Métodos de facturación y elementos facturables - OpenSearch - Centro de documentación de Alibaba Cloud

Este tema describe los elementos facturables, los métodos de facturación y las reglas de facturación de AI Search Open Platform.

Elementos facturables

AI Search Open Platform cobra por los siguientes elementos:

: tarifas por invocar servicios de modelos, como el servicio de análisis de contenido de documentos, el servicio de embedding de texto y el servicio de ordenamiento. Los cargos se basan en el uso de tokens.
: tarifas por personalizar con sus propios datos los modelos que proporciona AI Search Open Platform, como custom training of the vector dimension reduction service. La facturación se basa en los recursos de cómputo utilizados.
: se generan cargos de despliegue e invocación cuando usted despliega modelos de distintas fuentes en AI Search Open Platform.
: AI Search Open Platform integra la función PAI Distribution Switch (DSW). En la plataforma, utilice un Notebook para desarrollar y ejecutar servicios.
Servicios de motor de búsqueda: incluyen Alibaba Cloud Elasticsearch (con Elasticsearch Serverless) y OpenSearch Vector Search Edition. Estos servicios usan métodos de facturación independientes. Para conocer los detalles de precios, consulte la documentación de facturación de cada servicio. Los cargos generados por Elasticsearch Serverless se atribuyen a AI Search Open Platform en su factura.

Nota

La activación de AI Search Open Platform es gratuita. No se aplican cargos si no utiliza el servicio.

Métodos de facturación

Salvo el servicio de motor de búsqueda, todos los servicios de AI Search Open Platform se facturan bajo el modelo pay-as-you-go. Los cargos se calculan según la cantidad de invocaciones del servicio y las horas facturables consumidas durante el entrenamiento de modelos personalizados, medidas en unidades de cómputo (CU). Se genera una factura cada hora. Todas las facturas horarias se consolidan en un solo pedido y el monto total se deduce de su cuenta de Alibaba Cloud.

Importante

A partir de las 17:00 del 4 de julio de 2024, algunos servicios adoptan precios por niveles. Para obtener más información, consulte las reglas detalladas de facturación a continuación.

Reglas de facturación

Llamadas a modelos

En un modelo de lenguaje grande (LLM), un token es la unidad de texto más pequeña que el modelo procesa y comprende. Por lo general, un token representa un segmento de texto como una palabra, una frase, un carácter o un símbolo. Cada modelo utiliza sus propios métodos de segmentación, por lo que la cantidad de caracteres no siempre equivale uno a uno con la cantidad de tokens.

La plataforma abierta AI Search Open Platform genera cargos según la cantidad real de invocaciones al servicio. Las unidades de facturación varían según el servicio. Consulte la columna Billing unit en las tablas a continuación como referencia definitiva:

USD/1,000 tokens: la mayoría de los servicios de texto se facturan por token. Esto incluye el análisis de contenido de documentos, la segmentación de documentos, el text embedding, algunos servicios de reranking y los modelos de lenguaje grandes. Algunos de estos servicios usan precios por niveles, mientras que otros facturan por separado los tokens de entrada y los tokens de salida.
USD/image: servicios como el análisis de contenido de imágenes, el multimodal embedding, el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos se facturan según la cantidad de imágenes procesadas.
USD/table: las tablas que identifica el Document Content Parsing Service se facturan según su cantidad.
USD/doc: el servicio de reducción de dimensiones vectoriales y algunos servicios de reranking se facturan según la cantidad de documentos procesados.
USD/1,000 images: el servicio de instantáneas de video se factura según la cantidad de imágenes extraídas.
USD/call y USD/1,000 calls: el reconocimiento de texto en imágenes se factura por cantidad de llamadas; la búsqueda web aplica una tarifa plana escalonada por cada 1,000 llamadas.
USD/hour: el servicio de reconocimiento de voz (ASR) se factura según la duración del audio.

Nota

Algunos modelos admiten Token calculation para estimar la cantidad de tokens que genera una invocación.

Ejemplo de precios por niveles:

Si invoca el servicio de vectores dispersos de texto en la región Germany (Frankfurt) y genera 1,000,000 de tokens (equivalentes a 1,000 unidades de facturación), el cargo se calcula de la siguiente manera: 500 × 0.001 + 500 × 0.0004 = 0.7 USD.

Ejemplo de facturación de entrada y salida:

Si invoca el modelo de lenguaje grande qwen3-235b-a22b en la región Germany (Frankfurt) y genera 1,000 tokens de entrada y 1,000 tokens de salida, el cargo se calcula así:

1 × 0.0007 + 1 × 0.0028 = 0.0035 USD.

Región China (Shanghai)

Nombre del modelo	ID del modelo	Unidad de facturación	Precio para 0-500 unidades	Precio para más de 500 unidades
Document content parsing	ops-document-analyze-001	USD/1,000 tokens	0.0007	0.00085
		USD/image	0.0023
		USD/table	0.005
Document content parsing - Extraction of hierarchical structure based on semantic understanding Nota Cuando invoca el Document Content Parsing Service, puede usar un parámetro para controlar si habilita la función de extracción de la estructura jerárquica del documento mediante comprensión semántica. Si esta función está habilitada, además de la tarifa por análisis del documento, se le cobran 0.00031 USD/1,000 tokens por dicha función.		USD/1,000 tokens	0.00031
Image text recognition	ops-image-analyze-ocr-001	USD/call	0.0112	0.0058
Image content understanding	ops-image-analyze-vlm-001	USD/1,000 tokens	0.0093
Document chunking	ops-document-split-001	USD/1,000 tokens	0.0007	0.000003
Text embedding	ops-text-embedding-001	USD/1,000 tokens	0.0007	0.000023
	ops-text-embedding-002		0.0007	0.00007
	ops-text-embedding-zh-001		0.0007	0.00001
	ops-text-embedding-en-001		0.0007	0.000011
	ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base		0.0007	0.000025
	ops-qwen3-embedding-0.6b		0.0007	0.000071
Multimodal embedding Se usa para embedding de texto e imagen	ops-m2-encoder Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0007	0.000026
	ops-m2-encoder Image embedding	USD/image	0.0007	0.0000162
	ops-m2-encoder-large Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0007	0.000067
	ops-m2-encoder-large Image embedding	USD/image	0.0007	0.000033
	ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0007	0.00008
	ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct Vectorización de imágenes	USD/image	0.0007	0.000072
	`ops-mm-embedding-face-001` Vectorización de imágenes	USD/1,000 tokens	0.0041	0.00041
Sparse text embedding	ops-text-sparse-embedding-001	USD/1,000 tokens	0.00084	0.00014
Vector dimension reduction service	ops-embedding-dim-reduction-001	USD/doc	0.0007	0.0000071
Sorting service	ops-bge-reranker-larger	USD/doc	0.00014	0.000013
	ops-text-reranker-001		0.00014	0.000062
	ops-qwen3-reranker-0.6b		0.00014	0.000015
Video snapshot	ops-video-snapshot-001	USD/1,000 images	0.016
Speech recognition	ops-audio-asr-001	USD/hour	0.09
Motor de búsqueda	Alibaba Cloud Elasticsearch (incluido Elasticsearch Serverless): servicio en la nube totalmente administrado basado en Elasticsearch de código abierto. Es 100 % compatible con las funciones de código abierto y admite el uso inmediato con facturación pay-as-you-go. Los cargos por invocación de API que genera Elasticsearch Serverless se atribuyen a la plataforma AI Search Open Platform en su factura. Para obtener más información, consulte Alibaba Cloud ES.
Motor de búsqueda	OpenSearch-Vector Search Edition: para obtener más información sobre la facturación, consulte Vector Search Edition.
LLM	qwen3-235b-a22b	USD/1,000 tokens	Input: 0.00056 Output: 0.0056
	ops-qwen-turbo		Input: 0.00006 Output: 0.0001
	qwen-turbo		Input: 0.000042 Output: 0.000084
	qwen-plus		Input: 0.000112 Output: 0.00028
	qwen-max		Input: 0.000336 Output: 0.001344
	deepseek-r1		Input: 0.00056 Output: 0.00224
	deepseek-r1-distill-qwen-7b		Input: 0.00007 Output: 0.00014
	deepseek-r1-distill-qwen-14b		Input: 0.00014 Output: 0.00042
	deepseek-v3		Input: 0.00028 Output: 0.00112
	qwen3.6-plus		Input: 0.0044 Output: 0.026
	qwen3-vl-plus		Input: 0.0018 Output: 0.0144
	qwen3.5-flash		Input: 0.00084 Output: 0.0036
Web search	La tarifa de búsqueda web se calcula de la siguiente manera: Tarifa de invocación + Tarifa de reescritura de consultas De forma predeterminada, durante la búsqueda web se usa el modelo qwen-max para reescribir las consultas. Uso: utilice la búsqueda web de dos maneras: Invoque directamente la API de búsqueda web. Habilite la búsqueda web cuando use un LLM.	USD/call	0.00735
Web search		USD/1,000 tokens	Reescritura de consultas: Input: 0.000336 Output: 0.001344
Query analysis	ops-query-analyze-001	USD/1,000 tokens	Reconocimiento de intenciones y expansión de consultas alternativas: Input: 0.001 Output: 0.004
Query analysis	ops-query-analyze-001	USD/1,000 tokens	Generación de SQL a partir de lenguaje natural (NL2SQL): Input: 0.00031 Output: 0.00078
Object detection	`ops-object-detect-face-001`	USD/image	0.00029
Evaluation	El módulo de evaluación de rendimiento analiza de forma integral el flujo de trabajo de desarrollo RAG que proporciona la plataforma AI Search Open Platform. Esta evaluación abarca todo el proceso, desde la consulta inicial del usuario hasta la recuperación de contenido del sistema RAG y la generación de la respuesta final por parte del LLM.	USD/1,000 tokens	Input: 0.0007 Output: 0.0021

Personalización de modelos

Nombre del modelo

Descripción

Precio

Custom training for vector dimension reduction model

El entrenamiento personalizado del modelo de reducción de dimensiones vectoriales le permite adaptar dicho modelo con base en los datos vectoriales que proporcione. En escenarios de negocio reales, primero se usa un modelo de embedding para vectorizar textos o consultas y luego se emplea el modelo de reducción de dimensiones vectoriales para disminuir aún más dichas dimensiones.

Se le cobra según la cantidad de CU de recursos de cómputo consumidos. El precio de cada CU es de 0.5422614 USD.

La cantidad de CU consumidas depende del volumen y la dimensión de los datos de entrenamiento. Por ejemplo, entrenar un modelo con 100,000 elementos de datos de 1024 dimensiones consume aproximadamente 250 CU, por lo que la tarifa es 250 × 0.5422614 = 135.56535 USD.

Despliegue de modelos

Fórmula de facturación: precio de CU × CU por tipo de instancia × cantidad de instancias.

A continuación se describen las reglas de facturación.

Tipo de instancia	Precio de CU (USD/hora)	CU por máquina	Precio por máquina (USD/hora)
gpu.v100.16g.x1	0.15	30.14	4.521
gpu.t4.16g.x1		16.07	2.4105
gpu.a10.24g.x1		11.01	1.6515

Por ejemplo, si adquiere dos instancias gpu.a10.24g.x1 para desplegar un servicio de modelo, la tarifa se calcula así: 0.15 × 11.01 × 2 = 3,303 USD/hora.

Desarrollo de servicios

Una vez que inicia una instancia, se le cobra bajo el esquema pay-as-you-go. La tarifa se calcula con la siguiente fórmula: precio de CU × CU por tipo de instancia × cantidad de instancias.

A continuación se describen las reglas de facturación.

Tipo de instancia	Precio de CU (USD/hora)	CU por máquina	Precio por máquina (USD/hora)
gpu.t4.16g.x1	0.15	16.07	2.4105
ops.basic1.gi.large	0.15	0.61	0.0915

Por ejemplo, si selecciona una instancia ops.basic1.gi.large, la tarifa se calcula de la siguiente manera: 0.15 × 0.61 × 1 = 0.0915 USD/hora.

Región Germany (Frankfurt)

Nombre del modelo	ID del modelo	Unidad de facturación	Precio para 0-500 unidades	Precio para más de 500 unidades
Document content parsing	ops-document-analyze-001	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000272
		USD/image	0.00073
		USD/table	0.00157
Document content parsing - Extraction of hierarchical structure based on semantic understanding Nota Cuando invoca el Document Content Parsing Service, puede usar un parámetro para controlar si habilita la función de extracción de la estructura jerárquica del documento mediante comprensión semántica. Si esta función está habilitada, además de la tarifa por análisis del documento, se le cobran 0.00052 USD/1,000 tokens por dicha función.		USD/1,000 tokens	0.00052
Image text recognition	ops-image-analyze-ocr-001	USD/call	0.012	0.0031
Image content understanding	ops-image-analyze-vlm-001	USD/1,000 tokens	0.011
Document chunking	ops-document-split-001	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000003
Text embedding	ops-text-embedding-001	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000072
	ops-text-embedding-002		0.0009	0.000054
	ops-text-embedding-zh-001		0.0009	0.000022
	ops-text-embedding-en-001		0.0009	0.000019
	ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base		0.0009	0.00003
	ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base		0.0009	0.00003
	ops-qwen3-embedding-0.6b		0.0009	0.000062
Multimodal embedding Se usa para embedding de texto e imagen	ops-m2-encoder Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000039
	ops-m2-encoder Image embedding	USD/image	0.0009	0.000032
	ops-m2-encoder-large Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000065
	ops-m2-encoder-large Vectorización de imágenes	USD/image	0.0009	0.000042
	ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct Text embedding	USD/1,000 tokens	0.0009	0.000162
	ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct Image embedding	USD/image	0.0009	0.000146
	`ops-mm-embedding-face-001` Vectorización de imágenes	USD/1,000 tokens	0.007	0.0007
Sparse text embedding	ops-text-sparse-embedding-001	USD/1,000 tokens	0.001	0.0004
Vector dimension reduction service	ops-embedding-dim-reduction-001	USD/doc	0.0009	0.0000064
Sorting service	ops-bge-reranker-larger	USD/doc	0.0005	0.000048
	ops-text-reranker-001		0.0005	0.00016
	ops-text-reranker-001		0.0005	0.00016
	ops-qwen3-reranker-0.6b		0.0005	0.000026
Video snapshot	ops-video-snapshot-001	USD/1,000 images	0.03
Speech recognition	ops-audio-asr-001	USD/hour	0.2
Motor de búsqueda	Alibaba Cloud Elasticsearch (incluido Elasticsearch Serverless): servicio en la nube totalmente administrado basado en Elasticsearch de código abierto. Es 100 % compatible con las funciones de código abierto y admite el uso inmediato con facturación pay-as-you-go. Los cargos por invocación de API que genera Elasticsearch Serverless se atribuyen a la plataforma AI Search Open Platform en su factura. Para obtener más información, consulte Elasticsearch.
Motor de búsqueda	OpenSearch-Vector Search Edition: para obtener más información sobre la facturación, consulte Vector Search Edition.
LLM	qwen3-235b-a22b	USD/1,000 tokens	Input: 0.0007 Output: 0.0028
	ops-qwen-turbo		Input: 0.000065 Output: 0.00026
	qwen-turbo		Input: 0.00005 Output: 0.0002
	qwen-plus		Input: 0.0004 Output: 0.0012
	qwen-max		Input: 0.0016 Output: 0.0064
	qwen3.6-plus		Input: 0.0044 Output: 0.026
	qwen3-vl-plus		Input: 0.0018 Output: 0.0144
	qwen3.5-flash		Input: 0.00084 Output: 0.0036
Query analysis	ops-query-analyze-001	USD/1,000 tokens	Input: 0.004 Output: 0.018
Object detection	`ops-object-detect-face-001`	USD/image	0.00029

Región Singapore

Nombre del modelo	ID del modelo	Unidad de facturación	Precio para 0-500 unidades	Precio para más de 500 unidades
Parsing document content	ops-document-analyze-002	USD/image	0.01227243
		USD/1,000 tokens	0.00157496
		USD/table	0.02863566
		USD/1,000 tokens	0.03477187	0.00347719
Document chunking	ops-document-split-001	USD/1,000 tokens	0.00048
Image content extraction	ops-image-analyze-vlm-001	USD/1,000 tokens	0.00096
Text embedding	text-embedding-v4	USD/1,000 tokens	0.000084
	text-embedding-v3	USD/1,000 tokens	0.000084
	qwen3.7-text-embedding	USD/1,000 tokens	0.0006
Rerank	qwen3-rerank	USD/1,000 tokens	0.0006
Speech recognition	ops-audio-asr-001	USD/hour	1.1232
Segmentación de video	ops-video-segment-001	USD/1,000 tokens	0.000313
Video snapshot	ops-video-snapshot-001	USD/1,000 images	0.1512
Resumen de video	ops-video-summarize-embodied-001	USD/1,000 tokens	Output：0.00192 Input：0.00048
	ops-video-summarize-001	USD/1,000 tokens	0.0006
	ops-video-annotate-embodied-001	USD/1,000 tokens	Input：0.00048 Output：0.00192
Service overview and experience	deepseek-v4-pro	USD/1,000 tokens	Input：0.00288 Output：0.00576
	deepseek-v4-flash	USD/1,000 tokens	Input：0.00024 Output：0.00048
	qwen3-vl-plus	USD/1,000 tokens	Input：0.00036 Output：0.00288
	qwen-plus	USD/1,000 tokens	Input：0.00048 Output：0.00144
	qwen-max	USD/1,000 tokens	Output：0.00768 Input：0.00192
	qwen3-max	USD/1,000 tokens	Input：0.00144 Output：0.0072
Web search	La búsqueda web aplica una tarifa plana escalonada por cada 1,000 llamadas; la tarifa de tokens por reescritura de consultas ya no se cobra por separado. Uso: invoque directamente la API de búsqueda web o habilítela cuando use un modelo LLM.	USD/1,000 calls	Lite (búsqueda básica + análisis rápido de páginas web): 1.737 Pro (búsqueda mejorada + análisis rápido de páginas web): 5.211 Max (búsqueda mejorada + análisis profundo de páginas web): 1,447

Precauciones

Los nombres de los servicios corresponden uno a uno con los ID de servicio y los parámetros de API. Para obtener más información, consulte Service overview.
Las facturas se generan cada hora con base en su uso real.
En los servicios con precios por niveles, los cargos se calculan según el consumo de cada nivel.
Para los servicios que utilizan 1,000 tokens como unidad de facturación, las estadísticas de uso pueden incluir decimales.
Compruebe que su cuenta de Alibaba Cloud no tenga pagos pendientes para evitar interrupciones en el servicio.

Ejemplo de facturación

Suponga que, en la región Germany (Frankfurt), llama al servicio de fragmentación de documentos para 1,000 unidades. Los cargos se calculan de la siguiente manera:

Cargo por las primeras 500 unidades (inclusive): 0.0009 USD × 500 = 0.45 USD
Cargo por las unidades que exceden las 500: 0.000003 USD × 500 = 0.0015 USD
Cargo total: 0.45 + 0.0015 = 0.4515 USD

Referencias

View bill details