課金の概要

Function Compute の課金項目には、CU 使用量とアウトバウンドインターネットトラフィックが含まれます。リソース使用項目には、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む) 、アイドル GPU 使用率 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む) が含まれます。 vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、GPU 使用量は、関数の呼び出し中に実際に消費されたリソースの量ではなく、関数に対して設定された仕様と使用期間に基づいて計算されます。 CU 使用量は、リソース使用量に CU 換算係数を掛けることにより計算されます。 Function Compute の最終コストは、CU 使用量に CU の単価を掛けた値に基づいて計算されます。インターネットにアクセスする Function Compute およびその他の Alibaba Cloud サービスのインターネットデータ転送量の合計は、Cloud Data Transfer (CDT) で請求書を生成するために累積される場合があります。

リソース使用項目
リソース使用項目は、実際に測定されたリソースの使用量を示しますが、最終的な課金および課金プロセスには寄与しません。
課金項目
課金項目は、リソース使用項目を換算および集計することで導出されます。課金項目は、最終的な課金および課金プロセスの基礎として使用されます。

Function Computeコンソールにログインすると、[概要] ページの [グローバルの統計] セクションで関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む)、アイドル GPU 使用量 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む) 、および CU 使用量を確認できます。

すべての RAM ユーザーのリソース使用量が、Alibaba Cloud アカウントで集計されます。統計は Alibaba Cloud アカウントで収集され、課金されます。

説明

2024 年 1 月 5 日 00:00 以降、Function Compute のアウトバウンドインターネットトラフィックの課金には CDT が使用されています。インターネットトラフィックは、CDT の課金ルールに基づいて課金されます。詳細については、「サポートされているサービス」をご参照ください。詳細については、「 [製品の変更] 無料インターネットトラフィッククォータの変更」をご参照ください。
2024 年 8 月 27 日より、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、アクティブ GPU 使用量、アイドル GPU 使用量、ディスク使用量など、Function Compute の従来の課金項目は使用されなくなりました。これらのリソース使用量は、換算係数に基づいて CU 使用量に換算されています。 CU 使用量の料金に基づいて課金されます。 CU の換算係数は、リソースタイプによって変わります。詳細については、「」をご参照ください。
使用する Function Compute リソースが他の Alibaba Cloud サービスにアクセスする場合は、関連するサービスの課金にもご注意ください。

課金サイクル

Function Compute でのリソースの使用に対して、1 時間ごとに課金されます。各時間における関数ごとの CU 使用量は切り上げられ、すべての関数の CU 使用量が合計され、合計 CU 使用量が計算されます。リソースプランを購入している場合、リソースプランは CU 使用量に充当するために使用されます。リソースプランがすべて使用されたか、またはリソースプランの有効期限が切れた場合、1 時間ごとに料金が発生します。

リソース使用項目

リソース使用項目	単位	説明	課金の例

リソース使用項目	単位	説明	課金の例
関数呼び出し	非該当	関数が実行されるたびに 1 回の呼び出しとしてカウントされ、コストは呼び出しの数に基づいて計算されます。	関数が実行されるたびに 1 回の呼び出しとしてカウントされます。
アクティブ vCPU 使用量	vCPU 秒	アクティブ v CPU使用率 = vCPU 仕様 × 実行時間 (秒)	たとえば、関数に 1 vCPU が設定され、1,500 ミリ秒間実行され、1,500ミリ秒の実行時間に対して課金される場合、1 回の実行に対するアクティブ vCPU 使用率は、1 × (1,500 / 1,000) =1.5 vCPU 秒と計算されます。
アイドル vCPU 使用量	vCPU 秒	アイドル vCPU 使用量 = vCPU 仕様 × アイドル時間 (秒)	課金されません。
メモリ使用量	GB 秒	メモリ使用量 = メモリ仕様 × 実行時間 (秒)	たとえば、関数に 512 MB のメモリが設定され、1,500 ミリ秒間実行され、1,500 ミリ秒の実行時間に対して課金される場合、1 回の実行に対するメモリ使用量は (512 / 1,024) × (1,500 / 1,000) = 0.75 GB 秒と計算されます。
ディスク使用量	GB 秒	ディスク使用量 = ディスク仕様 × 実行時間 (秒) 注：512 MB までのディスクサイズは無料です。	たとえば、関数に 10 GB の一時ディスクサイズが設定され、1 秒間実行される場合、1 回の実行に対するディスク使用量は、(10 - 512 / 1,024) × 1 = 9.5 GB 秒と計算されます。
アクティブ GPU 使用量	GB 秒	アクティブ GPU 使用量 = GPU 仕様 × 実行時間 (秒)	たとえば、関数に 48 GB の Ada GPU メモリが設定され、1 秒間実行される場合、1 回の実行に対するアクティブ GPU 使用量は、48 × 1 = 48 GB 秒と計算されます。
アイドル GPU 使用量	GB 秒	アイドル vCPU 使用量 = GPU 容量 (GB) × アイドル時間 (秒)	たとえば、関数に 48 GB の Ada GPU メモリが設定され、関数インスタンスが 50 時間プロビジョニングされ、10 時間アクティブモード、40 時間アイドルモードであった場合、この期間のアイドル GPU 使用量は、48 × 40 × 3,600 = 6,912,000 GB 秒と計算されます。

用語

実行時間

実行時間は、関数インスタンスがリクエストの実行を開始してからリクエストの実行が完了するまでの時間です。プロビジョニング済みモードとオンデマンドモードで、インスタンスの実行時間の測定値は異なります。

オンデマンドモード：関数インスタンスの割り当てとリリースが Function Compute によって自動的に行われます。オンデマンド関数インスタンスの課金は、関数インスタンスがリクエストの実行を開始すると開始され、リクエストが実行されると終了します。
プロビジョニング済みモード：関数インスタンスの割り当て、リリース、管理をお客様が行います。プロビジョニング済みインスタンスの課金は、Function Compute がインスタンスを割り当てたときに開始され、インスタンスをリリースしたときに終了します。プロビジョニング済みインスタンスがリクエストを処理していない状態で、料金が引き続き発生している場合は、できるだけ早い機会にインスタンスをリリースしてください。詳細は、「プロビジョニング済みインスタンスの設定」をご参照ください。

アイドル時間

プロビジョニング済みインスタンスの場合、アイドルモードが有効化された後にインスタンスでリクエストが実行されていない場合、インスタンスはアイドル状態になります。アイドルリソース使用量は、対応する機能仕様にアイドル時間を掛けた値に基づいて計算されます。

課金方法

アクティブインスタンス
通常、リクエストを処理するインスタンスはアクティブインスタンスです。プロビジョニングモードでは、アイドルモードを有効にしないと、インスタンスは常にアクティブになります。これらのプロビジョニングされたインスタンスの課金は、インスタンスの割り当て時に開始され、インスタンスのリリース時に終了します。したがって、インスタンスがリリースされておらず、アイドルモードが有効になっていない場合、プロビジョニングされたインスタンスは、リクエストを処理していない場合でも、アクティブモードの料金に基づいて課金されます。
アイドルインスタンス
プロビジョニングされたインスタンスの場合、アイドルモードが有効になった後にインスタンスでリクエストが実行されていない場合、インスタンスはアイドル状態になります。アイドルモードを有効にすると、Function Computeはリクエストを処理していないプロビジョニング済みインスタンスのGPUまたはvCPUリソースをフリーズし、インスタンスはアイドル状態になります。この状態では、はるかに低い料金で課金されます。詳細は、「CU変換係数」をご参照ください。
次の図に示す例では、アイドルモードが有効になっており、プロビジョニング済みインスタンスの作成時にプロビジョニング済みインスタンスの課金が開始され、プロビジョニング済みインスタンスがリリースされると終了します。プロビジョニングされたインスタンスがリクエストを処理していない場合、インスタンスはアイドル状態になります。インスタンスは、リクエストの処理を開始するとアクティブ状態になります。料金は、以下の式に基づいて計算される。料金=(総アイドルリソース使用量 × アイドルリソースの単価) + (総アクティブリソース使用量 × アクティブリソースの単価) 。
説明
デフォルトでは、Function Compute 3.0は、プロビジョニングされたインスタンスのアイドルモードを有効にします。 Function Computeは、リクエストを処理していないプロビジョニング済みインスタンスのvCPUリソースを凍結します。インスタンスがアイドル状態になると、コールドスタートもなくなり、新しいリクエストが到着したときにすぐにインスタンスが処理できるようになります。

課金項目と単価

2024 年 8 月 27 日より、Function Compute では CU 使用量が課金項目として使用されます。 CU 使用量は、段階的に設定された料金で毎月課金されます。下表に詳細を示します。

階層	CU 使用量 (CU)	単価	割引後の単価 2024 年 8 月 27 日～ 2025 年 8 月 27 日

階層	CU 使用量 (CU)	単価	割引後の単価 2024 年 8 月 27 日～ 2025 年 8 月 27 日
1	(0, 1 億]	USD 0.000020 / CU	USD 0.0000160 / CU
2	(1 億, 5 億]	USD 0.000017 / CU	USD 0.0000136 / CU
3	> 5 億	USD 0.000014 / CU	USD 0.0000112 / CU

CU 換算係数

Function Compute の課金項目である、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量、アイドル GPU 使用量は、次の式でCU 使用量に換算されます：リソース使用量 × CU 換算係数 = CU 使用量

下表に換算係数を示します。

課金項目	関数呼び出し	アクティブ vCPU 使用量	アイドル vCPU 使用量	メモリ使用量	ディスク使用量	Tesla シリーズアクティブ GPU 使用量	Tesla シリーズアイドル GPU 使用量	Ada シリーズアクティブ GPU 使用量	Ada シリーズアイドル GPU 使用量
単位	CU / 10,000 回の呼び出し	CU / vCPU 秒	CU / vCPU 秒	CU / GB 秒	CU / GB 秒	CU / GB 秒	CU / GB 秒	CU / GB 秒	CU / GB 秒

課金項目

関数呼び出し

アクティブ vCPU 使用量

アイドル vCPU 使用量

メモリ使用量

ディスク使用量

Tesla シリーズ

アクティブ GPU 使用量

Tesla シリーズ

アイドル GPU 使用量

Ada シリーズ

アクティブ GPU 使用量

Ada シリーズ

アイドル GPU 使用量

単位

CU / 10,000 回の呼び出し

CU / vCPU 秒

CU / GB 秒

CU 換算係数

0.15

0.05

2.1

0.5

1.5

0.25

課金の例

たとえば、1 か月に 8 億 vCPU 秒の vCPU 使用量、20 億 GB 秒のメモリ使用量、0 GB 秒のディスク使用量、1 億 GB 秒のアクティブ GPU 使用量 (Teslaシリーズ)、4 億 GB 秒のアイドル GPU 使用量 (Teslaシリーズ) 、120 億回の関数呼び出しのリソースが消費されたとします。下表に、CU 使用量と合計コストを示します。

リソース使用タイプ	合計使用量	換算係数	換算 CU 使用量

リソース使用タイプ	合計使用量	換算係数	換算 CU 使用量
アクティブ vCPU 使用量	800,000,000 vCPU 秒	1 CU / vCPU 秒	800,000,000 CU
メモリ使用量	2,000,000,000 GB 秒	0.15 CU / GB 秒	300,000,000 CU
ディスク使用量	0 GB 秒	0.05 CU / GB 秒注：512 MB までのディスクサイズは無料です。 512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。	0 CU
Tesla シリーズアクティブ GPU 使用量	100,000,000 GB 秒	2.1 CU / GB 秒	210,000,000 CU
Tesla シリーズアイドル GPU 使用量	400,000,000 GB 秒	0.5 CU / GB 秒	200,000,000 CU
関数呼び出し	12,000,000,000 回の呼び出し	0.0075 CU / 呼び出し	90,000,000 CU
合計 CU 使用量：1,600,000,000 CU

料金 = 第 1 階層の単価 × 第 1 階層の使用量 + 第 2 階層の単価 × 第 2 階層の使用量 + 第 3 階層の単価 × 第 3 階層の使用量 = USD 0.000020 / CU × 100,000,000 CU + USD 0.000017 / CU × 400,000,000 CU + USD 0.000014 / CU × 1,100,000,000 CU = USD 24,200

重要

vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、GPU 使用量は、関数の呼び出し中に実際に消費されたリソースの量ではなく、関数に対して設定された仕様と使用期間に基づいて計算されます。

プロビジョニング済みインスタンスの課金の例

CPU インスタンス

このセクションでは、プロビジョニング済み CPU インスタンスの課金の例を示します。この例では、0.35 vCPU、512 MB メモリ、ディスクサイズ 512 MB が設定された関数を作成したと仮定します。この関数のインスタンスは 50 時間プロビジョニングされ、インスタンスはアクティブモードで 10 時間、アイドルモードで 40 時間プロビジョニングされました。

合計 100 万回の呼び出しが開始されました。下表に、CU の使用量と合計請求金額を示します。

説明

CPU インスタンスのプロビジョニングモードでは、メモリ使用量とディスク使用量は合計実行時間に基づいて課金されます。アクティブ vCPU 使用量は、アクティブ実行時間に基づいて課金されます。

リソース使用タイプ	使用量	換算係数	相当 CU 使用量

リソース使用タイプ	使用量	換算係数	相当 CU 使用量
アクティブ vCPU 使用量	12,600 vCPU 秒	1 CU / vCPU 秒	12,600 CU
アイドル vCPU 使用量	50,400 vCPU 秒	0 CU / vCPU 秒注：アイドル vCPU に対する料金は発生しません。	0 CU
メモリ使用量	90,000 GB 秒	0.15 CU / GB 秒	13,500 CU
ディスク使用量	0 GB 秒	0.05 CU / GB 秒注：512 MB までのディスクサイズは無料です。 512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。	0 CU
関数呼び出し	100 万回の操作	0.0075 CU / 呼び出し	7,500 CU
合計 CU 使用量：33,600 CU

料金 = 第 1 階層の単価 × 第 1 階層の使用量 = 1 CU あたり USD 0.000020 × 33,600 CU = USD 0.67

GPU アクセラレーションインスタンス

このセクションでは、GPU アクセラレーションインスタンスの課金の例を示します。この例では、16 GB の Tesla シリーズ GPU カード、8 vCPU、32 GB メモリ、ディスクサイズ 512 MB が設定された GPU 関数を作成したと仮定します。この関数のインスタンスは 50 時間プロビジョニングされ、インスタンスはアクティブモードで 10 時間、アイドルモードで 40 時間プロビジョニングされました。

合計 100 万回の呼び出しが開始されました。下表に、CU の使用量と合計請求金額を示します。

説明

GPU アクセラレーションインスタンスのプロビジョニングモードでは、メモリ使用量とディスク使用量は合計実行時間に基づいて課金されます。アクティブ vCPU 使用率とアクティブ GPU 使用量は、アクティブ実行時間に基づいて課金されます。 GPU アクセラレーションインスタンスの vCPU および GPU は、インスタンスにリクエストが行われない場合、フリーズされます。

リソース使用タイプ	使用量	換算係数	相当 CU 使用量

リソース使用タイプ	使用量	換算係数	相当 CU 使用量
アクティブ vCPU 使用量	288,000 vCPU 秒	1 CU / vCPU 秒	288,000 CU
アイドル vCPU 使用量	1,152,000 vCPU 秒	0 CU / vCPU 秒注：アイドル vCPU に対する料金は発生しません。	0 CU
メモリ使用量	5,760,000 GB 秒	0.15 CU / GB 秒	864,000 CU
ディスク使用量	0 GB 秒	0.05 CU / GB 秒注：512 MB までのディスクサイズは無料です。 512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。	0 CU
Tesla シリーズアクティブ GPU 使用量	576,000 GB 秒	2.1 CU / GB 秒	1,209,600 CU
Tesla シリーズアイドル GPU 使用量	2,304,000 GB 秒	0.5 CU / GB 秒	1,152,000 CU
関数呼び出し	1,000,000 回の呼び出し	0.0075 CU / 呼び出し	7,500 CU
合計 CU 使用量：3,521,100 CU