我们不再更新 Amazon Machine Learning 服务，也不再接受新用户使用该服务。本文档可供现有用户使用，但我们不会再对其进行更新。有关更多信息，请参阅[什么是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# Amazon ML 的定价
对于 AWS 服务，您只需为实际使用量付费。无最低费用，无预先承诺。
Amazon Machine Learning (Amazon ML) 将按小时对计算数据统计以及训练和评估模型所花的时间计费，随后您按照该程序为您的应用程序所生成的预测数量付费。对于实时预测，您也将基于模型大小按小时支付预留容量费用。
Amazon ML 仅估算 [Amazon ML 控制台](https://console.aws.amazon.com/machinelearning/)中的预测的成本。
有关 Amazon ML 定价的更多信息，请参阅 [https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/](https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/)。
**Topics**
+ [估算批量预测成本](#w2aab7c20c14)
+ [估算实时预测成本](#w2aab7c20c16)
## 估算批量预测成本
当您使用“创建批量预测”向导请求使用 Amazon ML 模型进行批量预测时，Amazon ML 会估算这些预测的成本。计算估算成本的方法因可用的数据类型而异。
### 在数据统计可用时估算批量预测成本
在 Amazon ML 计算了用于请求预测的数据源的汇总统计数据时，获得的估算成本最准确。系统始终会为使用 Amazon ML 控制台创建的数据源计算这些统计数据。[当使用 [CreateDataSourceFromS3](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromS3.html) 或 RDS 以编程方式创建数据源`True`时，[CreateDataSourceFromRedshift](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRedshift.html)API 用户必须将该`ComputeStatistics`标志设置为。CreateDataSourceFrom](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRDS.html) APIs数据源必须处于 `READY` 状态才能使用统计数据。
Amazon ML 计算的其中一个统计数据是数据记录的数量。当数据记录数量可用时，Amazon ML 的“创建批量预测”向导会估算预测结果的数量，具体方法是用数据记录的数量乘以[批量预测的费用](https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/)。
您的实际成本可能由于以下原因而与此估算成本有所不同：
+ 部分数据记录可能处理失败。对于使用失败的数据记录提供的预测，您不会支付任何费用。
+ 估算时未考虑 AWS 预设的服务抵扣金额或应用的其他调整。
![\[Batch prediction results page showing estimated cost, ML fee, and S3 destination input.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/machine-learning/latest/dg/images/image59b.png)
### 在只有数据大小可用时估算批量预测成本
当您请求的批量预测和请求数据源的数据统计均不可用时，Amazon ML 会根据以下项估算成本：
+ 在数据源验证期间计算并保存的总数据大小
+ 数据记录的平均大小，Amazon ML 通过读取和分析数据文件的前 100MB 来估算该大小
为了估算批量预测的成本，Amazon ML 会用总数据大小除以数据记录的平均大小。这种成本预测方法的准确性不如数据记录数量可用时使用的方法，因为数据文件的第一个记录可能无法准确体现平均记录大小。
### 在数据统计或数据大小都不可用时估算批量预测成本
当数据统计或数据大小都不可用时，Amazon ML 无法估算批量预测成本。当您用于请求批量预测的数据源尚未通过 Amazon ML 的验证时，通常会出现这种情况。当您创建了基于 Amazon Redshift (Amazon Redshift) 或 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 查询的数据源，并且数据传输尚未完成时，或者数据源创建请求排在您账户中的其他操作之后，可能形成上述条件。在这种情况下，Amazon ML 控制台会通知您有关批量预测费用的信息。您可以选择继续处理批量预测请求而不估算成本，或在用于预测的数据源处于 INPROGRESS 或 READY 状态后取消向导并返回。
## 估算实时预测成本
当您使用 Amazon ML 控制台创建实时预测终端节点时，系统将向您显示估算的预留容量费用，用于预测处理的预留终端节点将持续收取此项费用。根据[服务定价页面](https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/)的说明，此项费用因模型大小而异。您还将了解标准 Amazon ML 实时预测费用。
![\[Dialog box for creating a real-time endpoint with model details and pricing information.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/machine-learning/latest/dg/images/image60b.png)