このトピックでは、AIRec の課金ルール、支払い遅延ポリシー、更新ポリシーについて説明します。
課金項目
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課金項目 |
説明 |
課金方式 |
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AIRec インスタンス |
AIRec はインスタンス単位で課金されます。Standard Edition に加えて、以下の 2 つの付加価値機能も購入できます。
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関連クラウドサービス |
完全なレコメンデーションシステムを構築するには、AIRec インスタンスに加えて、他の Alibaba Cloud サービスも必要になる場合があります。これらの関連サービスは、それぞれの価格モデルに従って課金されます。 PAI-TF ジョブは、サブスクリプションベースの MaxCompute リソースを使用できます。PAI-TF ジョブを従量課金ベースで実行する場合は、PAI プラットフォームの価格モデルに基づいて課金されます。 PAI プラットフォームのアルゴリズムビニングは、data_analysis 課金に基づいて課金されます。 pai_etrec と swing は、デフォルトのアルゴリズムタイプに基づいて課金されます。 |
課金の詳細については、以下をご参照ください。
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ソリューション実装または高度な機能のデプロイ (オプション) |
Alibaba Cloud のエンジニアによるシステムセットアップやアルゴリズムのカスタマイズが必要な場合は、アカウントマネージャーに連絡して、協力条件について相談してください。プロジェクト完了後、カスタマイズに必要な推定工数に基づいて料金をお支払いいただく必要があります。 |
詳細については、アカウントマネージャーまでお問い合わせください。 |
課金方式
AIRec は サブスクリプション (前払い) 課金モデルを使用します。ワークロードを見積もり、適切な仕様の AIRec インスタンスの料金を前払いします。お支払い完了後にサービスをご利用いただけます。サブスクリプションは、購入日から 1 年間有効です。有効期限後の未使用分は自動的に無効になります。必要に応じて、追加容量を購入できます。
価格はリージョンによって異なります。レコメンデーションエンジンの価格は、リージョンごとに異なります。
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エリア |
リージョン |
Standard Edition の価格 |
カスタムレコメンデーションソリューション (付加価値機能) |
運用ツール (付加価値機能) |
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アジア太平洋 |
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USD 752/月 |
USD 301/月 |
USD 151/月 |
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USD 1,204/月 |
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ヨーロッパおよびアメリカ |
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支払い遅延
支払い遅延の理由
アカウントの残高が不足しているため、お支払いが遅延しています。
支払い遅延によるサービス停止
専用リソースグループが更新されずに有効期限が切れた場合、そのマシンはリリースされます。リリース後、マシンは停止状態になり、このリソースグループを使用している AIRec サービスは保留状態になります。
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有効期限から 15 暦日 (15 × 24 = 360 時間) 以内に更新に成功した場合、システムは停止したマシンを自動的に復元します。
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有効期限から 15 暦日以内に更新しなかった場合、システムは 15 日間の期間が終了した後、停止したマシンを完全に削除します。
AIRec インスタンスのご利用期間中にサービスの制限を回避するため (MaxCompute や PAI などのクラウドリソースの使用制限を含む)、Alibaba Cloud アカウントに十分な残高を維持してください。
支払い遅延額の確認
Expenses and Costs のホームページにアクセスして、支払い遅延額を確認してください。
更新ポリシー
以下のいずれかの方法で更新できます。
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自動更新
毎回手動で更新するのを避けるには、AIRec インスタンスを購入する際に[自動更新]を選択します。
説明-
最初の引き落としは、有効期限の 15 日前の 08:00 に行われます。お支払い方法に十分な残高があることをご確認ください。自動更新の試行は、有効期限の 15 日前から有効期限の前日まで、毎日行われます。インスタンスの有効期限が明日の場合は、代わりに手動更新を選択してください。
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自動引き落とし日より前に手動で更新した場合、システムは次の有効期限サイクルで自動更新を実行します。
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手動更新
有効期限が切れる前、または期限切れ後 15 日以内に、AIRec コンソールにログオンします。[基本情報] ページで、対象のインスタンスを選択し、右側の [更新] をクリックします。
付録：AIRec (Standard Edition インスタンス + 付加価値機能) の推定コスト
これらの見積もりは参考用です。実際の料金は、 請求書に表示されます。
レコメンデーションソリューションの複雑さにより、コストは大きく変動します。主な要因には、ユーザー数とアイテム数、ベクトルリコールの使用、アイテムのコールドスタートアルゴリズム、複雑なランキングモデル、オンライン学習などがあります。コストを削減するには、次の対策を検討してください。自動スケーリング機能を備えた PAI-EAS インスタンスの使用、サブスクリプションベースの MaxCompute の使用、Hologres または OSS での未使用データの定期的なクリーンアップ、フルトレーニングの代わりに増分トレーニングの使用。
デイリーアクティブユーザー (DAU) に基づいて、オフライントレーニングとオンラインサービングを含む完全なレコメンデーションシステムの推定リソース消費量は以下のとおりです (参考用)。
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ビジネス規模 |
推定リソース消費量 (定価/月) |
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DAU 50,000 未満 |
USD 3,000〜6,000 |
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DAU 50,000〜100,000 |
USD 5,300〜10,500 |
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DAU 100,000〜200,000 |
USD 10,500〜22,600 |
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DAU 200,000〜500,000 |
USD 22,600〜45,000 |
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DAU 500,000〜2,000,000 |
USD 52,600〜105,000 |