Function Compute は、無料トライアルクォータ、従量課金、リソースプランの課金方法をサポートしています。計算ユニット (CU) は、統一された課金メトリックとして機能します。このトピックでは、CU 使用量の単価と、関数呼び出し回数、アクティブな vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブな GPU 使用量、アイドル GPU 使用量を CU 使用量に変換するために使用される変換係数について説明します。
Function Compute コンソールにログインし、[概要] ページの [グローバル統計] セクションで、関数呼び出し回数、アクティブな vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブおよびアイドル GPU 使用量 (Tesla シリーズおよび Ada シリーズを含む) などの情報を確認できます。料金計算ツールを使用して、上記のリソース使用量を CU 使用量に変換し、合計料金を計算できます。 すべての Resource Access Management (RAM) ユーザーのリソース使用量は集計され、ご利用の Alibaba Cloud アカウントに請求されます。
2024 年 1 月 5 日 00:00 より、Function Compute のアウトバウンドインターネットトラフィックの課金には Cloud Data Transfer (CDT) が使用されます。インターネットトラフィックは、CDT の課金ルールに基づいて課金されます。CDT の課金ルールの詳細については、「CDT がサポートするサービスと課金方法」をご参照ください。インターネットトラフィックの無料クォータについては、「[製品変更] インターネットトラフィック無料クォータの変更」をご参照ください。
2024 年 8 月 27 日より、Function Compute の従来の課金項目である関数呼び出し回数、アクティブな vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブおよびアイドル GPU 使用量は使用されなくなります。上記のリソース使用量は、定められた変換係数に基づいて CU 使用量に変換されます。料金は、この CU 使用量の単価に基づいて計算されます。CU 変換係数はリソースタイプによって異なります。詳細については、「変換係数」をご参照ください。
Function Compute の使用中に他の Alibaba Cloud サービスのリソースが消費された場合、関連サービスの課金にご注意ください。
課金方法
無料トライアルクォータ
Function Compute は、初回ユーザー向けに無料のトライアル CU プランを提供しています。追加のリソースプランを購入しない場合、各サイクルでトライアルクォータを超えた使用量は従量課金で請求されます。詳細については、「無料トライアルクォータ」をご参照ください。
リソースプラン
Function Compute は、5 段階の CU リソースプランを提供しています。リソースプランを購入すると、リソース使用量の相殺に優先的に使用されます。リソースプランのクォータを使い切ると、従量課金で請求されます。リソースプランを利用すると、一定量のリソースを割引料金で利用でき、コスト削減に役立ちます。詳細については、「リソースプラン」をご参照ください。
従量課金
実際に消費したコンピューティングリソースに対して課金されます。詳細については、「従量課金」をご参照ください。
料金
CU 使用量は、月ごとに段階制で課金されます。詳細は次の表をご参照ください。
段階 | CU 使用量 (CU) | 単価 | 割引単価 2024 年 8 月 27 日から 2025 年 8 月 27 日まで |
1 | (0, 1 億] | 0.000020 米ドル/CU | 0.0000160 米ドル/CU |
2 | (1 億, 5 億] | 0.000017 米ドル/CU | 0.0000136 米ドル/CU |
3 | > 5 億 | 0.000014 米ドル/CU | 0.0000112 米ドル/CU |
変換係数
Function Compute の従来の課金項目である関数呼び出し回数、アクティブな vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブな GPU 使用量、アイドル GPU 使用量は、次の数式に基づいて CU 使用量に変換されます：リソース使用量 × 変換係数 = CU 使用量。
次の表に変換係数を示します。
課金項目 | 関数呼び出し回数 | アクティブな vCPU 使用量 | アイドル vCPU 使用量 | メモリ使用量 | ディスク使用量 | Tesla シリーズ アクティブな GPU 使用量 | Tesla シリーズ アイドル GPU 使用量 | Ada シリーズ アクティブな GPU 使用量 | Ada シリーズ アイドル GPU 使用量 |
単位 | CU/1 万回呼び出し | CU/vCPU 秒 | CU/vCPU 秒 | CU/GB 秒 | CU/GB 秒 | CU/GB 秒 | CU/GB 秒 | CU/GB 秒 | CU/GB 秒 |
CU 変換係数 | 75 | 1 | 0 | 0.15 | 0.05 | 2.1 | 0.5 | 1.5 | 0.25 |
用語
アイドルモード：Function Compute はアイドルモード機能をサポートしています。この機能が有効な場合、CPU および GPU インスタンスは、リクエストを処理しているかどうかに応じて、アクティブまたはアイドルに分類されます。
アクティブなインスタンス：リクエストを処理しているインスタンス。
アイドルインスタンス：リクエストを処理していないインスタンス。
実行時間：Function Compute のインスタンスは、プロビジョニングモードとオンデマンドモードの両方で動作できます。実行時間の測定は、これら 2 つのモードで異なります。詳細については、「インスタンスタイプと使用モード」をご参照ください。
オンデマンドモード：Function Compute は、関数インスタンスを自動的に割り当て、解放します。オンデマンド関数インスタンスの課金は、関数インスタンスがリクエストの実行を開始したときに始まり、リクエストが実行されたときに終了します。
プロビジョニングモード：関数インスタンスは、お客様自身で割り当て、解放、管理します。プロビジョニング済みインスタンスの課金は、Function Compute がインスタンスを割り当てたときに始まり、お客様がインスタンスを解放したときに終了します。
プロビジョニングモードでは、インスタンスがリクエストを処理しているかどうかに関わらず、解放するまで課金されます。したがって、プロビジョニング済みインスタンスがリクエストを処理しておらず、課金が継続している場合は、不要な料金を避けるために、不要なインスタンスをできるだけ早く解放してください。詳細については、「自動スケーリングルールの設定」をご参照ください。
課金例
ある月に次のリソースを消費したと仮定します：vCPU 使用量 8 億 vCPU 秒、メモリ使用量 20 億 GB 秒、ディスク使用量 0 GB 秒、アクティブな GPU 使用量 (Tesla シリーズ) 1 億 GB 秒、アイドル GPU 使用量 (Tesla シリーズ) 4 億 GB 秒、関数呼び出し 120 億回。次の表に、CU 使用量と合計コストを示します。
リソース使用タイプ | 総使用量 | 変換係数 | 変換後の CU 使用量 |
アクティブな vCPU 使用量 | 800,000,000 vCPU 秒 | 1 CU/vCPU 秒 | 800,000,000 CU |
メモリ使用量 | 2,000,000,000 GB 秒 | 0.15 CU/GB 秒 | 300,000,000 CU |
ディスク使用量 | 0 GB 秒 | 0.05 CU/GB 秒 注：512 MB のディスクサイズは無料です。512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。 | 0 CU |
Tesla シリーズ アクティブな GPU 使用量 | 100,000,000 GB 秒 | 2.1 CU/GB 秒 | 210,000,000 CU |
Tesla シリーズ アイドル GPU 使用量 | 400,000,000 GB 秒 | 0.5 CU/GB 秒 | 200,000,000 CU |
関数呼び出し回数 | 12,000,000,000 回 | 0.0075 CU/回 | 90,000,000 CU |
合計 CU 使用量：1,600,000,000 CU | |||
料金 = 段階 1 単価 × 段階 1 使用量 + 段階 2 単価 × 段階 2 使用量 + 段階 3 単価 × 段階 3 使用量 = 0.000020 米ドル/CU × 100,000,000 CU + 0.000017 米ドル/CU × 400,000,000 CU + 0.000014 米ドル/CU × 1,100,000,000 CU = 24,200 米ドル
vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、GPU 使用量は、関数呼び出し中に実際に消費されたリソース量ではなく、関数に設定した仕様と使用時間に基づいて計算されます。
プロビジョニング済みインスタンスの課金例
CPU インスタンス
このセクションでは、プロビジョニング済み CPU インスタンスの課金例を示します。このシナリオでは、仕様が 0.35 vCPU、512 MB のメモリ、512 MB のディスクサイズの関数を作成しました。関数インスタンスは合計 50 時間プロビジョニングされ、そのうち 10 時間はアクティブ、40 時間はアイドルです。合計 100 万回の呼び出しが開始されます。次の表に、CU 使用量と合計請求額を示します。
CPU インスタンスのプロビジョニングモードでは、メモリ使用量とディスク使用量は合計実行時間に基づいて課金されます。アクティブな vCPU 使用量は、アクティブな実行時間に基づいて課金されます。
リソース使用タイプ | 使用量 | 変換係数 | 変換後の CU 使用量 |
アクティブな vCPU 使用量 | 12,600 vCPU 秒 | 1 CU/vCPU 秒 | 12,600 CU |
アイドル vCPU 使用量 | 50,400 vCPU 秒 | 0 CU/vCPU 秒 注：アイドル vCPU には料金は発生しません。 | 0 CU |
メモリ使用量 | 90,000 GB 秒 | 0.15 CU/GB 秒 | 13,500 CU |
ディスク使用量 | 0 GB 秒 | 0.05 CU/GB 秒 注：512 MB のディスクサイズは無料です。512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。 | 0 CU |
関数呼び出し回数 | 1,000,000 回 | 0.0075 CU/回 | 7,500 CU |
合計 CU 使用量：33,600 CU | |||
料金 = 段階 1 単価 × 段階 1 使用量 = 0.000020 米ドル/CU × 33,600 CU = 0.67 米ドル
GPU インスタンス
このセクションでは、GPU インスタンスの課金例を示します。このシナリオでは、Tesla シリーズ GPU によって提供される 16 GB の GPU メモリ、8 vCPU、32 GB のメモリ、512 MB のディスクサイズの仕様を持つ GPU 関数を作成しました。関数インスタンスは合計 50 時間プロビジョニングされ、そのうち 10 時間はアクティブ、40 時間はアイドルです。合計 100 万回の呼び出しが開始されます。次の表に、CU 使用量と合計請求額を示します。
GPU インスタンスのプロビジョニングモードでは、メモリ使用量とディスク使用量は合計実行時間に基づいて課金されます。アクティブな vCPU と GPU の使用量は、アクティブな実行時間に基づいて課金されます。GPU インスタンスの vCPU と GPU は、インスタンスへのリクエストがない場合、フリーズされます。
リソース使用タイプ | 使用法 | 変換係数 | 変換後の CU 使用量 |
アクティブな vCPU 使用量 | 288,000 vCPU 秒 | 1 CU/vCPU 秒 | 288,000 CU |
アイドル vCPU 使用量 | 1,152,000 vCPU 秒 | 0 CU/vCPU 秒 注：アイドル vCPU には料金は発生しません。 | 0 CU |
メモリ使用量 | 5,760,000 GB 秒 | 0.15 CU/GB 秒 | 864,000 CU |
ディスク使用量 | 0 GB 秒 | 0.05 CU/GB 秒 注：512 MB のディスクサイズは無料です。512 MB を超えるディスク容量に対して課金されます。 | 0 CU |
Tesla シリーズ アクティブな GPU 使用量 | 576,000 GB 秒 | 2.1 CU/GB 秒 | 1,209,600 CU |
Tesla シリーズ アイドル GPU 使用量 | 2,304,000 GB 秒 | 0.5 CU/GB 秒 | 1,152,000 CU |
関数呼び出し回数 | 1,000,000 回 | 0.0075 CU/回 | 7,500 CU |
合計 CU 使用量：3,521,100 CU | |||
料金 = 段階 1 単価 × 段階 1 使用量 = 0.000020 米ドル/CU × 3,521,100 CU = 70.42 米ドル