667 USD/GB-秒 = 158.40 USD
      總計：756.60 USD

      每月運算費用：336.27 USD + 756.60 USD = 1,092.87 USD

      每月快照費用

      快照讀取/寫入：
      每月啟動次數：10,000 個作業 × 每個 1 次啟動 = 10,000 次啟動
      快照讀取 (啟動) 費用：10,000 次啟動 × 2 GB × 0.00155 USD/GB = 31 USD

      每月快照讀取/寫入費用總計：31 USD

      快照儲存：
      MicroVM 映像儲存費用：1 個映像 × 2 GB × 0.08 USD/GB-月 = 0.16 USD

      每月快照儲存費用：0.16 美元

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 快照讀取/寫入費用 + 快照儲存費用 = 1,092.87 USD + 31 USD + 0.16 USD = 1,124.03 USD

      每個作業的成本：1,124.03 USD / 10,000 = 0.112​ USD 

  • Web 函數

  • Lambda Web 函數定價

    Lambda Web 函數會根據處理的請求數量、作用中 CPU 時間、取用的記憶體和標準 AWS 資料傳輸來定價。

    您 需為請求、程式碼主動使用的 CPU 時間以及每個執行環境在執行期間取用的記憶體付費。運算會以 1 毫秒的精細度計費。由於單一執行環境可以處理多個並行請求，因此運算和記憶體用量會跨這些請求共用。

    • Graviton (ARM)
    請求

    您需要為所有來源中的函數請求總數支付費用。

    資料傳輸

    資料傳輸費用將依標準 AWS 資料傳輸費率收費。您也需支付 Lambda Web 函數與 Amazon VPC 之間傳輸資料的費用，如相同 AWS 區域內的資料傳輸中所述。

    Lambda Web 函數 - 定價範例

    下列範例顯示如何計算代表性工作負載的每月帳單。所有範例均以 Arm 上美國東部 (維吉尼亞北部) 的價格為基礎，並且排除免費方案和資料傳輸以簡化計算。運算會以 1 毫秒的精細度計費。每個執行環境只要持續執行，就會針對其所取用的記憶體計費，包括請求之間的時間。Lambda 會依據流量自動向上擴展或縮減執行環境的數量。為使計算保持簡單，這些範例假設流量平均分散於一個月的 30 天 (2,592,000 秒) 內，且請求到達的頻率足以讓恰好一個執行環境始終保持執行並處理所有流量。

    • 假設您執行伺服器端轉譯的 Web 應用程式，其中每個頁面都會在請求時於伺服器上轉譯。應用程式每月處理 15 百萬個請求。每個請求端對端用時 150 毫秒，其中 40 毫秒是作用中的 CPU 時間。執行環境會取用大約 500 MB (0.49 GB) 的記憶體。

      每月運算費用

      作用中 vCPU 價格為每 vCPU-秒 0.0000276944 USD，記憶體價格為每 GB-秒 0.0000036667 USD。

      • 作用中 vCPU：15,000,000 × 0.040 秒 = 600,000 vCPU-秒 × 0.0000276944 USD = 16.62 USD。
      • 記憶體：0.49 GB × 2,592,000 秒 = 1,270,080 GB-秒 × 0.0000036667 USD = 4.66 USD。

      每月請求費用

      • 請求：15,000,000 × 每百萬 0.30 USD = 4.50 USD。

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = (16.62 USD + 4.66 USD) + 4.50 USD = 25.78 USD

    • 假設您執行一個 API 後端，該後端將每個請求的大部分時間都用在等待資料庫或下游 API 回應。此服務每月處理 1,000 萬個請求。每個請求端對端用時 200 毫秒，其中只有 50 毫秒是作用中的 CPU 時間。執行環境取用大約 300 MB (0.29 GB) 的記憶體。

      每月運算費用

      • 作用中 vCPU：10,000,000 × 0.050 秒 = 500,000 vCPU-秒 × 0.0000276944 USD = 13.85 USD。
      • 記憶體：0.29 GB × 2,592,000 秒 = 751,680 GB-秒 × 0.0000036667 USD = 2.76 USD。

      每月請求費用

      • 請求：10,000,000 × 每百萬 0.30 USD = 3.00 USD。

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = (13.85 USD + 2.76 USD) + 3.00 USD = 19.61 USD
      由於 CPU 會在程式碼主動處理期間計費，因此您需要支付 50 毫秒的作用中工作費用。

    • 假設您執行輕量型授權方，該授權方會在您應用程式的每個請求上執行。此服務每月處理 100 百萬個請求。每個請求端對端用時 50 毫秒，其中 12 毫秒是作用中的 CPU 時間。執行環境會取用大約 145 MB (0.14 GB) 的記憶體。

      每月運算費用

      • 作用中 vCPU：100,000,000 × 0.012 秒 = 1,200,000 vCPU-秒 × 0.0000276944 USD = 33.23 USD
      • 記憶體：0.14 GB × 2,592,000 秒 = 362,880 GB-秒 × 0.0000036667 USD = 1.33 USD

      每月請求費用

      • 請求：100,000,000 × 每百萬 0.30 USD = 30.00 USD

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = (33.23 USD + 1.33 USD) + 30.00 USD = 64.56 USD

    • 假設您執行的服務會透過長效連線，從大型語言模型串流回權杖。此服務每月處理 5 百萬個請求。每個請求會端對端保持開啟 3,000 毫秒，其中 200 毫秒是作用中的 CPU 時間。執行環境會取用大約 512 MB (0.50 GB) 的記憶體。

      每月運算費用

      • 作用中 vCPU：5,000,000 × 0.200 秒 = 1,000,000 vCPU 秒 × 0.0000276944 USD = 27.69 USD。
      • 記憶體：0.50 GB × 2,592,000 秒 = 1,296,000 GB-秒 × 0.0000036667 USD = 4.75 USD。

      每月請求費用

      • 請求： 5,000,000 × 每百萬 0.30 USD = 1.50 USD。

      每月費用總計

      費用總計 = 運算費用 + 請求費用 = (27.69 USD + 4.75 USD) + 1.50 USD = 33.94 USD
      這是作用中 CPU 計費最重要的部分。每個請求會保持開啟 3 秒，但您僅需支付 200 毫秒的作用中 CPU 費用。並行處理請求也會降低記憶體費用。由於每個請求大部分時間都在等待，而非使用 CPU，因此單一執行環境可以同時處理許多請求。約有六個進行中的請求共用同一個環境的記憶體，因此您僅需支付一個環境的費用，而非六個環境的費用。

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