AI Function adalah kemampuan Inferensi AI SQL bawaan di EMR Serverless StarRocks yang memungkinkan Anda memanggil model LLM seri qwen langsung dari SQL. Topik ini menjelaskan aturan penagihan, harga token per model per Wilayah, serta contoh perhitungan biaya. Untuk daftar fungsi AI yang tersedia, sintaksis pemanggilan, dan item konfigurasi terkait, lihat AI center.
Penagihan
Setiap pengguna menerima kuota gratis sebesar 1 juta token untuk bulan pertama. Penggunaan yang melebihi kuota gratis ini akan dikenai tarif standar.
|
Fitur |
Deskripsi |
|
Aturan penagihan |
Biaya didasarkan pada token usage model bawaan. Aturan penagihan berbeda-beda tergantung modelnya:
Biaya pemanggilan model dihitung sebagai: |
|
Context cache |
Untuk model yang mendukung context cache, input tokens yang mengenai cache dikenai harga cache hit, yaitu 20% dari harga input di Wilayah yang sama. Untuk informasi dukungan cache dan harga tiap model, lihat tabel harga di bawah. |
|
Siklus penagihan |
Biaya diselesaikan per jam (UTC+8). Di akhir setiap siklus penagihan, sistem akan membuat Tagihan dan memotong biaya dari akun Anda. Data penagihan mungkin tertinggal dari penggunaan aktual. Untuk detailnya, lihat Memahami tagihan Alibaba Cloud. |
Harga
Untuk harga terbaru, lihat halaman pembelian Produk.
Saat ini, AI Function mendukung Inferensi dengan model bawaan berikut. Setiap model ditagih secara terpisah untuk input dan output token.
qwen-plus
|
Wilayah |
Rentang token |
Harga input ($/1k token) |
Harga output ($/1k token) |
|
0<T≤128K |
0.000138 |
0.000344 |
|
128K<T≤256K |
0.000414 |
0.003442 |
|
|
256K<T≤1M |
0.000827 |
0.008257 |
|
|
0<T≤256K |
0.000480 |
0.001440 |
|
256K<T≤1M |
0.001440 |
0.004320 |
qwen3.5-plus
|
Wilayah |
Rentang token |
Harga input ($/1k token) |
Harga output ($/1k token) |
|
0<T≤128K |
0.000138 |
0.000826 |
|
128K<T≤256K |
0.000344 |
0.002064 |
|
|
256K<T≤1M |
0.000688 |
0.004128 |
|
|
0<T≤256K |
0.000480 |
0.002880 |
|
256K<T≤1M |
0.000600 |
0.003600 |
qwen3.6-plus
|
Wilayah |
Rentang token |
Harga input ($/1k token) |
Harga output ($/1k token) |
|
0<T≤256K |
0.000331 |
0.001981 |
|
256K<T≤1M |
0.001321 |
0.007927 |
|
|
0<T≤256K |
0.000600 |
0.003600 |
|
256K<T≤1M |
0.002400 |
0.007200 |
qwen3.7-max
qwen3.7-plus
qwen3.6-flash
qwen3.8-max
qwen3.7-flash
glm-5.2
deepseek-v4-pro
kimi-k3
qwen-mt-plus
Model embedding
|
Model |
Jenis penagihan |
Wilayah |
Harga input ($/1K token) |
|
qwen3-vl-embedding |
image_embedding |
Wilayah daratan China |
0.0003096 |
|
text-embedding-v4 |
context_embedding |
Wilayah daratan China |
0.000086 |
|
text-embedding-v4 |
context_embedding |
Wilayah internasional |
0.000084 |
|
tongyi-embedding-vision-plus |
image_embedding |
Wilayah internasional |
0.000108 |
Contoh penagihan
Contoh berikut menunjukkan cara menghitung biaya AI Function.
|
Kondisi penagihan |
Biaya (USD) |
|
Biaya = Biaya input + Biaya output = 0.000480 × 750/1000 + 0.001440 × 20/1000 = 0.000360 + 0.000029 = 0.000389 (USD) |