Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「Amazon Machine Learning とは」を参照してください。

Amazon ML の料金

AWS サービスでは、利用した分のみのお支払いとなります。最低料金や前払いの義務は発生しません。

Amazon Machine Learning (Amazon ML) は、データ統計の計算およびモデルのトレーニングと評価に使用される時間単位の料金と、アプリケーションのために生成された予測の数に応じた料金が請求されます。リアルタイムの予測に対しては、モデルのサイズに基づいて時間単位のリザーブドキャパシティー料金もかかります。

Amazon ML は Amazon ML コンソール でのみ予測のコストを見積もります。

Amazon ML の料金の詳細については、「Amazon Machine Learning の料金」を参照してください。

バッチ予測コストの見積り

バッチ予測の作成ウィザードを使用して Amazon ML モデルからバッチ予測をリクエストすると、Amazon ML はこれらの予測のコストを見積もります。見積もりを計算する方法は、利用可能なデータのタイプに応じて異なります。

データ統計が利用可能な場合のバッチ予測コストの見積もり

最も正確なコスト見積もりは Amazon ML が予測をリクエストするために使用されたデータソースでサマリー統計をすでに計算している場合に取得されます。これらの統計は、Amazon ML コンソールを使用して作成されたデータソースに対して常に計算されます。API ユーザーは、CreateDataSourceFromS3、CreateDataSourceFromRedshift、CreateDataSourceFromRDS API を使用してデータソースをプログラムで作成するときは、ComputeStatistics フラグを True に設定する必要があります。統計を使用可能にするには、データソースが READY 状態でなければなりません。

Amazon ML が計算する統計の 1 つは、データレコードの数です。データレコードの数が利用可能な場合、Amazon ML バッチ予測の作成ウィザードは、データレコードの数に、バッチ予測の料金を掛けて予測数を見積もります。

実際のコストは、次の理由によりこの見積もりと異なる場合があります。

データサイズのみが利用可能な場合のバッチ予測コストの見積もり

バッチ予測をリクエストし、リクエストデータソースのデータ統計が利用できない場合、Amazon ML は以下に基づいてコストを見積もります。

バッチ予測のコストを見積もるために、Amazon ML は合計データサイズを平均データレコードサイズで割ります。このコスト予測の方法は、データファイルの最初のレコードが平均レコードサイズを正確に表していない可能性があるため、データレコードの数が利用可能なときに使用された方法よりも正確ではありません。

データ統計とデータサイズが利用できない場合のバッチ予測コストの見積もり

データ統計もデータサイズも利用できない場合、Amazon ML はバッチ予測のコストを見積もることはできません。バッチ予測をリクエストするために使用しているデータソースがまだ Amazon ML によって検証されていない場合、これが一般的です。これは、Amazon Redshift (Amazon Redshift) または Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) クエリに基づいたデータソースを作成し、データ転送がまだ完了していない場合や、データソースの作成がアカウントで他の操作の後にキューイングされている場合に発生します。この場合、Amazon ML コンソールはバッチ予測の料金について通知します。見積もりなしでバッチ予測リクエストを続行するか、ウィザードをキャンセルして予測に使用するデータソースが INPROGRESS または READY 状態になった後に戻ることができます。

リアルタイム予測コストの見積り

Amazon ML コンソールを使用してリアルタイム予測エンドポイントを作成すると、予測処理のためにエンドポイントを予約するための継続的な料金である推定キャパシティー予約料金が表示されます。この料金は、「サービスの料金ページ」で説明されているように、モデルのサイズによって異なります 。また、標準の Amazon ML リアルタイム予測料金についてもお知らせします。