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    Platform For AI:EAS の課金

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    Platform For AI:EAS の課金

    最終更新日:Sep 27, 2024

    このトピックでは、Platform for AI (PAI) の Elastic Algorithm Service (EAS) の課金項目と課金方法について説明します。

    注

    このトピックに記載された料金は参考情報です。 請求書に記載された実際の料金が優先されます。

    課金対象リソース

    下図に、EAS の課金対象リソースを示します。

    ba4707451bdd90949c09b40602927d9f

    課金方法

    下表に、EAS の課金方法を示します。

    課金方法

    課金対象リソース

    課金項目

    課金ルール

    課金の停止

    従量課金

    パブリックリソースグループ

    パブリックリソースを使用してモデルサービスを実行した時間。

    パブリックリソースを使用してモデルサービスをデプロイする場合、使用期間に基づいて課金されます。 課金は、モデルサービスのデプロイ直後に開始されます。

    モデルサービスを停止します。

    従量課金

    EAS リソース (専用リソースグループ)

    ノード数と使用期間。

    専用リソースを使用してモデルサービスをデプロイした場合、専用リソースグループ内のノードに対してのみ課金されます。 課金は、従量課金ノードが専用リソースグループに作成された直後に開始されます。

    専用リソースグループから従量課金ノードを削除します。

    サブスクリプション

    ノード数とサブスクリプション期間。

    非該当

    従量課金

    システムディスク

    システムディスク容量と使用期間。

    システムディスクの作成直後に課金が開始されます。

    • 専用リソースグループからノードを削除します。

    • パブリックリソースグループにデプロイされたモデルサービスを削除します。

    サブスクリプション

    システムディスク容量とサブスクリプション期間。

    システムディスクの作成直後に課金が開始されます。

    非該当

    サブスクリプション

    AI コンピューティングリソース (Lingjun リソース)

    詳細については、「AI コンピューティングリソースの課金」をご参照ください。

    詳細については、「AI コンピューティングリソースの課金」をご参照ください。

    非該当

    推論期間課金

    サービスの呼び出し

    Serverless Edition サービスの推論期間。

    Serverless Edition サービスの推論期間に基づいて課金されます。

    このサービスを使用して推論を実行していない場合は課金されません。

    従量課金

    専用ゲートウェイ

    ゲートウェイノードの数と使用期間。

    購入したゲートウェイノードの数とノードの使用期間に基づいて課金されます。

    専用ゲートウェイを削除します。

    パブリックリソースグループ

    従量課金

    パブリックリソースグループでは、従量課金方式のみサポートされています。 パブリックリソースグループにモデルサービスをデプロイする場合、リソースが定義されているインスタンスタイプを選択するか、ビジネス要件に基づいてリソースを指定できます。専用リソースグループ (従量課金)

    リソースタイプ

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    指定されたリソース

    各モデルサービスに対する請求額 = ノード数 × [vCPU 数 × (vCPU の単価 / 60) + メモリサイズ × (メモリの単価 / 60)] × 使用期間 (分)

    vCPU とメモリの時間単価については、このトピックの表 1. 指定されたリソースの料金をご参照ください。 料金は分単位で課金されます。 表 1 に示す料金を 60 で割ることで、1 分あたりの単価を計算できます。

    • 課金は、モデルサービスの実行とリソースの消費が開始されると開始されます。

    • モデルサービスの実行が停止され、リソースがリリースされると、課金が終了します。

    モデルサービスをスケールアウトした場合、スケールアウト動作の完了後に新しいリソースに対して課金されます。

    モデルサービスをスケールインした場合、リリースされたリソースに対する課金は停止されます。 残りのリソースに対してのみ課金されます。

    • 使用期間は分単位で測定されます。

    • 不要なコストの発生を防止するため、不要となったモデルサービスは停止することを推奨します。

    指定されたインスタンスタイプ

    各モデルサービスに対する請求額 = ノード数 × (単価 / 60) × 使用期間 (分)

    単価は、インスタンスタイプとリージョンによって異なります。 ノードの単価を表示するには、PAI コンソールの EAS ページに移動し、[サービスのデプロイ] をクリックしてから、[カスタムデプロイ] をクリックします。 [リソースデプロイ情報] セクションで、リソースグループタイプパラメーターを [パブリックリソースグループ] に設定し、使用するインスタンスタイプを選択します。 インスタンスの単価が表示されます。 詳細については、「PAI コンソールを使用したモデルサービスのデプロイ」をご参照ください。 image

    パブリックリソースグループでサポートされているインスタンスタイプについては、「付録：パブリックリソースグループのインスタンスタイプ」をご参照ください。

    • 課金は、モデルサービスの実行とリソースの消費が開始されると開始されます。

    • モデルサービスの実行が停止され、リソースがリリースされると、課金が終了します。

    非該当

    • 使用期間は分単位で測定されます。

    • 不要なコストの発生を防止するため、不要となったモデルサービスは停止することを推奨します。

    • リソースによっては、特定のリージョンで使用できない期間が発生する場合があります。

    表 1. リソースに基づく設定

    重要

    下表に示す単価は参考情報です。 実際の料金は、コンソールまたは購入するサービスリソースの購入ページで確認できます。

    リソース

    単価

    vCPU

    USD 0.03 / vCPU 時間

    メモリ

    USD 0.004 / GB 時間

    EAS リソース

    専用リソースグループ (従量課金)

    EAS リソースでは、従量課金方法がサポートされています。

    リソース

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    専用リソースグループ

    各リソースグループの請求額 = ノード数 × (単価 / 60) × 使用期間 (分)

    従量課金ノードの単価については、EAS 専用ノード (従量課金) の購入ページにアクセスしてください。

    • 課金は、ノードが専用リソースグループに作成された直後に開始され、状態が “実行中” に変わります。

    • 専用リソースグループ内のすべてのリソースがリリースされると、課金が終了します。

    モデルサービスをスケールアウトした場合、スケールアウト動作の完了後に新しいリソースに対して課金されます。

    モデルサービスをスケールインした場合、リリースされたリソースに対する課金は停止されます。 残りのリソースに対してのみ課金されます。

    • 使用期間は分単位で測定されます。

    • リージョンによっては、特定のリソースが使用できない期間が発生する場合があります。 この場合、別のリージョンでインスタンスを購入できます。

    専用リソースグループ (サブスクリプション)

    EAS リソースでは、サブスクリプション課金方法もサポートされています。

    リソース

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    専用リソースグループ

    各リソースグループに対する請求額 = ノード数 × 単価 × サブスクリプション期間 (月)

    サブスクリプションノードの単価については、EAS 専用ノード (サブスクリプション)の購入ページにアクセスしてください。

    • 課金は購入翌日の 00:00:00 に開始されます。

    • サブスクリプションの有効期限が切れると課金は終了します。

    非該当

    リージョンによっては、特定のリソースが使用できない期間が発生する場合があります。 この場合、別のリージョンでインスタンスを購入できます。

    システムディスク

    従量課金

    リソース

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    システムディスク

    請求額 = ノード数 × システムディスク容量 (GiB) × (単価 / 60) × 使用期間 (分)

    システムディスクの単価を表示するには、Elastic Compute Service (ECS) のプロダクト概要ページに移動し、[料金] タブをクリックし、[ストレージ] をクリックします。 拡張 SSD PL1 の料金情報は、「ストレージ料金」セクションに表示されます。

    • 課金はシステムディスクの作成直後に開始されます。

    • 専用リソースグループからノードが削除された場合、またはパブリックリソースグループにデプロイされたモデルサービスが削除された場合、課金は終了します。

    非該当

    非該当

    サブスクリプション

    リソース

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    システムディスク

    請求額 = ノード数 × システムディスク容量 (GiB) × 単価 × サブスクリプション期間 (月)

    システムディスクの単価を表示するには、ECS のプロダクト概要ページに移動し、[料金] タブをクリックし、[ストレージ] をクリックします。 拡張 SSD PL1 の料金情報は、「ストレージ料金」セクションに表示されます。

    • 課金はシステムディスクの作成直後に開始されます。

    • サブスクリプションの有効期限が切れると課金は終了します。

    非該当

    なし

    AI コンピューティングリソース (Lingjun リソース)

    サブスクリプション

    Lingjun リソースではサブスクリプション課金方法がサポートされています。 Lingjun リソースクォータを使用して、EAS にモデルサービスをデプロイできます。 詳細については、「AI コンピューティングリソースの課金」をご参照ください。

    サービスの呼び出し (Serverless Edition)

    Serverless Edition サービスのデプロイは無料です。 推論期間に基づいてサービスを呼び出す場合のみ課金されます。 たとえば、Web UI ページで [生成] をクリックして画像を生成し、処理に 10 秒を要した場合、課金期間は 10 秒です。

    料金の詳細を表示するには、PAI コンソールの [サービスのデプロイ] ページに移動し、[シナリオに基づくデプロイ] セクションの [AI ペイント - SD Web UI デプロイ] をクリックし、[Serverless Edition] を選択します。 料金情報は、[合計設定料金] セクションに表示されます。 詳細については、「SD Web UI を使用した AI ペイントサービスのデプロイ」をご参照ください。 image

    専用ゲートウェイ

    リソースタイプ

    料金の計算

    単価

    課金期間

    スケーリングの説明

    使用上の注意

    専用ゲートウェイ

    請求額 = (単価 / 60) × ゲートウェイノードの数 × 使用期間 (分)

    専用ゲートウェイの単価を確認するには、[EAS 専用ゲートウェイ (従量課金)] 購入ページに移動します。

    • 専用ゲートウェイを購入すると、直ちに課金が開始されます。

    • 専用ゲートウェイが削除されると、課金が終了します。

    非該当

    非該当

    課金の例

    重要

    以下の課金の例は参考情報です。 PAI コンソールの EAS 購入ページに記載される実際の料金が優先されます。

    パブリックリソースグループ

    従量課金

    • シナリオ

      パブリックリソースグループを使用して、中国 (杭州) リージョンにモデルサービスをデプロイしました。 ビジネス要件に基づいて、モデルのデプロイに使用されるパブリックリソースを指定しました。

      • モデルサービスは 2 vCPU と 8 GB のメモリを占有し、2019 年 6 月 3 日 09:00:00 (UTC+8) に実行を開始しました。

      • 2019 年 6 月 3 日 10:00:00 (UTC+8) にモデルサービスをスケーリングし、占有リソースを 1 vCPU と 4 GB のメモリに削減しました。

      • 2019 年 6 月 3 日 11:00:00 (UTC+8) にモデルサービスをスケールアウトし、占有リソースを 4 vCPU と 16 GB のメモリに引き上げました。

      • モデルサービスは、2019 年 6 月 3 日 12:00:00 (UTC+8) に実行を停止しました。

    • 料金の計算

      Bill amount = 2 × 0.03 + 8 × 0.004 + 1 × 0.03 + 4 × 0.004 + 4 × 0.03 + 16 × 0.004 = USD 0.322

    専用リソースグループ

    サブスクリプション

    • シナリオ

      中国 (杭州) リージョンで 2 つの NVIDIA T4 GPU を 3 か月間サブスクリプションで使用しました。 各 GPU は 4 vCPU と 15 GB のメモリを備えていました。 GPU の単価は USD 570 / 月でした。

    • 料金の計算

      • Bill amount = 2 × 570 × 3 = USD 3,420

    従量課金

    • シナリオ

      中国 (杭州) リージョンで 2 つの従量課金 ecs.g6.6xlarge インスタンスを購入し、45 分間インスタンスを使用しました。 各インスタンスは 24 vCPU と 96 GB のメモリを備えていました。 インスタンスの単価は USD 1.02 / 時でした。

    • 料金の計算

    システムディスク

    サブスクリプション

    • シナリオ

      専用リソースグループ用に中国 (杭州) リージョンで 2 つのサブスクリプションインスタンスを購入しました。 各インスタンスは、300 GiB (無料ストレージ：200 GiB) のシステムディスク容量を備えていました。 サブスクリプション期間は 3 か月でした。

    • 料金の計算

      • Bill amount = 2 × (300 - 200) × 0.153 × 3 = USD 91.8

    従量課金

    • 専用リソースグループ

      • シナリオ

        中国 (杭州) リージョンで専用リソースグループ用に 2 つの従量課金インスタンスを購入し、5 時間使用しました。 各インスタンスは、300 GiB (無料ストレージ：200 GiB) のシステムディスク容量を備えていました。

      • 料金の計算

        • Bill amount = 2 × (300 - 200) × 0.000319 × 5 = USD 0.319

    • パブリックリソースグループ

      • シナリオ

        パブリックリソースグループで 2 つの従量課金インスタンスを購入し、中国 (杭州) リージョンにデプロイしました。 インスタンスは 5 時間使用しました。 各インスタンスは、300 GiB (無料ストレージ：30 GiB) のシステムディスク容量を備えていました。

      • 料金の計算

        • Bill amount = 2 × (300 - 30) × 0.000319 × 5 = USD 0.8613

    付録：パブリックリソースグループのインスタンスタイプ

    下表に、パブリックリソースグループに EAS サービスをデプロイする場合に使用できるインスタンスタイプの一覧を示します。 サポートされているすべてのインスタンスタイプについては、PAI コンソールの [EAS] ページに移動し、[サービスのデプロイ] をクリックし、[カスタムデプロイ] をクリックします。 [リソースデプロイ情報] セクションで、サポートされているインスタンスタイプを確認できます。 詳細については、「PAI コンソールを使用したモデルサービスのデプロイ」をご参照ください。 サポートされるインスタンスタイプは、リージョンによって異なります。

    CPU タイプ

    インスタンスタイプ

    vCPU

    メモリ (GiB)

    ecs.c7.large

    2

    4

    ecs.c7.xlarge

    4

    8

    ecs.c7.2xlarge

    8

    16

    ecs.c7.4xlarge

    16

    32

    ecs.c7.6xlarge

    24

    48

    ecs.c7.8xlarge

    32

    64

    ecs.c7.16xlarge

    64

    128

    ecs.r7.4xlarge

    16

    128

    ecs.r7.large

    2

    16

    ecs.r7.xlarge

    4

    32

    ecs.r7.2xlarge

    8

    64

    ecs.r7.6xlarge

    24

    192

    ecs.r7.8xlarge

    32

    256

    ecs.r7.16xlarge

    64

    512

    ecs.g7.large

    2

    8

    ecs.g7.xlarge

    4

    16

    ecs.g7.2xlarge

    8

    32

    ecs.g7.4xlarge

    16

    64

    ecs.g7.6xlarge

    24

    96

    ecs.g7.8xlarge

    32

    128

    ecs.g7.16xlarge

    64

    256

    ecs.g6.large

    2

    8

    ecs.g6.xlarge

    4

    16

    ecs.g6.2xlarge

    8

    32

    ecs.g6.4xlarge

    16

    64

    ecs.g6.6xlarge

    24

    96

    ecs.g6.8xlarge

    32

    128

    ecs.c6.large

    2

    4

    ecs.c6.xlarge

    4

    8

    ecs.c6.2xlarge

    8

    16

    ecs.c6.4xlarge

    16

    32

    ecs.c6.6xlarge

    24

    48

    ecs.c6.8xlarge

    32

    64

    ecs.r6.large

    2

    16

    ecs.r6.xlarge

    4

    32

    ecs.r6.2xlarge

    8

    64

    ecs.r6.4xlarge

    16

    128

    ecs.r6.6xlarge

    24

    192

    ecs.r6.8xlarge

    32

    256

    ecs.g5.6xlarge

    24

    96

    ecs.c5.6xlarge

    24

    48

    ecs.g8y.large

    2

    8

    ecs.g8y.xlarge

    4

    16

    ecs.g8y.2xlarge

    8

    32

    ecs.g8y.4xlarge

    16

    64

    ecs.g8y.8xlarge

    32

    128

    ecs.g8y.16xlarge

    64

    256

    ecs.c7a.large

    2

    4

    ecs.c7a.xlarge

    4

    8

    ecs.c7a.2xlarge

    8

    16

    ecs.c7a.4xlarge

    16

    32

    ecs.c7a.8xlarge

    32

    64

    ecs.c7a.16xlarge

    64

    128

    ecs.g7a.large

    2

    8

    ecs.g7a.xlarge

    4

    16

    ecs.g7a.2xlarge

    8

    32

    ecs.g7a.4xlarge

    16

    64

    ecs.g7a.8xlarge

    32

    128

    ecs.g7a.16xlarge

    64

    256

    GPU タイプ

    インスタンスタイプ

    vCPU

    メモリ (GiB)

    GPU メモリ

    ml.gu7i.c8m30.1-gu30

    8

    30

    1 * 24 GB

    ml.gu7i.c16m60.1-gu30

    16

    60

    1 * 24 GB

    ml.gu7i.c32m188.1-gu30

    32

    188

    1 * 24 GB

    ml.gu7i.c64m376.2-gu30

    64

    376

    2 * 24 GB

    ml.gu7i.c128m752.4-gu30

    80

    256

    4 * 24 GB

    ecs.gn5i-c4g1.xlarge

    4

    16

    1 * 8 GB

    ecs.gn5i-c8g1.2xlarge

    8

    32

    1 * 8 GB

    ecs.gn5-c4g1.xlarge

    4

    30

    1 * 16 GB

    ecs.gn5-c8g1.2xlarge

    8

    60

    1 * 16 GB

    ecs.gn5-c8g1.4xlarge

    16

    120

    2 * 16 GB

    ecs.gn5-c28g1.7xlarge

    28

    112

    1 * 16 GB

    ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge

    4

    23

    1 * 4 GB

    ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge

    10

    46

    1 * 8 GB

    ecs.gn6i-c4g1.xlarge

    4

    15

    1 * 16 GB

    ecs.gn6i-c8g1.2xlarge

    8

    31

    1 * 16 GB

    ecs.gn6i-c16g1.4xlarge

    16

    62

    1 * 16 GB

    ecs.gn6i-c24g1.6xlarge

    24

    93

    1 * 16 GB

    ecs.gn6i-c24g1.12xlarge

    48

    186

    2 * 16 GB

    ecs.gn6i-c24g1.24xlarge

    96

    372

    4 * 16 GB

    ecs.gn7i-c8g1.2xlarge

    8

    30

    1 * 24 GB

    ecs.gn7i-c16g1.4xlarge

    16

    60

    1 * 24 GB

    ecs.gn7i-c32g1.8xlarge

    32

    188

    1 * 24 GB

    ecs.gn7i-c32g1.16xlarge

    64

    376

    2 * 24 GB

    ecs.gn7i-c32g1.32xlarge

    128

    752

    4 * 24 GB

    ecs.gn6v-c8g1.2xlarge

    8

    32

    1 * 16 GB

    ecs.gn6v-c8g1.4xlarge

    16

    64

    2 * 16 GB

    ecs.gn6v-c8g1.8xlarge

    32

    128

    4 * 16 GB

    ecs.gn6e-c12g1.3xlarge

    12

    92

    1 * 32 GB

    ecs.gn6e-c12g1.12xlarge

    48

    368

    4 * 32 GB

    ecs.gn6e-c12g1.24xlarge

    96

    736

    8 * 32 GB

    ecs.gn7-c12g1.3xlarge

    12

    94

    1 * 40 GB

    ecs.gn7-c13g1.13xlarge

    52

    378

    4 * 40 GB

    ecs.gn7-c13g1.26xlarge

    104

    756

    8 * 40 GB

    ecs.gn7-c13g1.6xlarge

    26

    189

    2 * 40 GB

    ecs.gn7e-c16g1.4xlarge

    16

    125

    1 * 80 GB

    ecs.gn7e-c16g1.8xlarge

    32

    250

    2 * 80 GB

    ecs.gn7e-c16g1.16xlarge

    64

    500

    4 * 80 GB

    ecs.gn7e-c16g1.32xlarge

    128

    1000

    8 * 80 GB