عند استخدام Amazon Rekognition، تتوفر 4 أنواع مختلفة من الاستخدام، ولكل نوع تفاصيل تسعير خاصة به. تعرف على المزيد حول ما يلي:
تسعير Amazon Rekognition Image
تُسهّل خدمة Amazon Rekognition Image إضافة تحليل الصور إلى تطبيقاتك باستخدام تكنولوجيا التعلم العميق مثبتة الفاعلية والقابلة للتوسع بشكل كبير والتي لا يتطلب استخدامها خبرةً في التعلم الآلي. مع Amazon Rekognition Image، لا تدفع إلا مقابل ما تستخدمه فقط. لا يوجد التزام مسبق أو حد أدنى للرسوم. يوجد نوعان من التكاليف في Amazon Rekognition Image: تكلفة تحليل الصور وتكلفة تخزين بيانات تعريف الوجه.
تحليل الصور: تفرض Amazon Rekognition Image عليك رسومًا في كل مرة تحلل فيها صورةً باستخدام واجهات التطبيقات البرمجية. إن تشغيل واجهات تطبيقات برمجية متعددة على صورة واحدة يعتبر معالجةً لصورٍ متعددة. تتحرر فواتير الاستخدام بناءً على نموذج تسعير متدرج مرتبط بحجم الصور التي تُجرى معالجتها شهريًا. تُصنَّف غالبية واجهات برمجة تطبيقات صورة Amazon Rekognition إلى مجموعتين، المجموعة 1 والمجموعة 2، ولكل منهما تسعير مختلف.
المجموعة 1: AssociateFaces، وCompareFaces، وDisassociateFaces، وIndexFaces، وSearchFacesbyImage، وSearchFaces، وSearchUsersByImage، وSearchUsers.
المجموعة 2: واجهات برمجة تطبيقات DetectFaces، وDetectModerationLabels، وDetectLabels، وDetectText، وRecognizeCelebrities، وDetectProtectiveEquipment.
بخلاف واجهات برمجة التطبيقات المذكورة في المجموعة 1 والمجموعة 2 أعلاه، تدعم صورة Amazon Rekognition أيضًا Image Properties، وهي لها تسعير منفصل عن المجموعة 1 والمجموعة 2.
تخزين بيانات تعريف الوجه: لتمكين البحث عن الوجه والمستخدم، تحتاج إلى تخزين مستودع يضم كائنات بيانات تعريف الوجه (متجهات الوجه ومتجهات المستخدمين) الذي بموجبه يمكن لبرنامج Amazon Rekognition البحث عن التطابقات. يتم تطبيق رسوم التخزين شهريًا ويتم تقدير نسبة لأجزاء الشهور.
الطبقة المجانية من AWS
كجزء من الطبقة المجانية لخدمة AWS، يُمكنك البدء في استخدام صورة Amazon Rekognition مجانًا. تستمر فترة الفئة المجانية 12 شهرًا من تاريخ إنشاء الحساب.
تحليل الصور: خلال مدة الطبقة المجانية، يمكنك تحليل 1000 صورة شهريًا مجانًا في كل من واجهتي برمجة التطبيقات للمجموعة 1 والمجموعة 2. ولا تتوفر الطبقة المجانية للاستخدام مع Image Properties.
تخزين بيانات تعريف الوجه: خلال مدة الطبقة المجانية، يمكنك تخزين 1000 كائن من كائنات متجهات الوجه و1000 كائن من كائنات متجهات المستخدم شهريًا مجانًا.
جدول التسعير
تحليل الصور
تخزين بيانات تعريف الوجه
أمثلة على التسعير
لنفترض أن تطبيقك يحلل 2.5 مليون صورة في الشهر ويتطلب اكتشاف التسميات. تقوم باستخدام واجهات التطبيقات البرمجية Detect Labels في Amazon Rekognition في تحليل الـ 2.5 مليون صورة هذه.
إجمالي عدد الصور التي تمت معالجتها باستخدام واجهات التطبيقات البرمجية للمجموعة 2 (DetectLabels) هو 2.5 مليون صورة.
تكلفة معالجة 2.5 مليون صورة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للمجموعة 2
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.0010 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.0010 USD/صورة = 1000 USD |
الـ 1.5 مليون صورة التالية |
0.0008 USD لكل صورة |
1500000 صورة × 0.0008 USD/صورة = 1200 USD |
| الإجمالي: 2200 USD |
لنفترض أن تطبيقك يحلل 2,5 مليون صورة في الشهر ويتطلب Image Properties من أجل الكشف عن جودة الصورة واللون السائد. وإنك تستخدم واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels ضمن برنامج Amazon Rekognition باستخدام IMAGE_PROPERTIES باعتبارها معلمة إدخال فقط من أجل تحليل الـ 2,5 مليون صورة هذه.
إجمالي عدد الصور المعالَجة باستخدام Image Properties هو 2,5 مليون صورة.
تكلفة معالجة 2,5 مليون صورة باستخدام Image Properties
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.00075 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.00075 USD/صورة = 750 USD |
الـ 1.5 مليون صورة التالية |
0.0006 USD لكل صورة |
1500000 صورة × 0.0006 USD/صورة = 900 USD |
| الإجمالي: 1650 USD |
لنفترض أن تطبيقك يحلل مليون صورة في الشهر ويتطلب كلاً من Label Detection وImage Properties في الوقت نفسه. وإنك تستخدم واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels ضمن برنامج Amazon Rekognition مع كل من GENERAL_LABEL وIMAGE_PROPERTIES من أجل تحليل المليون صورة هذه.
بما أن الصور بحاجة إلى المعالجة بواسطة كل من واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels وImage Properties، ستتحمل تكلفة كل من واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels وImage Properties.
عدد الصور المعالَجة:
- 1 مليون لواجهة برمجة تطبيقات DetectLabels (معلمة الإدخال GENERAL_LABEL)
- 1 مليون لـ Image Properties (معلمة الإدخال IMAGE_PROPERTIES)
يُحسب إجمالي التكلفة كالتالي:
| واجهة برمجة التطبيقات | نوع التكلفة | التسعير | تكلفة الاستخدام |
| واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels (GENERAL_LABEL) | أول مليون صورة | 0.001 USD لكل صورة | 1000000 صورة × 0.001 USD/صورة = 1,000 USD |
| Image Properties | أول مليون صورة | 0.00075 USD لكل صورة | 1000000 صورة × 0.00075 USD/صورة = 750 USD |
| الإجمالي: 1750 USD |
لنفترض أن تطبيقك يحلل 3 ملايين صورة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات DetectLabels. وبعد ذلك في الشهر نفسه، يمكنك إنشاء مجموعة من مليون وجه باستخدام واجهة برمجة تطبيقات IndexFaces، وإجراء 500000 استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات AssociateFaces لتعيين وجهين لكل مستخدم، وإجراء 5,2 مليون عملية بحث في المجموعة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات SearchUsersByImage.
يبلغ إجمالي عدد الصور المُعالَجة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات في المجموعة 1 (IndexFaces، وAssociateFaces، وSearchUsersbyImage) 4 ملايين صورة.
يبلغ إجمالي عدد الصور المُعالَجة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات في المجموعة 2 (DetectLabels) 3 ملايين صورة.
تكلفة معالجة 4 ملايين صورة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للمجموعة 1
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.0010 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.0010 USD/صورة = 1000 USD. |
الـ 3 ملايين صورة التالية |
0.0008 USD لكل صورة |
3000000 صورة × 0.0008 USD/صورة = 2400 USD |
تكلفة تخزين بيانات تعريف الوجه = 1 مليون متجه للوجه × 0.00001 USD/متجهات الوجه شهريًا + 500000 متجه مستخدم × 0.00001 USD/متجهات المستخدم شهريًا = 15 USD
تكلفة معالجة 3 ملايين صورة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للمجموعة 2
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.0010 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.0010 USD/صورة = 1000 USD. |
الـ 3 ملايين صورة التالية |
0.0008 USD لكل صورة |
2000000 صورة × 0.0008 USD/صورة = 1600 USD |
| الإجمالي: 2600 USD |
إجمالي التكلفة = 3400 USD + 15 USD + 2600 USD = 6015 USD.
لنفترض أن تطبيقك ينشئ مجموعة تضم 10 ملايين وجه ومليونَي مستخدم. وبعد ذلك في الشهر نفسه، تنفذ 55 مليون عملية بحث عن المستخدم في المجموعة التي أنشأتها وستحذف المجموعة بعد 15 يومًا. بعد ذلك، تحلل 40 مليون صورة لاكتشاف التسميات واستخراج النص من الصور.
في هذا السيناريو، تجري أولاً 10 ملايين استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات IndexFaces لإنشاء مجموعة وجوه، ومليونَي استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات AssociateFaces لتعيين 5 وجوه لكل مستخدم، و55 مليون استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات SearchUsers لإجراء عمليات بحث. وبعد ذلك، تجري 40 مليون استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات DetectLabels لاكتشاف التسميات، و40 مليون استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات DetectText لاستخراج النص.
يبلغ إجمالي عدد الصور المُعالَجة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات في المجموعة 1 (IndexFaces وAssociateFaces وSearchUsers) 67 مليون صورة.
يبلغ إجمالي عدد الصور المُعالَجة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات في المجموعة 2 (DetectLabels، وDetectText) 80 مليون صورة.
تكلفة معالجة 65 مليون صورة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للمجموعة 1
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.0010 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.0010 USD/صورة = 1000 USD. |
الـ 4 ملايين صورة التالية |
0.0008 USD لكل صورة |
4000000 صورة × 0.0008 USD/صورة = 3200 USD |
الـ 30 مليون صورة التالية |
0.0006 USD لكل صورة |
30000000 صورة × 0.0006 USD/صورة = 18000 USD |
الـ 32 مليون صورة التالية |
0.0004 USD لكل صورة |
32000000 صورة × 0.0004 USD/صورة = 12,800 USD |
| الإجمالي: 35000 USD |
تكلفة تخزين بيانات تعريف الوجه = 10 ملايين متجه للوجه × 0.00001 USD/متجهات الوجه شهريًا + مليوني متجه مستخدم × 0.00001 USD/متجهات المستخدم شهريًا × 0.5 شهر = 60 USD
مليون متجه للوجه × 0.00001 USD/متجهات الوجه شهريًا + 500000 متجه مستخدم × 0.00001 USD/متجهات المستخدم شهريًا = 15 USD
تكلفة معالجة 80 مليون صورة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للمجموعة 2
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
أول مليون صورة |
0.0010 USD لكل صورة |
1000000 صورة × 0.0010 USD/صورة = 1000 USD. |
الـ 4 ملايين صورة التالية |
0.0008 USD لكل صورة |
4000000 صورة × 0.0008 USD/صورة = 3200 USD |
الـ 30 مليون صورة التالية |
0.0006 USD لكل صورة |
30000000 صورة × 0.0006 USD/صورة = 18000 USD |
الـ 45 مليون صورة التالية |
0.00025 USD لكل صورة |
45000000 صورة × 0.00025 USD/صورة = 11250 USD |
| الإجمالي: 33450 USD |
إجمالي التكلفة = 35000 USD + 60 USD + 33450 USD = 68510 USD
تسعير Amazon Rekognition Video
يدعم Amazon Rekognition Video كلاً من أحداث تحليل الفيديو المخزن وأحداث الفيديو المتدفق في الوقت الفعلي. مع Amazon Rekognition Video، تدفع فقط مقابل ما تستخدمه. لا توجد موارد يلزم توفيرها، ولا أي تكاليف تدفعها مقدمًا، ولا يوجد حد أدنى للرسوم.
تقوم الميزة "أحداث الفيديو المتدفق" المتاحة في Amazon Rekognition بمعالجة الفيديو من تدفقات Kinesis Video الجديدة أو الحالية. يبدأ Rekognition في معالجة تدفق Kinesis Video فقط عندما ترسل إلينا إشعارًا لبدء تحليل الفيديو ويمكنك تحليل ما يصل إلى 120 ثانية من الفيديو لكل حدث. تدفع فقط مقابل كمية الفيديو التي يعالجها Amazon Rekognition. ملاحظة: تدفع بشكل منفصل مقابل خدمة Amazon Kinesis Video Streams.
تفرض ميزة "تحليل الفيديو المخزن" المتاحة في Amazon Rekognition عليك رسومًا مقابل مقاطع الفيديو التي يتم تحليلها من Amazon S3. عند تشغيل استدعاءات واجهات برمجة تطبيقات متعددة مقابل نفس الجزء من الفيديو، ستتم محاسبتك بشكل منفصل عن كل واجهة برمجة تطبيقات.
تخزين بيانات تعريف الوجه: لتمكين البحث عن الوجه، تحتاج إلى تخزين مستودع يضم بيانات تعريف الوجه والذي يمكن لخدمة Amazon Rekognition البحث فيه عن التطابقات. يتم تطبيق رسوم التخزين شهريًا ويتم تقدير نسبة لأجزاء الشهور.
جدول التسعير
أحداث الفيديو المتدفق
تحليل الفيديو المُخزّن
تحليل الوسائط
التخزين
| الميزة | التسعير |
تخزين بيانات تعريف الوجه |
0.00001 USD / بيانات تعريف الوجه شهريًا** |
**يتم تطبيق رسوم التخزين شهريًا وتقدير نسبة لأجزاء الشهور
طبقة مجانية
كجزء من الطبقة المجانية لخدمة AWS، يمكنك البدء في استخدام فيديو Amazon Rekognition مجانًا. تستمر الفئة المجانية لمدة 12 شهرًا من تاريخ إنشاء الحساب وتتضمن 60 دقيقة مجانية من تحليل الفيديو شهريًا. تغطي طبقة فيديو Amazon Rekognition المجانية اكتشاف التصنيفات والإشراف على المحتوى والتعرّف على الوجوه والبحث عن الوجوه والتعرّف على المشاهير والكشف عن النصوص وتتّبع الأشخاص.
مثال على التسعير
أحداث الفيديو المتدفق
لنفترض أنك أحد موفري كاميرات المنزل المتصل ولديك 1000 مستخدم. ولكل مستخدم كاميرا واحدة في منزله تبدأ دفق الفيديو عند اكتشاف حركة. لنفترض أن المستخدم لديه 7 أحداث حركة في المتوسط لكل كاميرا في اليوم. لكل حدث حركة، يقوم موفر الخدمة بدفق 10 ثوانٍ من الفيديو إلى Amazon Rekognition Streaming Video Events.
الرسوم الشهرية:
لنفترض أن منطقة AWS التي يستخدمها هؤلاء المستخدمين البالغ عددهم 1000 مستخدم هي منطقة شرق الولايات المتحدة. لكل حدث حركة، لنفترض أنه تتم معالجة 10 ثوانٍ من الفيديو، بعد اكتشاف الحركة، لتحليل ما إذا كان هناك شخص أو حيوان أليف أوعبوة في مقطع الفيديو هذا. تبلغ تكلفة الدقيقة التي تتم معالجتها من الفيديو 0.00817 USD.
وسيتم احتساب الرسوم الشهرية على النحو التالي:
الدقائق التي تتم معالجتها لكل مستخدم (لدى كل مستخدم كاميرا واحدة) = 10 ثوانٍ * 7 أحداث حركة لكل كاميرا يوميًا * 30 يومًا في الشهر/60 = 35 دقيقة معالجة فيديو لكل مستخدم في الشهر.
إجمالي عدد الدقائق التي تتم معالجتها لعدد 1000 مستخدم = 35 * 1000 = 35000 دقيقة
الميزة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
|---|---|---|
اكتشاف التصنيفات |
0.00817 USD/دقيقة |
35000 دقيقة في الشهر * 0.00817 USD/دقيقة = 285.95 USD (بشكل مستمر) |
لنفترض أنك تقدم خدمات مراقبة بالفيديو احترافية لمبنى سكني به 2000 كاميرا. تبدأ كل كاميرا من هذه الكاميرات في دفق الفيديو إلى Rekognition لمدة 10 ثوانٍ لكل حدث، بعد اكتشاف حركة. لنفترض وجود 20 حدث حركة في المتوسط لكل كاميرا في اليوم.
الرسوم الشهرية:
لنفترض أن منطقة AWS المستخدمة مع هذه الكاميرات البالغ عددها 2000 كاميرا هي منطقة شرق الولايات المتحدة. لكل حدث حركة، لنفترض أنه تتم معالجة 10 ثوانٍ من الفيديو، بعد اكتشاف الحركة، لتحليل ما إذا كان هناك شخص في مقطع الفيديو هذا. تبلغ تكلفة الدقيقة التي تتم معالجتها من الفيديو 0.00817 USD.
وسيتم احتساب الرسوم الشهرية على النحو التالي:
الدقائق التي تتم معالجتها من الفيديو لكل مستخدم (لدى كل مستخدم كاميرا واحدة) = 10 ثوانٍ * 20 حدث حركة لكل كاميرا في اليوم * 30 يومًا في الشهر/60 = 100 دقيقة معالجة فيديو لكل مستخدم في الشهر.
إجمالي عدد الدقائق التي تتم معالجتها من الفيديو لعدد 2000 كاميرا = 100 * 2000 = 200000 دقيقة
الميزة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
|---|---|---|
اكتشاف التصنيفات |
0.00817 USD/دقيقة |
200000 دقيقة في الشهر * 0.00817 USD/دقيقة = 1634 USD (بشكل مستمر) |
تحليل الفيديو المُخزّن
لنفترض أن تطبيقك يحلل كل شهر 100000 دقيقة من مقاطع الفيديو المُخزّنة في Amazon S3 من خلال اكتشاف التصنيفات واكتشاف اللقطات، و50000 دقيقة من خلال الإشراف على المحتوى، في منطقة AWS في شرق الولايات المتحدة 1.
الميزة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
|---|---|---|
اكتشاف التصنيفات |
0.10 USD/دقيقة |
100,000 دقيقة/شهريًا × 0.10 USD/دقيقة = 10,000 USD/شهريًا (بشكل مستمر) |
اكتشاف اللقطات |
0.05 USD/دقيقة |
100,000 دقيقة/شهريًا × 0.05 USD/دقيقة = 5,000 USD/شهريًا (بشكل مستمر) |
الإشراف على المحتوى |
0.10 USD/دقيقة |
50000 دقيقة/الشهر × 0.10 USD/دقيقة = 5000 USD/شهريًا (بشكل مستمر) |
تسعير Amazon Rekognition Custom Labels
مع Amazon Rekognition Custom Labels، يمكنك التعرف على الكائنات والمشاهد في الصور المحددة لاحتياجات عملك. عند استخدام Rekognition Custom Labels، يوجد نوعان من التكاليف.
ساعات التدريب
توجد تكلفة لكل ساعة تدريب مطلوبة لإنشاء نموذج مخصص باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels. قد تشغل Amazon Rekognition Custom Labels العديد من موارد الحوسبة بالتوازي لتدريب نموذجك بشكلٍ أسرع. وهذا يعني أن عدد الساعات المدونة في الفاتورة قد يكون أكبر من عدد الساعات المنقضية فعليًا التي يستغرقها تدريب النموذج. يعتمد عدد ساعات التدريب اللازم لتدريب نموذجك على العديد من العوامل مثل عدد الصور وعدد الملصقات في مجموعة التدريب، وأنواع خوارزميات تعلم الآلة المستخدمة في تدريب نموذجك. لقد وجدنا أنه عادة ما يحتاج تدريب 90% من النماذج إلى أقل من 24 ساعة تدريب. سيتم إنهاء النماذج التي تستغرق أكثر من 72 ساعة تدريب تلقائيًا. لن تتحمل أي رسوم إذا تم إنهاء تدريبك تلقائيًا.
على سبيل المثال، لنفترض أن تدريبك بدأ في الساعة 4:00 مساءً وانتهى في الساعة 8:30 مساءً، واستخدمت Amazon Rekognition Custom Labels اثنين من الموارد بالتوازي لتدريب نموذجك بشكلٍ أسرع. سيبلغ إجمالي ساعات تدريبك المدونة في الفاتورة 9 ساعات (4.5 ساعة منقضية × موردَين).
ساعات الاستدلال
توجد تكلفة لكل ساعة يتوفر فيها نموذجك المخصص المدرّب لمعالجة الصور. يعتمد عدد الصور التي يمكنك معالجتها في ساعة واحدة على عدة عوامل، مثل حجم الصور التي تمت معالجتها وتعقيد النموذج المخصص. باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels، يمكنك تشغيل العديد من موارد الحوسبة بالتوازي لمعالجة صورك بشكلٍ أسرع. وهذا يعني أن عدد الساعات المدونة في الفاتورة قد يكون أكبر من عدد الساعات المنقضية فعليًا التي يستغرقها تشغيل نموذجك المخصص المدرّب.
على سبيل المثال، لنفترض أنك بدأت استدلالك المتعلق بالنموذج المخصص في الساعة 2:00 ظهرًا وانتهت في الساعة 5:00 مساءً، واخترت توفير موردَين بالتوازي من أجل معالجة صورك. سيبلغ إجمالي ساعات استدلالك المدونة في الفاتورة 6 ساعات (3 ساعة منقضية × موردَين).
إذا كنت تتوقع معالجة الصور على دفعات (على سبيل المثال مرة واحدة يوميًا أو أسبوعيًا، أو في أوقات محددة خلال اليوم)، فيجب عليك توفير نموذجك المخصص في الأوقات المقررة، ومعالجة جميع صورك، ثم إلغاء توفير مواردك. إذا لم تقم بإلغاء توفير مواردك، سيستمر تحصيل الرسوم منك حتى إذا لم تتم معالجة أي صور.
طبقة مجانية
كجزء من الطبقة المجانية لخدمة AWS، يمكنك البدء في استخدام علامات التخصيص بـ Amazon Rekognition مجانًا. تستمر الفئة المجانية لمدة 12 شهرًا من تاريخ إنشاء الحساب وتتضمن ساعتين تدريبيتين مجانيتين شهريًا وساعة استدلال مجانية واحدة شهريًا.
جدول التسعير
أمثلة على التسعير
لنقل أنك موقع إلكتروني لقضاء العطلات وترغب في مساعدة عملائك على البحث في عقاراتك بسهولة. لقد حددت العديد من التسميات ذات الصلة (طاولة بلياردو، غرفة طعام، إطلالة على المحيط، وما إلى ذلك) وتريد تدريب نموذج مخصص للعثور على هذه الميزات في صورك. لنفترض أن هذا الأمر يستغرق 10.2 ساعة لتدريب نموذجك المخصص. ولنفترض أنك تحتاج إلى 0.5 ساعة استدلال يوميًا لمعالجة جميع الصور التي يستقبلها موقعك.
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
10.2 ساعة تدريب |
1 USD للساعة |
10.2 ساعة × 1 USD/في الساعة = 10.20 USD (لمرة واحدة) |
0.5 ساعة استدلال/في اليوم |
4 USD للساعة
|
0.5 ساعة × 4 USD/ساعة = 2.00 USD/اليوم (بشكلٍ مستمر) |
لنفترض أنك شركة مصنعة وتريد تحديد أجزاء معينة من الماكينات أثناء مرورها عبر خط تجميع. يمكنك التقاط صور لأجزاء الماكينات المختلفة طوال يوم العمل بأكمله. لنفترض أن هذا الأمر استغرق 11 ساعة لتدريب نموذجك.
ونظرًا لأن لديك تدفقًا ثابتًا من الصور على مدار اليوم، يجب تشغيل نموذجك بشكلٍ مستمر من الساعة 9 صباحًا وحتى 5 مساءً، أي ما مجموعه 8 ساعات يوميًا.
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
11 ساعة تدريب |
1 USD للساعة |
11 ساعة × 1 USD/في الساعة = 11.00 USD (لمرة واحدة) |
8 ساعات استدلال/في اليوم |
4 USD للساعة
|
8 ساعات × 4 USD/ساعة = 32.00 USD/اليوم (بشكلٍ مستمر) |
لنقل أنك وكالة تسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي تراقب مئات الآلاف من المؤثرين من أجل تحديد أفضل المؤثرين بالنسبة لعملائك بدقة وبسرعة. ستعالج 450,000 صورة للمؤثرين يوميًا يتم سحبها من قنوات التواصل الاجتماعي المختلفة وتشغيلها من خلال نموذج Custom Labels الخاص بك. لنفترض أن معالجة 440,000 صورة يوميًا تتطلب ما يقرب من 44 ساعة استدلال يوميًا. لنفترض أيضًا أن هذا الأمر استغرق 9 ساعة لتدريب نموذجك.
بمقياس 440,000 صورة يوميًا، ستحتاج إلى تشغيل موردَين على الأقل من موارد الاستدلال بالتوازي لتلبية احتياجاتك.
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
9 ساعات تدريب |
1 USD للساعة |
9 ساعات × 1 USD/في الساعة = 9.00 USD (لمرة واحدة) |
44 ساعة استدلال/في اليوم |
4 USD للساعة |
44 ساعة في اليوم × 4 USD في الساعة = 180.00 USD في اليوم (مستمر) |
تسعير Amazon Rekognition Face Liveness
تتحقق خدمة Amazon Rekognition Face Liveness من أنه لا يمكن الوصول إلى خدماتك إلا من قِبل المستخدمين الحقيقيين فقط، وليس الجهات الخبيثة التي تستخدم هويات مزيفة. تحلل Face Liveness مقطع فيديو شخصيًا قصيرًا لاكتشاف الهويات المزيفة المعروضة على الكاميرا، مثل الصور المطبوعة أو الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو الرقمية أو الأقنعة ثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى الهويات المزيفة التي تتجاوز الكاميرا، مثل مقاطع الفيديو المسجلة مسبقًا أو مقاطع الفيديو المزيفة. وتُعد Face Liveness ميزة مُدارة بالكامل يمكن إضافتها بسهولة إلى تطبيقات ويب React ونظام iOS الأصلي ونظام Android الأصلي المستخدمة على معظم الأجهزة بواسطة كاميرا أمامية. لا يلزم توفير إدارة البنية التحتية أو آلية تنفيذ مقيدة بالأجهزة أو خبرة في تعلّم الآلة. تتوسع هذه الميزة تلقائيًا وتتقلص استجابةً للطلب، وإنك لا تدفع إلا مقابل عمليات التحقق من حيوية الوجوه التي تجريها فقط.
جدول التسعير
مثال على التسعير
لنفترض أن تطبيقك يجري 400000 عملية تحقق لحيوية الوجوه في الشهر، وأنك تستخدم AWS في منطقة شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) لإجراء عمليات التحقق هذه.
تبلغ تكلفة معالجة أول 500000 عملية تحقق في شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) 0.015 USD لكل عملية تحقق
إجمالي عمليات التحقق التي تمت معالجتها = 400000
إجمالي التكلفة في الشهر = 0.015 * 400000 USD = 6000 USD
لنفترض أن تطبيقك يجري مليون عملية تحقق لحيوية الوجوه في الشهر، وأنك تستخدم AWS في منطقة شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) لإجراء عمليات التحقق هذه.
تبلغ تكلفة معالجة أول 500000 عملية تحقق في شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) 0.015 USD لكل عملية تحقق، وتبلغ تكلفة الـ 500000 عملية تحقق التالية 0.0125 USD لكل عملية تحقق.
إجمالي عمليات التحقق المعالَجة = 1000000
إجمالي التكلفة في الشهر = 0.015 * 500000 USD + 0.0125 USD * 500000 = 13750 USD
لنفترض أن تطبيقك يجري 4,5 ملايين عملية تحقق لحيوية الوجوه في الشهر، وأنك تستخدم AWS في منطقة شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) لإجراء عمليات التحقق هذه.
تبلغ تكلفة معالجة أول 500000 عملية تحقق في شرق الولايات المتحدة (فرجينيا الشمالية) 0.015 USD لكل عملية تحقق، وتبلغ تكلفة الـ 2,5 مليون عملية تحقق التالية 0.0125 USD لكل عملية تحقق، وتبلغ تكلفة آخر 1,5 مليون عملية تحقق 0.010 USD لكل عملية تحقق.
إجمالي عمليات التحقق المعالَجة = 4500000
إجمالي التكلفة في الشهر = 0.015 USD * 500000 + 0.0125 USD * 2500000 + 0.01 USD * 1500000 = 53750 USD
تسعير Amazon Rekognition Custom Moderation
باستخدام Amazon Rekognition Custom Moderation، يمكنك تحسين دقة نموذج التعلم العميق للإشراف. يمكنك تدريب محول مخصص باستخدام ما لا يقل عن 20 صورة مشروحة وتحقيق دقة محسنة لمهام تحليل الصور المتعلقة بحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. لا يلزم توفير إدارة البنية التحتية أو آلية تنفيذ مقيدة بالأجهزة أو خبرة في تعلّم الآلة.
لإنشاء محول واستخدامه، يجب عليك:
- قم بتدريب المحول الخاص بك باستخدام الصور المشروحة
- استخدم المحول الخاص بك عن طريق توفير معرف المحول الفريد لواجهة برمجة تطبيقات DetectModerationLabels للاستدلال.
تكلفة التدريب
هناك تكلفة لكل دقيقة من التدريب المطلوب لإنشاء محول باستخدام Amazon Rekognition Custom Moderation. قد يقوم Amazon Rekognition Custom Moderation بتشغيل موارد حوسبة متعددة بالتوازي لتدريب المحول بسرعة أكبر. هذا يعني أن عدد الدقائق التي تتم محاسبتها قد يكون أكثر من عدد الدقائق المنقضية الفعلية التي يستغرقها تدريب المحول. يعتمد عدد دقائق التدريب اللازمة لتدريب المحول على العديد من العوامل مثل عدد الصور وعدد الملصقات في مجموعة التدريب. لقد رأينا أن 90٪ من المحولات تحتاج إلى أقل من 60 دقيقة تدريب. لن تتحمل أي رسوم إذا تم إنهاء تدريبك تلقائيًا.
على سبيل المثال، لنفترض أن تدريبك بدأ في الساعة 4:00 مساءً وانتهى في الساعة 4:35 مساءً، واستخدم Amazon Rekognition Custom Moderation موردًا واحدًا لتدريب المحول الخاص بك. سيكون إجمالي دقائق التدريب الخاصة بك 35 دقيقة (35 دقيقة من الوقت المنقضي × مورد واحد).
كجزء من طبقة AWS المجانية، يمكنك بدء استخدام Amazon Rekognition Custom Moderation مجانًا. كجزء من الطبقة المجانية من AWS، يمكنك البدء باستخدام الإشراف المخصص لـ Amazon Rekognition مجانًا.
تكلفة الاستدلال
ستتم محاسبتك في كل مرة تقوم فيها بتحليل صورة باستخدام محول الإشراف المخصص. لا يوجد التزام مسبق أو حد أدنى للرسوم. تتحرر فواتير الاستخدام بناءً على نموذج تسعير متدرج مرتبط بحجم الصور التي تُجرى معالجتها شهريًا.
جدول التسعير
مثال على التسعير
لنفترض أن الأمر يستغرق ما مجموعه 30 دقيقة لتدريب المحول. يمكنك تحليل 10 مليون صورة شهريًا باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Amazon Rekognition DetectModerationLabels باستخدام المحول المدرب. يمكنك استخدام منطقة شرق الولايات المتحدة (شمال فرجينيا) لهذه العملية.
إجمالي عدد الصور التي تمت معالجتها باستخدام محول الإشراف المخصص (Custom Moderation Adapter) هو 10 مليون وإجمالي وقت تدريب المحول هو 30 دقيقة.
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
| 30 دقيقة تدريب | 5 USD في الساعة | 30 دقيقة × 5 USD في الساعة = 2.5 USD (لمرة واحدة) |
| أول مليون صورة | 0.0012 USD لكل صورة | 1000000 صورة × 0.0012 USD لكل صورة = 1200 USD (مستمر) |
| الـ 4 ملايين صورة التالية | 0.00096 USD لكل صورة | 4000000 صورة × 0.00096 USD لكل صورة = 3840 USD (مستمر) |
| الـ 5 ملايين صورة التالية | 0.00072 USD لكل صورة | 5000000 صورة × 0.00072 USD لكل صورة = 3600 USD (مستمر) |
| الإجمالي: 8642.50 USD |
تكلفة لمرة واحدة لتدريب المحول = 2.5 USD
التكلفة المستمرة لتحليل 10 مليون صورة باستخدام المحول كل شهر = 8640 USD
لنفترض أن الأمر يستغرق ما مجموعه 90 دقيقة لتدريب المحول. يمكنك تحليل 40 مليون صورة شهريًا باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Amazon Rekognition DetectModerationLabels باستخدام المحول المدرب. يمكنك استخدام منطقة شرق الولايات المتحدة (شمال فرجينيا) لهذه العملية.
نوع التكلفة |
التسعير |
تكلفة الاستخدام |
| 90 دقيقة تدريب | 5 USD في الساعة | 90 دقيقة × 5 USD في الساعة = 7.5 USD (لمرة واحدة) |
| أول مليون صورة | 0.0012 USD لكل صورة | 1000000 صورة × 0.0012 USD لكل صورة = 1200 USD (مستمر) |
| الـ 4 ملايين صورة التالية | 0.00096 USD لكل صورة | 4000000 صورة × 0.00096 USD لكل صورة = 3840 USD (مستمر) |
| الـ 30 مليون صورة التالية | 0.00072 USD لكل صورة | 30000000 صورة × 0.00072 USD لكل صورة = 21600 USD (مستمر) |
| أكثر من 30 مليون صورة | 0.0003 USD لكل صورة | 5000000 صورة × 0.0003 USD لكل صورة = 1500 USD (مستمر) |
| الإجمالي: 28147.50 USD |
تكلفة لمرة واحدة لتدريب محول = 7.5 USD
التكلفة المستمرة لتحليل 40 مليون صورة باستخدام المحول كل شهر = 28140 USD
بدء استخدام Amazon Rekognition