Amazon Rekognition 定價

Amazon Rekognition 有 4 種類型的用量，每一種都有其定價詳細資訊。  進一步了解：

• Amazon Rekognition Image 定價 
• Amazon Rekognition Video 定價
• Amazon Rekognition 自訂標籤定價
• Amazon Rekognition Face Liveness 定價
  
• Amazon Rekognition 自訂審核定價

Amazon Rekognition Image 採用經過驗證、高度可擴展的深度學習技術，讓您可輕鬆地在應用程式中加入影像分析，而無需使用任何機器學習專業知識。使用 Amazon Rekognition Image，您只需按實際用量付費。不需要前期承諾或最低費用。Amazon Rekognition Image 有兩種類型的成本：影像分析成本和臉部中繼資料儲存成本。

影像分析：Amazon Rekognition Image 會在每次您使用我們的 API 進行影像分析時向您收費。對單一影像執行多個 API 將視為處理多個影像。依據與每月處理的影像量相關的分層定價模型，對用量計費。 大部分的 Amazon Rekognition Image API 分為兩個群組：第 1 組和第 2 組，其定價不同。

第 1 組：AssociateFaces、CompareFaces、DisassociateFaces、IndexFaces、SearchFacesbyImage、SearchFaces、SearchUsersByImage、SearchUsers。
第 2 組：DetectFaces、DetectModerationLabels、DetectLabels、DetectText、RecognizeCelebrities、DetectProtectiveEquipment API。

除了上述第 1 組和第 2 組中列出的 API 之外，Amazon Rekognition Image 還支援 影像屬性，此屬性與第 1組和第 2 組分開定價。

臉部中繼資料儲存：若要啟用臉部和使用者搜尋，您需要一個存放臉部中繼資料物件 (臉部向量和使用者向量) 的儲存庫，Amazon Rekognition 可對該儲存庫搜尋相符的項目。儲存費用會按月收取，不滿一個月則按比例計算。

AWS 免費方案也包含 Amazon Rekognition Image，您可以免費開始使用。免費方案期限為 12 個月。

影像分析︰在使用免費方案期間，您每月可以分別使用第 1 組和第 2 組 API 免費分析 5,000 個影像。 影像屬性不提供免費方案。

臉部中繼資料儲存：在使用免費方案期間，您每月可免費儲存 1,000 個臉部向量物件和 1,000 個使用者向量物件。

Amazon Rekognition Video 支援存放影片分析和即時串流影片事件。使用 Amazon Rekognition Video，您只需按實際用量付費。不需要佈建資源，沒有預付款或最低費用。

Amazon Rekognition Streaming Video Events 可處理全新或現有的 Kinesis Video Streams。僅當您向我們傳送開始影片分析的通知時，Rekognition 才會開始處理 Kinesis Video 串流，並且每個事件最多可分析 120 秒的影片。您只需按 Amazon Rekognition 處理的影片量付費。注意：您需要對 Amazon Kinesis Video Streams 服務單獨付費。

Amazon Rekognition 存放影片分析會依據從 Simple Storage Service (Amazon S3) 分析的影片對您計費。對同一部分影片執行多個 API 呼叫時，每個 API 都會分別向您收費。

臉部中繼資料儲存：若要啟用臉部搜尋，您需要一個存放臉部中繼資料的儲存庫，Amazon Rekognition 可對該儲存庫搜尋相符的項目。儲存費用會按月收取，不滿一個月則按比例計算。

Amazon Rekognition Video 為 AWS 免費方案的一部分，您可以免費開始使用。免費方案為期 12 個月，每月包含 1,000 分鐘的免費影片分析。Amazon Rekognition Video 免費方案涵蓋標籤偵測、內容審核、臉部偵測、臉部搜尋、名人識別、文字偵測和人物路徑。

藉由 Amazon Rekognition 自訂標籤，您可以識別出影像中特定於您業務需求的物件和場景。使用 Rekognition 自訂標籤時，有兩種類型的費用。

培訓時數
使用 Amazon Rekognition 自訂標籤建立自訂模型所需的培訓，每個小時皆需要付費。Amazon Rekognition 自訂標籤可平行運行多個運算資源，以更快速培訓模型。這意味著計費時數可能會比培訓模型的實際已耗用時數多。培訓模型需要的培訓時數取決於許多因素，例如培訓集中的影像數量與標籤數量，以及用於培訓模型的機器學習演算法類型。通常 90% 的模型要培訓的時數不到 24 小時。需要超過 72 小時培訓時數的模型將會自動終止。若您的培訓自動終止，將不會向您收取費用。

例如，假設您的培訓自下午 4:00 開始，到晚上 8:30 結束，而 Amazon Rekognition 自訂標籤平行使用兩個資源以加速培訓模型。您的培訓時數總計為 9 小時 (4.5 小時的已耗用時間 x 2 個資源)。

推論時數
可用於處理影像培訓的自訂模型，每小時皆需要付費。在單一小時內可以處理的影像數目取決於許多因素，例如處理的影像大小和自訂模型的複雜性。藉由 Amazon Rekognition 自訂標籤，您可以平行執行多個運算資源，以更快速處理影像。這意味著計費的時數可能會比執行培訓的自訂模型的實際已耗用時數多。

例如，假設您在下午 2 點開始使用自訂模型進行推論，並於下午 5 點結束，然後選擇平行佈建兩個資源來處理影像。您的計費推論時數總計為 6 小時 (3 小時的已耗用時間 x 2 個資源)。

如果您希望批次處理影像 (例如，每天或每週處理一次，或在一天中的排程次數)，則您應該在排程次數佈建自訂模型、處理所有影像，然後取消佈建資源。如果您不取消佈建資源，即使未處理任何影像，仍將對您繼續收費。

Amazon Rekognition 自訂標籤為 AWS 免費方案的一部分，您可以免費開始使用。免費方案為期 3 個月，包括每月 10 個小時的免費培訓和每月 4 個小時的免費推論。

Amazon Rekognition Face Liveness 可驗證唯有真實使用者 (而非使用愚弄手法的不當行為者) 才能存取您的服務。Face Liveness 會分析簡短自拍影片，以偵測在相機前呈現的愚弄手法，例如列印出來的相片、數位相片、數位影片或 3D 面具，以及無視相機偵測的愚弄手法，例如預先錄製或深度偽造的影片。Face Liveness 是一項全受管功能，可輕鬆地新增至您的 React Web、原生 iOS，以及執行於大多數帶前置攝像頭裝置的原生 Android 應用程式。無需基礎設施管理、硬體特定實作或機器學習專業知識。該功能會根據需求自動縱向擴展或縮減規模，只需依執行的臉部真實性檢查付費。

您可以使用 Amazon Rekognition 自訂審核，提高審核深度學習模型的準確性。您可以使用少至 20 個帶有註釋的影像訓練自訂介面卡，並針對與您特定使用案例相關的影像分析任務，提高其準確度。無需基礎設施管理、硬體特定實作或機器學習專業知識。

若要建立並使用介面卡，您必須：

1. 使用帶有註釋的影像訓練您的介面卡
2. 透過將唯一的 AdapterID 提供給 DetectModerationLabels API 進行推論來使用您的介面卡

訓練成本
使用 Amazon Rekognition 自訂審核建立介面卡所需的訓練，每分鐘皆需要付費。Amazon Rekognition 自訂審核可平行執行多個運算資源，以更快地訓練介面卡。這意味著計費的分鐘數可能會比訓練介面卡的實際耗用分鐘數多。訓練介面卡所需的訓練分鐘數取決於許多因素，例如訓練集中的影像數目和標籤數目。通常 90% 的介面卡需要訓練的分鐘數不到 60 分鐘。若您的訓練自動終止，將不會向您收取費用。

例如，假設您的訓練從下午 4 點開始並於下午 4 點 35 分結束，而 Amazon Rekognition 自訂審核使用單一資源來訓練您的介面卡。您計費的訓練分鐘數總計為 35 分鐘 (耗用 35 分鐘時間 x 1 個資源)。

Amazon Rekognition 自訂審核為 AWS 免費方案的一部分，您可以免費開始使用。該免費方案持續 3 個月，每月包括 10 小時的免費訓練，可訓練自訂審核介面卡或自訂標籤模型。

推論成本
每次使用自訂審核介面卡分析影像時，就會向您收取費用。不需要前期承諾或最低費用。依據與每月處理的影像量相關的分層定價模型，對用量計費。