Avec Amazon Rekognition, il existe quatre types d'utilisation différents, chacun ayant sa propre tarification. En apprendre davantage sur les sujets suivants :
Tarification d'Amazon Rekognition Image
Amazon Rekognition Image facilite l'ajout d'analyses d'images à vos applications à l'aide d'une technologie de deep learning éprouvée, hautement évolutive et qui ne nécessite aucune expertise en machine learning. Avec Amazon Rekognition Image, vous ne payez qu'en fonction de votre utilisation. Il n'y a aucun engagement initial ni aucuns frais minimaux. Il existe deux types de coûts avec Amazon Rekognition Image : le coût pour l'analyse d'image et le coût pour le stockage des métadonnées de visage.
Analyse d'image : Amazon Rekognition Image vous facture chaque fois que vous analysez une image en utilisant nos API. L'exécution de plusieurs API sur une seule image est facturé comme s'il s'agissait d'un traitement de plusieurs images. L'utilisation est facturée selon un modèle de tarification par niveaux en fonction du volume d'images traitées chaque mois. La majorité des API d'Image Amazon Rekognition sont classées en deux groupes, le Groupe 1 et le Groupe 2, qui ont des tarifications différentes.
Groupe 1 : AssociateFaces, CompareFaces, DisassociateFaces, IndexFaces, SearchFacesbyImage, SearchFaces, SearchUsersByImage, SearchUsers.
Groupe 2: les API DetectFaces, DetectModerationLabels, DetectLabels, DetectText, RecognizeCelebrities, DetectProtectiveEquipment.
Outre les API énumérées dans le Groupe 1 et le Groupe 2 ci-dessus, Image Amazon Rekognition prend également en charge les Image Properties, dont le prix est distinct de celui des Groupes 1 et 2.
Stockage des métadonnées faciales : pour activer la recherche du visage et de l'utilisateur, vous devez stocker un référentiel d'objets de métadonnées faciales (vecteurs faciaux et vecteurs de l'utilisateur) dans lequel Amazon Rekognition peut rechercher des correspondances. Les coûts de stockage sont mensuels et calculés au prorata pour les mois partiels.
Offre gratuite d'AWS
Dans le cadre de l'Offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser le service Image Amazon Rekognition gratuitement. La période d'offre gratuite dure 12 mois à compter de la date de création du compte.
Analyse d'image : au cours de la période d'offre gratuite, vous pouvez analyser 1 000 images par mois gratuitement dans les API du groupe 1 et du groupe 2. L'offre gratuite n'est pas proposée pour Image Properties.
Stockage des métadonnées faciales : pendant la période d'offre gratuite, vous pouvez stocker 1 000 objets vecteurs faciaux et 1 000 objets vecteurs utilisateur par mois gratuitement.
Tableau de tarification
Analyse d'image
Stockage des métadonnées faciales
Exemples de tarification
Supposons que votre application analyse 2,5 millions d'images par mois qui demandent une détection d'étiquettes. Vous utilisez les API DetectLabels d'Amazon Rekognition pour analyser ces 2,5 millions d'images.
Le nombre total d'images traitées avec les API du Groupe 2 (DetectLabels) est de 2,5 millions.
Coût du traitement des 2,5 millions d'images avec les API du Groupe 2
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,0010 USD par image |
1 000 000 d'images x 0,0010 USD/image = 1 000 USD |
1,5 million d'images suivant |
0,0008 USD par image |
1 500 000 images x 0,0008 USD/image = 1 200 USD |
Total : 2 200 USD |
Supposons que votre application analyse 2,5 millions d'images en un mois, qui nécessitent des propriétés d'image pour la qualité de l'image et la détection des couleurs dominantes. Vous utilisez l'API DetectLabels d'Amazon Rekognition avec IMAGE_PROPERTIES uniquement comme paramètre d'entrée, pour analyser ces 2,5 millions d'images.
Le nombre total d'images traitées avec Image Properties est de 2,5 millions.
Coût du traitement des 2.5 millions d'images par les API du Groupe 2 avec Images Properties
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,00075 USD par image |
1 000 000 images x 0,00075 USD/image = 750 USD |
1,5 million d'images suivant |
0,0006 USD par image |
1 500 000 images x 0,0006 USD/image = 900 USD |
Total : 1 650 USD |
Supposons que votre application analyse 1 million d'images en un mois, qui nécessitent à la fois la détection des étiquettes et les propriétés de l'image. Vous utilisez l'API DetectLabels d'Amazon Rekognition avec GENERAL_LABEL et IMAGE_PROPERTIES pour analyser ces 1 million d'images.
Étant donné que les images doivent être traitées à la fois par DetectLabels API et Image Properties, vous serez facturé à la fois pour DetectLabels API et Image Properties.
Nombre total d'images traitées :
- 1 million pour l'API DetectLabels (paramètre d'entrée GENERAL_LABEL)
- 1 million pour les propriétés de l'image (paramètre d'entrée IMAGE_PROPERTIES)
Le coût total est calculé comme suit :
API | Type de coût | Tarification | Coût d'utilisation |
API DetectLabels (GENERAL_LABEL) | Premier million d'images | 0,001 USD par image | 1 000 000 images x 0,001 USD/image = 1 000 USD |
Images Properties | Premier million d'images | 0,00075 USD par image | 1 000 000 images x 0,00075 USD/image = 750 USD |
Total : 1 750 USD |
Supposons que votre application analyse 3 millions d'images en utilisant l'API DetectLabels. Ensuite, au cours du même mois, vous créez une collection d'un million de visages à l'aide de l'API IndexFaces, exécutez 500 000 appels d'API AssociateFaces pour attribuer deux visages à chaque utilisateur et effectuez 2,5 millions de recherches dans la collection à l'aide de l'API SearchUsersByImage.
Le nombre total d'images traitées avec les API du Groupe 1 (IndexFaces, AssociateFaces, SearchUsersByImage) s'élève à 4 millions.
Le nombre total d'images traitées avec les API du Groupe 2 (DetectLabels) s'élève à 3 millions.
Coût du traitement des 4 millions d'images avec les API du Groupe 1
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,0010 USD par image |
1 000 000 images x 0,0010 USD/image = 1 000 USD. |
3 millions d'images suivants |
0,0008 USD par image |
3 000 000 images x 0,0008 USD/image = 2 400 USD |
Coût du stockage des métadonnées faciales = 1 million de vecteurs faciaux x 0,00001 USD/vecteur facial par mois + 500 000 vecteurs utilisateurs x 0,00001 USD/vecteur utilisateur par mois = 15 USD
Coût du traitement des 3 millions d'images avec les API du Groupe 2
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,0010 USD par image |
1 000 000 images x 0,0010 USD/image = 1 000 USD. |
3 millions d'images suivants |
0,0008 USD par image |
2 000 000 images x 0,0008 USD/image = 1 600 USD |
Total = 2 600 USD |
Coût total = 3,400 USD + 15 USD + 2,600 USD = 6 015 USD
Supposons que votre application crée une collection de 10 millions de visages et de 2 millions d'utilisateurs. Ensuite, au cours du mois, vous réalisez 55 millions de recherches dans la collection de visages que vous avez créée et vous la supprimez au bout de 15 jours. Par la suite, vous analysez 40 millions d'images pour détecter des étiquettes et extraire du texte à partir des images.
Dans ce scénario, vous exécutez d'abord 10 millions d'appels d'API IndexFaces pour créer une collection de visages, 2 millions d'appels d'API AssociateFaces pour attribuer 5 visages à chaque utilisateur et 55 millions d'appels d'API SearchUsers pour effectuer des recherches. Par la suite, vous exécutez 40 millions d'appels d'API DetectLabels pour détecter des étiquettes et 40 millions d'appels d'API DetectText pour extraire du texte.
Le nombre total d'images traitées avec les API du Groupe 1 (IndexFaces, AssociateFaces, SearchUsers) s'élève à 67 millions.
Le nombre total d'images traitées avec les API du Groupe 2 (DetectLabels, DetectText) s'élève à 80 millions.
Coût du traitement des 65 millions d'images avec les API du Groupe 1
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,0010 USD par image |
1 000 000 images x 0,0010 USD/image = 1 000 USD. |
4 millions d'images suivants |
0,0008 USD par image |
4 000 000 images x 0,0008 USD/image = 3 200 USD |
30 millions d'images suivants |
0,0006 USD par image |
30 000 000 images x 0,0006 USD/image = 18 000 USD |
32 millions d'images suivants |
0,0004 USD par image |
32 000 000 images x 0,0004 USD/image = 12 800 USD |
Total : 35 000 USD |
Coût de stockage des métadonnées faciales = 10 millions de vecteurs faciaux x 0,00001 USD/vecteur facial par mois + 2 millions vecteurs utilisateurs x 0,00001 USD/vecteur utilisateur par mois x 0,5 mois = 60 USD
1 million de vecteurs faciaux x 0,00001 USD/vecteur facial par mois + 500 000 vecteurs utilisateurs x 0,00001 USD/vecteur utilisateur par mois = 15 USD
Coût du traitement de 80 millions d'images avec les API du Groupe 2
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
Premier million d'images |
0,0010 USD par image |
1 000 000 images x 0,0010 USD/image = 1 000 USD. |
4 millions d'images suivants |
0,0008 USD par image |
4 000 000 images x 0,0008 USD/image = 3 200 USD |
30 millions d'images suivants |
0,0006 USD par image |
30 000 000 images x 0,0006 USD/image = 18 000 USD |
45 millions d'images suivants |
0,00025 USD par image |
45 000 000 images x 0,00025 USD/image = 11 250 USD |
Total : 33 450 USD |
Coût total = 35 000 USD + 60 USD + 33 450 USD = 68 510 USD
Tarification Vidéo Amazon Rekognition
Vidéo Amazon Rekognition prend en charge à la fois l'analyse des vidéos stockées et la diffusion d'événements vidéo en temps réel. Avec Amazon Rekognition Video, vous ne payez qu'en fonction de votre utilisation. Vous n'avez aucune ressource à allouer et aucuns coûts initiaux ou frais minimums ne s'appliquent.
Les évènements dans les flux vidéo d'Amazon Rekognition traitent les vidéos provenant de flux vidéo Kinesis existants et nouveaux. Rekognition commence à traiter le flux vidéo Kinesis uniquement lorsque vous nous envoyez une notification pour commencer l'analyse vidéo et peut analyser jusqu'à 120 secondes de vidéos par évènement. Vous payez uniquement la quantité de vidéos traitées par Amazon Rekognition. Remarque : le service Amazon Kinesis Video Streams sera facturé séparément.
L'analyse des vidéos archivées Amazon Rekognition vous facture uniquement les vidéos analysées depuis Amazon S3. Lorsque vous exécutez plusieurs appels d'API sur la même partie de vidéo, vous êtes facturé séparément pour chaque API.
Stockage des métadonnées faciales : pour activer la recherche de visage, vous devez stocker un référentiel de métadonnées faciales dans lequel Amazon Rekognition peut rechercher des correspondances. Les coûts de stockage sont mensuels et calculés au prorata pour les mois partiels.
Tableau de tarification
Diffusion d'événements vidéo
Analyse de vidéos stockées
Analyse de média
Stockage
Fonctions | Tarification |
Stockage des métadonnées faciales |
0,00001 USD/métadonnées faciales par mois**. |
** Les coûts de stockage sont mensuels et calculés au prorata pour les mois partiels.
Offre gratuite
Dans le cadre de l'Offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser Vidéo Amazon Rekognition gratuitement. L'offre gratuite dure 12 mois à compter de la date de création du compte et comprend 60 minutes gratuites d'analyse vidéo par mois. L'offre gratuite Vidéo Amazon Rekognition couvre la détection d'étiquettes, la modération de contenu, la détection de visages, la recherche de visages, la reconnaissance de célébrités, la détection de texte et le tracé de personne.
Exemple de tarification
Diffusion d'événements vidéo
Imaginons que vous êtes un fournisseur de caméras domestiques connectées et que vous avez 1 000 utilisateurs. Une caméra est installée au domicile de chacun d'eux. Celle-ci diffuse des flux vidéo lorsqu'elle détecte un mouvement. Imaginons que l'utilisateur a, en moyenne, 7 événements de mouvement par caméra et par jour. Pour chaque événement de mouvement, le fournisseur de service diffuse 10 seconde de vidéo vers les évènements dans les flux vidéo Amazon Rekognition.
Frais mensuels :
Imaginons que la région AWS utilisée pour ces 1 000 utilisateurs est USA Est. Pour chaque évènement de mouvement, imaginons que 10 secondes de vidéo sont traité, la détection après le mouvement, pour analyser s'il y avait une personne, un animal ou un colis dans ce clip vidéo. Le coût pour une minute de vidéo traitée est de 0,00817 USD.
Les frais mensuels totaux seront calculés comme suit :
Minutes de vidéo traitées par utilisateur (chaque utilisateur a une caméra) = 10 secondes * 7 évènements de mouvement par caméra par jour * 30 jours dans un mois / 60 = 35 minutes de vidéo traitées par utilisateur et par mois.
Nombre total de minutes de vidéo traitées pour 1 000 utilisateurs = 35 * 1 000 = 35 000 minutes
Fonctions |
Tarification |
Coût d’utilisation |
---|---|---|
Détection d'étiquettes |
0,00817 USD/min |
35 000 minutes par mois * 0,00817 USD/min = 285,95 USD (en continu) |
Imaginons que vous fournissez des services de surveillance vidéo professionnels pour un bâtiment résidentiels avec 2 000 caméras. Chacune de ces caméras commence à diffuser des flux de vidéo vers Rekognition pour 10 secondes par événement, détection après le mouvement. Imaginons que vous avez, en moyenne, 20 événements de mouvement par caméra et par jour.
Frais mensuels :
Imaginons que la région AWS utilisée pour ces 2 000 caméras est USA Est. Pour chaque évènement de mouvement, imaginons que 10 secondes de vidéo sont traité, la détection après le mouvement, pour analyser s'il y avait une personne dans ce clip vidéo. Le coût pour une minute de vidéo traitée est de 0,00817 USD.
Les frais mensuels totaux seront calculés comme suit :
Minutes de vidéo traitées par utilisateur (chaque utilisateur a une caméra) = 10 secondes * 20 évènements de mouvement par caméra par jour * 30 jours dans un mois / 60 = 100 minutes de vidéo traitées par utilisateur et par mois.
Nombre total de minutes de vidéo traitées pour 2000 caméras = 100 * 2 000 = 200 000 minutes
Fonctions |
Tarification |
Coût d’utilisation |
---|---|---|
Détection d'étiquettes |
0,00817 USD/min |
200 000 minutes par mois * 0,00817 USD/min = 1 634 USD (en continu) |
Analyse de vidéos stockées
Supposons que chaque mois, votre application analyse 100 000 minutes de vidéos stockées sur Amazon S3 grâce à la détection d'étiquettes et à la détection de plans, et 50 000 minutes grâce à la modération de contenu, dans la région USA-Est-1 AWS.
Fonctionnalité |
Tarification |
Coût d’utilisation |
---|---|---|
Détection d’étiquettes |
0,10 USD/min |
100 000 min/mois x 0,10 USD/min = 10 000 USD/mois (en continu) |
Détection de plans |
0,05 USD/min |
100 000 min/mois x 0,05 USD/min = 5 000 USD/mois (en continu) |
Modération de contenu |
0,10 USD/min |
50 000 min/mois x 0,10 USD/min = 5 000 USD/mois (en continu) |
Tarification d'Amazon Rekognition Custom Labels
Avec Amazon Rekognition Custom Labels, vous pouvez identifier les objets et les scènes dans des images spécifiques aux besoins de votre entreprise. Lorsque vous utilisez les étiquettes personnalisées Rekognition, il existe deux types de coûts.
Heures de formation
Chaque heure de formation requise pour créer un modèle personnalisé avec les Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition est payante. Amazon Rekognition Custom Labels peut exécuter plusieurs ressources de calcul en parallèle pour former votre modèle plus rapidement. Cela signifie que le nombre d’heures facturées peut être supérieur au nombre d’heures qui ont été nécessaires pour former le modèle. Le nombre d’heures de formation requises pour former votre modèle dépend de nombreux facteurs tels que le nombre d’images et le nombre d’étiquettes dans l’ensemble de formation et les types d’algorithmes de machine learning utilisés pour former votre modèle. En règle générale, nous avons observé que 90 % des modèles avaient besoin de moins de 24 heures de formation pour être formés. Les modèles qui nécessitent plus de 72 heures de formation seront automatiquement résiliés. Vous ne serez pas facturé si votre formation est résiliée automatiquement.
Supposons que votre formation commence à 16h00 et se termine à 20h30, et qu’Amazon Rekognition Custom Labels a utilisé deux ressources en parallèle pour former votre modèle plus rapidement. Le total des heures de formation facturées serait de 9 heures (4,5 heures écoulées x 2 ressources).
Heures d'inférence
Chaque heure durant laquelle votre modèle personnalisé formé est disponible pour traiter les images est payante. Le nombre d’images que vous pouvez traiter en une heure dépend de nombreux facteurs, tels que la taille des images traitées et la complexité du modèle personnalisé. Avec Amazon Rekognition Custom Labels, vous pouvez exécuter plusieurs ressources de calcul en parallèle pour traiter vos images plus rapidement. Cela signifie que le nombre d’heures facturées peut être supérieur aux heures écoulées pour exécuter votre modèle personnalisé formé.
Supposons que vous commenciez votre inférence avec votre modèle personnalisé à 14h00, qu’il se termine à 17h00, et que vous ayez choisi d’allouer deux ressources en parallèle pour traiter vos images. Le total de vos heures d’inférence facturées est de 6 heures (3 heures écoulées x 2 ressources).
Si vous prévoyez de traiter des images par lots (par exemple, une fois par jour ou par semaine, ou à des heures planifiées de la journée), vous devez configurer votre modèle personnalisé à des heures planifiées, traiter toutes vos images, puis désallouer vos ressources. Si vous ne supprimez pas vos ressources, vous continuez d’être facturé, même si aucune image n’est traitée.
Offre gratuite
Dans le cadre de l'Offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition gratuitement. L'offre gratuite dure 12 mois à compter de la date de création du compte et comprend 2 heures de formation gratuites par mois et 1 heure d'inférence gratuite par mois.
Tableau de tarification
Exemples de tarification
Supposons que vous soyez un site de vacances en ligne et que vous souhaitiez permettre à vos clients de rechercher plus facilement vos propriétés. Vous avez identifié plusieurs étiquettes pertinentes (table de billard, salle à manger, face à l’océan, etc.) et souhaitez former un modèle personnalisé à la recherche de ces caractéristiques dans vos images. Supposons qu’il faut 10,2 heures de formation pour former votre modèle personnalisé. Supposons également que vous avez besoin de 0,5 heure d’inférence par jour pour traiter toutes les images que votre site reçoit.
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
10,2 heures de formation |
1 USD par heure |
10,2 heures x 1 USD/heure = 10,20 USD (ponctuel) |
0,5 heure d’inférence/jour |
4 USD par heure
|
0,5 heure/jour x 4 USD/heure= 2,00 USD/jour (en continu) |
Supposons que vous êtes fabricant et que vous souhaitez identifier des pièces de machine lorsqu’elles passent dans une chaîne de montage. Vous capturez diverses pièces de machine tout au long de la journée de travail. Supposons qu’il faut 11 heures de formation pour former votre modèle.
Comme vous avez un flux constant d’images tout au long de la journée, votre modèle doit s’exécuter en continu de 9h à 17h, soit au total 8 heures par jour.
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
11 heures de formation |
1 USD par heure |
11 heures x 1 USD/heure = 11 USD (ponctuel) |
8 heure d’inférence/jour |
4 USD par heure
|
8 heure/jour x 4 USD/heure= 32 USD/jour (en continu) |
Supposons que vous êtes une agence de marketing sur les réseaux sociaux qui surveille des centaines de milliers d’influenceurs afin d’identifier avec précision et rapidement les meilleurs influenceurs pour vos clients. Vous traitez 450 000 images d’influenceur par jour extraites de divers canaux sociaux et les exécutez dans votre modèle d’étiquettes personnalisées. Supposons que le traitement de 440 000 images par jour nécessite environ 44 heures d’inférence par jour et qu’il faut 9 heures de formation pour former votre modèle personnalisé.
Sur une échelle de 440 000 images par jour, vous devez exécuter au moins deux ressources d’inférence en parallèle pour répondre à vos besoins.
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
9 heures de formation |
1 USD par heure |
9 heures x 1 USD/heure = 9 USD (ponctuel) |
44 heure d’inférence/jour |
4 USD par heure |
44 heures/jour x 4 USD/heure= 180,00 USD/jour (en continu) |
Tarification d'Amazon Rekognition Face Liveness
Amazon Rekognition Face Liveness vous permet de vérifier que seuls de vrais utilisateurs, et non des acteurs malveillants utilisant des usurpations, peuvent accéder à vos services. Vous pouvez détecter les usurpations présentées à la caméra, telles que des photos imprimées, des photos numériques, des vidéos numériques ou des masques 3D, ainsi que les usurpations contournant la camera, telles que les vidéos préenregistrées ou les vidéos deepfake. Face Liveness est une fonctionnalité entièrement gérée qui peut être facilement ajoutée à vos applications Web React, iOS natives et Android natives exécutées sur la plupart des appareils équipés d'une caméra frontale. Aucune expertise en matière de gestion de l'infrastructure, de mise en œuvre spécifique au matériel ou de machine learning n'est requise. La fonctionnalité augmente ou diminue automatiquement en fonction de la demande, et vous ne payez que pour les tests de vivacité faciale que vous effectuez.
Tableau de tarification
Exemple de tarification
Supposons que votre application effectue 400 000 vérifications de présence en un mois et que vous utilisiez la région AWS USA Est (Virginie du Nord) pour ces vérifications.
Le coût de traitement des 500 000 premières vérifications dans USA Est (Virginie du Nord) est de 0,015 USD par vérification
Nombre total de vérifications traitées = 400 000
Coût total par mois = 0,015 USD * 400 000 USD = 6 000 USD
Supposons que votre application effectue 1 million de vérifications de présence en un mois et que vous utilisiez la région AWS USA Est (Virginie du Nord) pour ces vérifications.
Le coût de traitement des 500 000 premiers vérifications dans USA Est (Virginie du Nord) est de 0,015 USD par vérification et les 500 000 vérifications suivantes sont de 0,0125 USD par vérification.
Nombre total de vérifications traitées = 1 000 000
Coût total par mois = 0,015 USD * 500 000 + 0,0125 USD * 500 000 = 13 750 USD
Supposons que votre application effectue 4,5 millions de vérifications de présence en un mois et que vous utilisiez la région AWS USA Est (Virginie du Nord) pour ces vérifications.
Le coût du traitement des 500 000 premières vérifications dans USA Est (Virginie du Nord) est de 0,015 USD par vérification, les 2,5 millions de vérifications suivantes sont de 0,0125 USD par vérification et les 1,5 million de dernières vérifications sont de 0,010 dollars par vérification.
Nombre total de vérifications traitées = 4 500 000
Coût total par mois = 0,015 USD * 500 000 + 0,0125 USD * 2 500 000 + 0,01 USD * 1 500 000 USD = 53 750 USD
Tarification de la modération personnalisée Amazon Rekognition
Avec Amazon Rekognition Custom Moderation, vous pouvez améliorer la précision du modèle de deep learning de modération. Vous pouvez former un adaptateur personnalisé avec seulement 20 images annotées et obtenir une précision accrue pour les tâches d'analyse d'images liées à votre cas d'utilisation spécifique. Aucune expertise en matière de gestion de l'infrastructure, de mise en œuvre spécifique au matériel ou de machine learning n'est requise.
Pour créer et utiliser un adaptateur, vous devez :
- Entraîner votre adaptateur avec des images annotées
- Utiliser votre adaptateur en fournissant l'identifiant unique de l'adaptateur à l'API DetectModerationLabels à des fins d'inférence
Coût de formation
Chaque minute de formation requise pour créer un adaptateur avec Amazon Rekognition Custom Moderation entraîne un coût. Amazon Rekognition Custom Moderation peut exécuter plusieurs ressources de calcul en parallèle pour entraîner votre adaptateur plus rapidement. Cela signifie que le nombre de minutes facturées peut être supérieur au nombre de minutes réellement écoulées pour entraîner l'adaptateur. Le nombre de minutes d'entraînement nécessaires pour former votre adaptateur dépend de nombreux facteurs tels que le nombre d'images et le nombre d'étiquettes dans le kit de formation. Nous avons généralement constaté que 90 % des adaptateurs ont besoin de moins de 60 minutes de formation pour se former. Vous ne serez pas facturé si votre formation est résiliée automatiquement.
Par exemple, supposons que votre formation a débuté à 16 h 00 et s'est terminée à 16 h 35, et qu'Amazon Rekognition Custom Moderation a utilisé une seule ressource pour former votre adaptateur. Le total de vos minutes de formation facturées serait de 35 minutes (35 minutes de temps écoulées x 1 ressource).
Dans le cadre de l'Offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser la modération personnalisée Amazon Rekognition Custom Moderation gratuitement. L'offre gratuite dure 12 mois à compter de la date de création du compte et comprend 2 heures de formation gratuites par mois pour former un adaptateur de modération personnalisée ou un modèle d'étiquettes personnalisées.
Coût d'inférence
Vous serez facturé chaque fois que vous analyserez une image à l'aide de l'adaptateur de modération personnalisé. Il n'y a aucun engagement initial ni aucuns frais minimaux. L'utilisation est facturée selon un modèle de tarification par niveaux en fonction du volume d'images traitées chaque mois.
Tableau de tarification
Exemple de tarification
Supposons qu'il vous faille au total 30 minutes pour former votre adaptateur. Vous analysez 10 millions d'images par mois avec l'API DetectModerationLabels d'Amazon Rekognition à l'aide de votre adaptateur formé. Vous utilisez la région AWS USA Est (Virginie du Nord) pour cette opération.
Le nombre total d'images traitées avec l'adaptateur de modération personnalisé est de 10 millions et la durée totale de formation de l'adaptateur est de 30 minutes.
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
30 minutes de formation | 5 USD par heure | 30 minutes X 5 USD/heure = 2,5 USD (une fois) |
Premier million d'images | 0,0012 USD par image | 1 000 000 images X 0,0012 USD par image = 1 200 USD (en cours) |
4 millions d'images suivants | 0,00096 USD par image | 4 000 000 images X 0,00096 USD par image = 3 840 USD (en cours) |
Les 5 millions d'images suivantes | 0,00072 USD par image | 5 000 000 images X 0,00072 USD par image = 3 600 USD (en cours) |
Total : 8 642,50 $ |
Coût unique pour former un adaptateur = 2,5 USD
Coût permanent de l'analyse mensuelle de 10 millions d'images avec l'adaptateur = 8 640 USD
Supposons qu'il vous faille au total 90 minutes pour former votre adaptateur. Vous analysez 40 millions d'images par mois avec l'API DetectModerationLabels d'Amazon Rekognition à l'aide de votre adaptateur formé. Vous utilisez la région AWS USA Est (Virginie du Nord) pour cette opération.
Type de coût |
Tarification |
Coût d'utilisation |
90 minutes de formation | 5 USD par heure | 90 minutes X 5 USD/heure = 7,5 USD (une fois) |
Premier million d'images | 0,0012 USD par image | 1 000 000 images X 0,0012 USD par image = 1 200 USD (en cours) |
4 millions d'images suivants | 0,00096 USD par image | 4 000 000 images X 0,00096 USD par image = 3 840 USD (en cours) |
30 millions d'images suivants | 0,00072 USD par image | 30 000 000 images X 0,00072 USD per image = 21 600 USD (en cours) |
Plus de 30 millions d'images | 0,0003 USD par image | 5 000 000 images X 0,0003 USD par image = 1 500 USD (en cours) |
Total : 28 147,50 $ |
Coût unique pour former un adaptateur = 7,5 USD
Coût permanent de l'analyse mensuelle de 40 millions d'images avec l'adaptateur = 28 140 USD
Démarrer avec Amazon Rekognition