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    Realtime Compute for Apache Flink:AI サービスの課金 (従量課金)

    ドキュメントセンター

    Realtime Compute for Apache Flink:AI サービスの課金 (従量課金)

    最終更新日:Sep 19, 2026

    組み込みモデルへの推論呼び出しには、ワークスペースの CU 計算リソース料金とは別に、トークン、音声および動画の持続時間、イメージ数などの使用量に応じて課金されるモデル呼び出し料金が発生します。

    課金の概要

    • 計算リソース (CU)：ジョブの実行に必要な計算リソースで、既存の CU 課金と同じ方法で課金されます。

    • AI サービス呼び出し料金：組み込みモデルの呼び出しによって発生する料金で、トークン、音声および動画の持続時間、イメージ数などの使用量に応じて個別に課金されます。

    関連するクラウドプロダクトの課金については、「課金項目」をご参照ください。

    課金ルール

    • 課金単位：

      • トークン単位の課金：テキスト生成、音声合成、埋め込み、リランクモデルが含まれます。料金は、中国サイトでは 1,000 トークンあたりの CNY、国際サイトでは 1,000 トークンあたりの USD で設定されています。入力トークンと出力トークンは別々に課金されます。

      • 持続時間単位の課金：動画生成、音声認識モデルが含まれます。料金は、中国サイトでは 1秒あたりの CNY、国際サイトでは 1秒あたりの USD で設定されています。

      • イメージ数単位の課金：イメージ生成モデルが含まれます。料金は、中国サイトでは 1イメージあたりの CNY、国際サイトでは 1イメージあたりの USD で設定されています。

    • 課金サイクル：1分に1回 (UTC+8 時間基準) 決済され、請求書が生成されて料金が差し引かれます。課金遅延は約 1〜10 分です。

    • 課金ディメンション： Region × Model × Input Range or Output Specification × Usage Type の組み合わせで課金されます。分あたりのコスト = Σ(タイプごとの実際の使用量 × 単位価格)。

    • 無料利用枠：プライマリアカウントごと、リージョンごと、暦月ごと (UTC+8 時間基準) に、最初の 100 万トークン (入力と出力の合計) は無料です。超過した使用量は定価で課金されます。トークン単位で課金されないモデルの場合、使用量は以下のルールに従ってトークンに変換され、無料利用枠から消費されます：

      • イメージ生成モデル (例：qwen-image-3.0-pro、qwen-image-3.0)：各イメージは無料利用枠の 10,000 トークンを消費します。

      • 動画生成モデル (例：happyhorse-1.1-t2v、happyhorse-1.1-i2v、happyhorse-1.1-r2v)：各秒は無料利用枠の 30,000 トークンを消費します。

      • 音声認識モデル (例：qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans、qwen-audio-3.0-asr-flash、fun-asr)：各秒は 10 トークンを消費します。

    トークン単位の課金

    トークン単位で課金されるモデルの場合、各リクエストの料金は以下のタイプで計測されます：

    • 標準入力トークン：基本入力単価で課金されます。

    • 標準出力トークン：基本出力単価で課金されます。

    • 暗黙的キャッシュヒット入力トークン：別途指定されているモデルを除き、基本入力価格の 20% で課金されます。

    • 明示的キャッシュ作成入力トークン：別途指定されているモデルを除き、基本入力価格の 125% で課金されます。

    • 明示的キャッシュヒット入力トークン：別途指定されているモデルを除き、基本入力価格の 10% で課金されます。

    1分あたりのリクエストコスト = Σ (タイプごとのトークン使用量 × 単価)。キャッシュタイプのトークンの単価 = 基本入力単価 × 課金係数。

    持続時間単位の課金

    持続時間単位で課金されるモデルの場合、各リクエストの料金は以下のタイプで計測されます：

    • 入力持続時間：入力単価で課金されます。

    • 出力持続時間：出力単価で課金されます。

    1分あたりのリクエストコスト = Σ (タイプごとの課金対象の持続時間 × 単価)。課金対象の持続時間はモデルによって異なります。入力持続時間のみで課金されるモデル、出力持続時間のみで課金されるモデル、両方で課金されるモデルがあります。詳細については、料金表をご参照ください。

    イメージ数単位の課金

    イメージ数単位で課金されるモデルの場合、各リクエストの料金は以下のタイプで計測されます：

    • 入力イメージ数：入力単価で課金されます。

    • 出力イメージ数：出力単価で課金されます。

    1分あたりのリクエストコスト = Σ (タイプごとのイメージ数 × 単価)。課金対象のイメージ数はモデルによって異なります。入力イメージのみで課金されるモデル、出力イメージのみで課金されるモデル、両方で課金されるモデルがあります。詳細については、料金表をご参照ください。

    料金

    重要

    実際の価格は請求明細書に準じます。

    基本料金

    以下の表は、標準入出力トークン、持続時間、およびイメージ数の基本単価を示しています。キャッシュタイプのトークンは、基本価格に対応する係数を乗じて課金されます。詳細については、「キャッシュトークンの課金係数」をご参照ください。

    • 中国本土：中国 (杭州)、中国 (北京) など。

    • 中国本土以外：中国 (香港)、シンガポール、米国など、中国本土以外のすべてのリージョンが含まれます。

    リージョンリストについては、「サポートされているリージョン」をご参照ください。

    Qwen

    中国本土

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    qwen3.8-max

    0~1,000

    0.00198

    0.005941

    qwen3.7-max

    0~1,000

    0.00198

    0.005941

    qwen3.7-plus

    0~256

    0.00033

    0.00132

    256~1,000

    0.00099

    0.003961

    qwen3.6-plus

    0~256

    0.00033

    0.00198

    256~1,000

    0.00132

    0.007921

    qwen3.5-plus

    0~128

    0.000132

    0.000792

    128~256

    0.00033

    0.00198

    256~1,000

    0.00066

    0.003961

    qwen3.7-flash

    0~32

    0.000033

    0.000132

    32~256

    0.000099

    0.000396

    256~1,000

    0.000198

    0.000792

    qwen3.6-flash

    0~256

    0.000198

    0.001188

    256~1,000

    0.000792

    0.004753

    qwen3.5-flash

    0~128

    0.000033

    0.00033

    128~256

    0.000132

    0.00132

    256~1,000

    0.000198

    0.00198

    qwen3.5-omni-plus

    0~1,000

    テキスト/イメージ/動画トークン：0.001155;

    音声トークン：0.008746

    テキストトークン：0.006601;

    音声トークン：0.03515

    qwen3.5-omni-flash

    0~1,000

    テキスト/イメージ/動画トークン：0.000363;

    音声トークン：0.00297

    テキストトークン：0.002195;

    音声トークン：0.011882

    qwen3.5-ocr

    0~1,000

    0.000083

    0.00033

    qwen-vl-ocr

    0~1,000

    0.00005

    0.000083

    qwen-mt-plus

    0~1,000

    0.000297

    0.000891

    qwen-mt-flash

    0~1,000

    0.000116

    0.000322

    中国本土以外

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    qwen3.8-max

    0~1,000

    0.002473

    0.00742

    qwen3.7-max

    0~1,000

    0.003093

    0.009276

    qwen3.7-plus

    0~256

    0.000495

    0.001979

    256~1,000

    0.001484

    0.005936

    qwen3.6-plus

    0~256

    0.000619

    0.00371

    256~1,000

    0.002474

    0.007421

    qwen3.5-plus

    0~128

    0.000485

    0.002906

    128~256

    0.000485

    0.002906

    256~1,000

    0.000606

    0.003634

    qwen3.7-flash

    0~32

    0.000037

    0.000161

    32~256

    0.000124

    0.000495

    256~1,000

    0.000247

    0.000989

    qwen3.6-flash

    0~256

    0.000309

    0.001855

    256~1,000

    0.001236

    0.004947

    qwen3.5-flash

    0~128

    0.00012

    0.000485

    128~256

    0.00012

    0.000485

    256~1,000

    0.000198

    0.000485

    qwen3.5-omni-plus

    0~1,000

    テキスト/イメージ/動画トークン：0.001731;

    音声トークン：0.013605

    テキストトークン：0.010265;

    音声トークン：0.054416

    qwen3.5-omni-flash

    0~1,000

    テキスト/イメージ/動画トークン：0.000495;

    音声トークン：0.00371

    テキストトークン：0.002721;

    音声トークン：0.014717

    qwen-vl-ocr

    0~1,000

    0.000085

    0.000194

    qwen-mt-plus

    0~1,000

    0.00298

    0.008926

    qwen-mt-flash

    0~1,000

    0.000194

    0.000593

    Qwen-Omni シリーズのテキスト、イメージ、ビデオ、オーディオをトークンに変換する方法の詳細については、「Qwen-Omni: オーディオ、イメージ、ビデオをトークンに変換するためのルール」をご参照ください。

    DeepSeek

    中国本土

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    deepseek-v4-pro

    0~1,000

    0.00198

    0.003961

    deepseek-v4-flash-0731

    0~1,000

    0.000165

    0.00033

    中国本土以外

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    deepseek-v4-pro

    0~1,000

    0.002968

    0.005936

    deepseek-v4-flash-0731

    0~1,000

    0.000247

    0.000495

    GLM

    中国本土

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    glm-5.2

    0~1,000

    0.00132

    0.004621

    中国本土以外

    モデル

    入力範囲 (1K トークン)

    入力 (USD/1K トークン)

    出力 (USD/1K トークン)

    glm-5.2

    0~1,000

    0.001731

    0.005442

    埋め込み

    中国本土

    モデル

    入力タイプ

    入力 (USD/1K トークン)

    qwen3.7-text-embedding

    テキスト

    0.000083

    text-embedding-v4

    テキスト

    0.000083

    qwen3-vl-embedding

    テキスト

    0.000116

    画像

    0.000297

    中国本土以外

    モデル

    入力タイプ

    入力 (USD/1K トークン)

    text-embedding-v4

    テキスト

    0.000085

    Rerank

    中国本土

    モデル

    入力タイプ

    入力 (USD/1,000 トークン)

    qwen3-rerank

    テキスト

    0.000083

    qwen3-vl-rerank

    テキスト

    0.000116

    画像

    0.000297

    中国本土以外

    モデル

    入力タイプ

    入力 (USD/1,000 トークン)

    qwen3-rerank

    テキスト

    0.000124

    Qwen-Audio-TTS

    音声合成モデルは、入力トークンの使用量に応じて課金されます。1 文字 = 1.5 トークンです。

    中国本土

    モデル

    入力 (米ドル/1,000 トークン)

    qwen-audio-3.0-tts-plus

    0.015402

    qwen-audio-3.0-tts-flash

    0.011002

    中国本土以外

    モデル

    入力 (米ドル/1,000 トークン)

    qwen-audio-3.0-tts-plus

    0.01649

    qwen-audio-3.0-tts-flash

    0.012367

    CosyVoice

    音声合成モデルは、入力トークンの使用量に応じて課金されます。1 文字は 1.5 トークンとして計算されます。

    中国本土

    モデル

    入力（米ドル/1,000 トークン）

    cosyvoice-v3.5-plus

    0.016503

    cosyvoice-v3.5-flash

    0.008801

    Qwen-Audio-ASR

    音声認識モデルは、入力音声の長さに応じて課金されます。

    中国本土

    モデル

    入力 (米ドル/秒)

    qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans

    0.000036

    qwen-audio-3.0-asr-flash

    0.000036

    中国本土以外

    モデル

    入力 (米ドル/秒)

    qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans

    0.000043

    qwen-audio-3.0-asr-flash

    0.000043

    Fun-ASR

    音声認識モデルは、入力オーディオの時間に応じて請求されます。

    中国本土

    モデル

    入力 (米ドル/秒)

    fun-asr

    0.000036

    中国本土以外

    モデル

    入力 (米ドル/秒)

    fun-asr

    0.000043

    Qwen-Image

    画像生成モデルは、入力および出力イメージの数に基づいて課金されます。

    中国本土

    モデル

    出力仕様

    入力 (USD/イメージ)

    出力 (USD/イメージ)

    qwen-image-3.0

    1k

    0.003301

    0.029705

    2k

    0.003301

    0.029705

    qwen-image-3.0-pro

    1k

    0.003301

    0.041256

    2k

    0.003301

    0.082513

    中国本土以外

    モデル

    出力仕様

    入力 (USD/イメージ)

    出力 (USD/イメージ)

    qwen-image-3.0

    1k

    0.00371

    0.037102

    2k

    0.00371

    0.037102

    qwen-image-3.0-pro

    1k

    0.00371

    0.049469

    2k

    0.00371

    0.092755

    HappyHorse

    動画生成モデルは、出力時間に基づいて課金されます。

    中国本土

    モデル

    出力仕様

    出力 (米ドル/秒)

    happyhorse-1.1-t2v

    480P

    0.074262

    720P

    0.148523

    1080P

    0.198031

    happyhorse-1.1-i2v

    480P

    0.074262

    720P

    0.148523

    1080P

    0.198031

    happyhorse-1.1-r2v

    480P

    0.074262

    720P

    0.148523

    1080P

    0.198031

    中国本土以外

    モデル

    出力仕様

    出力 (米ドル/秒)

    happyhorse-1.1-t2v

    480P

    0.086571

    720P

    0.173143

    1080P

    0.222612

    happyhorse-1.1-i2v

    480P

    0.086571

    720P

    0.173143

    1080P

    0.222612

    happyhorse-1.1-r2v

    480P

    0.086571

    720P

    0.173143

    1080P

    0.222612

    キャッシュトークンの課金係数

    キャッシュトークンのコスト = 対応するモデルの基本入力単価 × 課金係数 × トークン使用量。詳細については、「コンテキストキャッシュ」をご参照ください。

    別途指定されているモデルを除き、キャッシュトークンの課金係数は以下のとおりです：

    トークンタイプ

    課金係数

    説明

    暗黙的なキャッシュヒット

    ×0.2

    基本入力価格の 20% で課金されます

    明示的なキャッシュ作成

    ×1.25

    基本入力価格の 125% で課金されます

    明示的なキャッシュヒット

    ×0.1

    基本入力価格の 10% で課金されます

    課金例

    シナリオ：中国北部 2 (北京) リージョンで qwen3.6-plus (入力範囲 0～256K トークン) を使用し、累計で 5,000K の入力トークンと 1,200K の出力トークンを消費した場合。

    料金計算：

    • 入力料金：5,000 × 0.00033 = 1.65 米ドル

    • 出力料金：1,200 × 0.00198 = 2.376 米ドル

    • 合計：4.026 米ドル

    シナリオ (イメージ数による課金)：中国北部 2 (北京) リージョンで qwen-image-3.0 (出力仕様 1k) を使用し、20 枚のリファレンスイメージをアップロードし、100 枚のイメージを生成した場合。

    料金計算：

    • 入力イメージ料金：20 × 0.003301 = 0.06602 米ドル

    • 出力イメージ料金：100 × 0.029705 = 2.9705 米ドル

    • 合計：3.03652 米ドル

    シナリオ (時間による課金 - 動画生成)：中国北部 2 (北京) リージョンで happyhorse-1.1-t2v (出力仕様 720P) を使用し、5 秒の動画を 10 本生成し、合計出力時間が 50 秒になった場合。

    料金計算：

    • 動画生成料金：50 × 0.148523 = 7.42615 米ドル

    • 合計：7.42615 米ドル

    シナリオ (時間による課金 - 音声認識)：中国北部 2 (北京) リージョンで qwen-audio-3.0-asr-flash を使用して音声認識を行い、合計認識時間が 3,600 秒になった場合。

    料金計算：

    • 音声認識料金：3,600 × 0.000036 = 0.1296 米ドル

    • 合計：0.1296 米ドル

    請求書の詳細

    請求書は、リージョン、ワークスペース ID、Flink 使用タイプ、モデル、トークンタイプまたは使用タイプ、および入力範囲または出力仕様ごとに項目分けされます。

    請求書のダウンロード

    1. 請求明細ページにログインし、請求期間を選択します。

    2. [プロダクト] を [Realtime Compute for Apache Flink] に、[プロダクト名] を Realtime Compute for Apache Flink_AI_PAYG_International に設定し、[検索] をクリックします。

    3. 請求書リストの右上隅にあるエクスポートアイコンをクリックして、請求書をダウンロードします。

    4. 請求書ファイルを開き、[インスタンス ID (課金粒度)] 列を探します。このフィールドは、次のフォーマットでセミコロン (;) で区切られています。

      1. トークン単位で課金されるモデル：

        Region;Workspace ID;Project Name;Flink Usage;Model;Token Type;Input Range

        セグメント

        説明

        Region

        ワークスペースのリージョン

        Workspace ID

        Flink ワークスペースの一意の識別子

        Project Name

        現在は空です。予約済みのフィールドです。

        Flink Usage

        モデルの使用シナリオ。有効な値は ai_function または flink_agents です。

        Model

        呼び出された LLM の名前

        Token Type

        入力トークンまたは出力トークン

        Input Range

        入力トークン範囲の上限マーカー。例：128、256、1000 など。

      2. 期間またはイメージ数で課金されるモデル：

        Region;Workspace ID;Project Name;Flink Usage;Model;Output Specification;Usage Type

        セグメント

        説明

        Region

        ワークスペースのリージョン

        Workspace ID

        Flink ワークスペースの一意の識別子

        Project Name

        現在は空です。予約済みのフィールドです。

        Flink Usage

        モデルの使用シナリオ。有効な値は ai_function または flink_agents です。

        Model

        呼び出された LLM の名前

        Output Specification

        イメージ数で課金されるモデルの場合：イメージ解像度。例：1k、2k、4k。

        期間で課金されるモデルの場合：動画生成モデルの動画解像度。例：480P、720P、1080P。音声認識 (ASR) モデルは出力仕様を区別せず、all とマークされます。

        Usage Type

        イメージ数で課金されるモデルの場合：入力イメージと出力イメージ。

        期間で課金されるモデルの場合：入力期間と出力期間。

    支払い遅延

    • 支払い遅延が発生すると、サービスが一時停止され、組み込みモデルを使用するすべてのジョブでモデルの呼び出しができなくなります。

    • アカウントにチャージすると、サービスは自動的に復旧します。

    • 支払い遅延期間中のモデルの呼び出しリクエストは処理されず、関連するジョブが失敗する場合があります。

    課金の停止

    AI サービスの課金を停止するには、コンソールの AI サービスページで [サービスの無効化] をクリックします。サービスを無効化すると、次のようになります：

    • すべてのジョブで組み込みモデルサービスを呼び出せなくなります。

    • AI サービスの呼び出し料金はそれ以上発生しなくなります。

    • Workspace CU 計算リソース料金は影響を受けません。

    重要

    AI サービスを無効化する前に、組み込みモデルに依存しているジョブがないことを確認してください。そうしない場合、ジョブがランタイムで失敗する可能性があります。