Amazon Lex 是一種服務，用於使用語音和文字在任何應用程式建立交談界面。使用 Amazon Lex，您只需按實際用量付費。不需要前期承諾或最低費用。Amazon Lex 機器人專門設計用於請求和回應互動或持續串流對話。透過請求和回應互動，每個使用者輸入 (語音或文字) 都作為單獨 API 呼叫進行處理。在串流對話中，跨多個回合的所有使用者輸入都在一個串流 API 呼叫中處理。Amazon Lex 的定價基於這兩種互動模型。
透過串流對話，機器人會持續偵聽，且可以設計為主動回應。例如，您可以透過傳送定期訊息 (如 "Take your time. Let me know once you are ready." [慢慢來。準備好了就告訴我。])，將機器人設定為在使用者需要更多時間回應時保持對話如果您準備就緒，請告訴我。」 請求和回應模型是不同的使用者體驗，其中需要使用者輸入作為啟動器。
您可以免費試用 Amazon Lex。從開始使用 Amazon Lex 的那一天起算，第一年每月可以免費處理多達 10,000 個文字請求和 5,000 個語音請求或語音間隔。
請求和回應互動定價
語音請求︰來自使用者的每個語音輸入都計為一個語音請求。
文字請求︰來自使用者的每個文字輸入都計為一個文字請求。
定價範例
考慮一個機器人，在一個月內可處理 8,000 個語音請求和 2,000 個文字請求。
| 輸入請求 | 每個請求的費用 | 請求數 | 合計 |
| 8,000 個語音請求 | 0.004 USD | 8,000 個請求 | 32.00 USD |
| 2,000 個文字請求 | 0.00075 USD | 2,000 個請求 | 1.50 USD |
| 每月的 Amazon Lex 總費用 | 33.50 USD | ||
串流對話定價
Automated Chatbot Designer 定價
記錄：列出呼叫者和客服人員之間對話的文字檔案。對話中的每次互動可能跨越多行。
訓練時間：分析記錄和識別意圖所需的時間。
定價範例
範例 1
您是一間區域性信用合作社並經營一個聯絡中心，以協助客戶處理與其銀行帳戶相關的查詢和事務。您希望建置機器人，強化您的聯絡中心運營並改善效率。您從高效率客服人員所處理的客戶呼叫中選出對話記錄作為 Automated Chatbot Designer 的輸入，以建立高品質機器人設計。我們假設最出色的客服人員在一個月時間裡處理的呼叫產生 180,000 行記錄 (假設您的聯絡中心有 100 名客服人員，您挑選效率最高的前 10 名每天接聽 20 通呼叫的客服人員；假設每通呼叫有 30 行記錄，每天將產生 6,000 行，每月則為 180,000 行)。Automated Chatbot Designer 要花大約 5 個小時 (或 300 分鐘) 分析對話記錄並揭示設計。您要為 300 分鐘訓練時間付費，每分鐘 0.50 USD，因此一個月 180,000 行記錄的總訓練費用為 150.00 USD。
| 總訓練時間 | 每分鐘費用 | 總費用 |
| 300 分鐘 | 0.50 USD | 150.00 USD |
範例 2
您是一間保險公司，公司的聯絡中心為汽車、房屋和人壽保單持有人提供客戶支援。您希望使用機器人自動進行汽車保險對話，協助客戶處理保費支付和申請索償等事務。您使用客戶滿意度分數 (CSAT) 較高的呼叫對話記錄，以確保為 Automated Chatbot Designer 提供高品質輸入。我們假設在一個星期時間裡，客戶滿意度分數較高的客戶對話產生 600,000 行記錄 (假設您的聯絡中心有 1,500 名客服人員，每週共接聽 200,000 通呼叫，假設其中 20,000 通呼叫獲得 90% 或更高 CSAT，每條記錄有 30 行，總共有 600,000 行)。Automated Chatbot Designer 要花大約 17 個小時 (或 1,000 分鐘) 分析對話記錄並揭示設計。您要為 1,080 分鐘訓練時間付費，每分鐘 0.50 USD，因此 600,000 行對話記錄的總訓練費用為 540.00 USD。
| 總訓練時間 | 每分鐘費用 | 總費用 |
| 1,000 分鐘 | 0.50 USD | 500.00 USD |