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    Alibaba Cloud Model Studio:トレーニングとデプロイの料金

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    Alibaba Cloud Model Studio:トレーニングとデプロイの料金

    最終更新日:Sep 09, 2026

    本トピックでは、Alibaba Cloud Model Studio でのモデルトレーニングとモデルデプロイに関する課金ルールと料金について説明します。

    トレーニングの課金

    テキスト生成モデル – Qwen

    注記トレーニングのワークフローについては、「」または「Qwen のファインチューニング」をご参照ください。トレーニング完了後、新しいモデルを評価または呼び出す前にデプロイする必要があります。

    方法

    トレーニングトークンによる課金

    計算式

    モデルトレーニング料金 = (トレーニングデータの合計トークン数 + 混合トレーニングデータの合計トークン数) × エポック数 × トレーニング単価 (最小課金単位：1 トークン)

    モデルトレーニングコンソールの下部で推定トレーニング料金を確認し、Computing Details をクリックして、トレーニングの合計トークン数、エポック数、トレーニング単価を表示します。

    トレーニングの単価

    以下の表は、事前学習済みモデルのトレーニング単価を示しています。カスタムモデルのトレーニング単価は、対応する事前学習済みモデルの単価と一致します。

    Qwen

    サービス

    コード

    料金

    Qwen3-32B

    qwen3-32b

    $0.008/1,000 トークン

    Qwen3-14B

    qwen3-14b

    $0.0016/1,000 トークン

    Qwen-VL

    サービス

    コード

    料金

    Qwen3-VL-8B-Instruct

    qwen3-vl-8b-instruct

    $0.002/1,000 トークン

    Qwen3-VL-8B-Thinking

    qwen3-vl-8b-thinking

    $0.002/1,000 トークン

    画像生成モデル – Wan

    注記トレーニングのワークフローについては、「画像生成モデルのファインチューニング」をご参照ください。トレーニング完了後、新しいモデルを呼び出す前にデプロイする必要があります。

    方法

    トレーニングトークンによる課金

    計算式

    モデルトレーニング料金 = 合計トレーニングトークン数 × トレーニング単価 (課金単位：1,000 トークンごと)

    合計トレーニングトークン数の計算式

    T r ainin g T o k e n s T o t a l ≈ ma x _ s t e p s × L s t e p ​

    ここで：

    • max_steps：トレーニング中に指定されるハイパーパラメーターで、最大トレーニングステップ数を表します (ファインチューニングジョブ作成時に構成)。

    • Lstep：ステップごとのトークン消費量。計算式は次のとおりです：

      L s t e p ​ = i ∈ ba t c h ∑ ​ L i t e m ( i ) ​ ≤ L ma x ​

      Lstep は Lmax とほぼ等しくなります。Lmax は、以下に示すように max_token_length と generation_type によって決まります：

    generation_type

    max_token_length

    Lmax

    t2i (Text-to-Image)

    1k

    12,800

    2k

    23,220

    i2i (image-to-image)

    1k

    23,220

    2k

    32,000

    注記上記の計算式は概算です。実際の課金は、システムから返される usage フィールドに基づきます。

    モデル

    コード

    トレーニング料金 (1K トークンあたり)

    Wan 画像生成

    wan2.7-image-pro

    $0.015

    Wan 画像生成

    wan2.7-image

    $0.015

    課金例

    wan2.7-image-pro モデルを t2i 用にファインチューニングするとします。パラメーターは次のとおりです：max_steps = 200、max_token_length = "1k"、トレーニング料金は 1,000 トークンあたり $0.015 です：

    • 表から：Lmax = 12,800 (generation_type=t2i, max_token_length=1k)、Lstep ≈ Lmax = 12,800
    • 合計トレーニングトークン数 ≈ 200 × 12800 = 2560000 = 2560 千トークン
    • モデルトレーニング料金 ≈ 2560 × 0.015 = $38.4

    動画生成モデル – Wan

    注記トレーニングのワークフローについては、「動画生成モデルのファインチューニング」をご参照ください。トレーニング完了後、新しいモデルを呼び出す前にデプロイする必要があります。

    方法

    トレーニングトークンによる課金

    計算式

    モデルトレーニング料金 = 合計トレーニングトークン数 × トレーニング単価 (課金単位：1,000 トークンごと)

    合計トレーニングトークン数の計算式

    T r ainin g T o k e n s T o t a l = ( i = 1 ∑ N ​ billing duration of video i ​ ) × 1024 ma x _ p i x e l s ​ × n _ e p oc h s

    ここで：

    • N：トレーニングセット内の動画の総数。

    • max_pixels：トレーニング中に指定されるハイパーパラメーターで、動画の最大ピクセル数を表します (ファインチューニングジョブ作成時に構成)。

    • n_epochs：トレーニング中に指定されるハイパーパラメーターで、ループ数を表します (ファインチューニングジョブ作成時に構成)。

      • n_epochs と steps の変換は次のとおりです：steps = n_epochs × ⌈dataset_size / batch_size⌉、つまり n_epochs = steps / ⌈dataset_size / batch_size⌉。
      • データセットに 1 つのサンプルしかなく、batch_size = 1 の場合、n_epochs = steps となります。合計で少なくとも 800 ステップを推奨します。

    • 単一動画の課金時間計算ルール：まず、元の動画時間 (秒) を最も近い整数に丸め、次にモデルの制限に基づいて最終値を決定します。

      • wan2.7 モデル：課金時間 = min(10, 丸められた時間)、つまり単一動画は最大 10 秒間課金されます。
      • wan2.6 モデル：課金時間 = min(10, 丸められた時間)、つまり単一動画は最大 10 秒間課金されます。
      • wan2.5 モデル：課金時間 = min(10, 丸められた時間)、つまり単一動画は最大 10 秒間課金されます。
      • wan2.2 モデル：課金時間 = min(5, 丸められた時間)、つまり単一動画は最大 5 秒間課金されます。

    モデル

    コード

    トレーニング料金 (1K トークンあたり)

    Image-to-video (最初のフレーム)

    wan2.7-i2v

    $0.3

    wan2.6-i2v

    $0.08

    wan2.5-i2v-preview

    $0.05

    wan2.2-i2v-flash

    $0.03

    Image-to-video (最初と最後のフレーム)

    wan2.7-i2v

    $0.3

    wan2.2-kf2v-flash

    $0.03

    課金例

    1. wan2.7-i2v コスト見積もり (単一データ)

    トレーニングセットに 10 秒の動画が 1 つ含まれていると仮定します。batch_size = 1 (推奨) の場合、n_epochs = steps / ⌈1(dataset_size) / 1(batch_size)⌉ = steps となります。

    トレーニング単価 = $0.3/千トークン。max_pixels = 36864、n_epochs = 800 を例にとります：

    • 合計トレーニングトークン数 = 10 × (36864 / 1024) × 800 = 288,000 = 288 千トークン
    • モデルトレーニング料金 = 288 × $0.3 = $86.4

    max_pixels

    共通のステップ

    n_epochs

    推定トークン数

    推定コスト (USD)

    36864

    800

    800

    288,000

    $86.4

    1,000

    1,000

    360,000

    $108

    2,000

    2,000

    720,000

    $216

    65536

    800

    800

    512,000

    $153.6

    1,000

    1,000

    640,000

    $192

    2,000

    2,000

    1,280,000

    $384

    102400

    800

    800

    800,000

    $240

    1,000

    1,000

    1,000,000

    $300

    2,000

    2,000

    2,000,000

    $600

    1. wan2.7-i2v コスト見積もり (複数データ)

    トレーニングセットに 3.4 秒と 11.5 秒の動画が 2 つ含まれていると仮定します。パラメーター：max_pixels = 36864、n_epochs = 800。トレーニング単価 = $0.3/千トークン：

    • 時間計算：

      • 動画 1：3.4 秒は 3 に丸められます。課金時間 = min(10, 3) = 3。
      • 動画 2：11.5 秒は 11 に丸められます。課金時間 = min(10, 11) = 10。
      • 合計課金時間 = 3 + 10 = 13 秒。

    • 合計トレーニングトークン数 = 13 × (36864/1024) × 800 = 374,400 = 374.4 千トークン。

    • モデルトレーニング料金 = 374.4 × 0.3 = $112.32。

    1. wan2.5-i2v-preview コスト見積もり (複数データ)

    wan2.5 モデルをファインチューニングするとします。トレーニングセットには 3.4 秒と 11.5 秒の 2 つの動画が含まれています。パラメーターは max_pixels = 36864、n_epochs = 400 です。トレーニング単価は 1,000 トークンあたり $0.05 です。

    • 時間計算：

      • 動画 1：3.4 秒は 3 に丸められます。課金時間：min(10, 3) = 3 秒。
      • 動画 2：11.5 秒は 11 に丸められます。課金時間：min(10, 11) = 10 秒。
      • 合計課金時間：3 + 10 = 13 秒。

    • 合計トレーニングトークン数 = 13 × (36864 / 1024) × 400 = 187,200 = 187.2 千トークン。

    • モデルトレーニング料金 = 187.2 × 0.05 = $9.36。

    デプロイの課金

    テキスト生成モデル：Qwen

    時間ベースの課金 (プロビジョンドスループット)

    料金 = 使用時間 × (入力 TPM 単価 × 入力 TPM + 出力 TPM 単価 × 出力 TPM)

    従量課金方式の場合、使用量は時間単位で課金され、単価は以下の表の時間料金に基づきます。サブスクリプション方式の場合、使用量は日単位で課金され、単価は以下の表の日額料金に基づきます。

    • サブスクリプションの注文は支払い後すぐに有効になります。N 日間のサブスクリプションは、N 日目の 23:59 まで有効です。注文が 22:00 以降に行われた場合、有効期限は自動的に 1 日延長されます。
    • サブスクリプション注文の有効期限が切れた後、サービスは 2 時間の猶予期間後に停止されます。サービス停止後、リソースは 14 時間保持され、その後リリースされます。
    • サブスクリプション注文は早期に終了することはできません。
    • 従量課金方式の場合、アカウントに支払い遅延がある場合、デプロイされたリソースは 24 時間保持され、課金が継続されます。この間、サービスは利用可能です。24 時間後、システムは課金を停止し、モデルデプロイは支払い遅延状態になります。基盤となるリソースは削除されますが、モデルデプロイタスクは保持されます。遅延額を支払うと、システムはリソースを再割り当てし、サービスを復元して課金を再開します。料金の発生を停止するには、モデルデプロイタスクを削除する必要があります。タスクが正常に削除されると、課金は停止します。

    モデルの入力が最大入力トークン数または購入した TPM を超えた場合、呼び出しは自動的に現在のモデルの従量課金モードに切り替わります。この場合、推論パフォーマンスが低下する可能性があり、ワークスペース内の現在のスナップショットモデルのパブリックトラフィック制御の対象となります。料金は、モデル呼び出し (従量課金) の標準に基づいて請求されます。

    • この場合、API 呼び出しは x-dashscope-ptu-overflow:true を含むヘッダーを返します。
    • TPM の統計情報を表示するには、 または モデル監視 にアクセスしてください。

    スケールインシナリオ (ダウングレード) の具体的な返金ルールについては、「ダウングレードの返金ルール」をご参照ください。

    シンガポール

    Qwen

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    Qwen3.7-Max-2026-05-20

    qwen3.7-max-2026-05-20

    256K

    $6

    $1.8

    $72

    $21.6

    Qwen3.7-Plus-2026-05-26

    qwen3.7-plus-2026-05-26

    256K

    $0.96

    $0.384

    $11.52

    $4.608

    Qwen3.6-Plus-2026-04-02

    qwen3.6-plus-2026-04-02

    128K

    $1.2

    $0.72

    $14.4

    $8.64

    Qwen3.5-Plus-2026-04-20

    qwen3.5-plus-2026-04-20

    128K

    $0.96

    $0.576

    $11.52

    $6.912

    DeepSeek

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    DeepSeek-v4-Flash

    deepseek-v4-flash

    256K

    $0.72

    $0.144

    $8.64

    $1.728

    DeepSeek-v4-Pro

    deepseek-v4-pro

    256K

    $8.64

    $1.728

    $103.68

    $20.736

    DeepSeek-v3.2

    deepseek-v3.2

    64K

    $2.05

    $0.616

    $24.62

    $7.387

    Qwen-VL

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    Qwen3-VL-Plus-2025-09-23

    qwen3-vl-plus-2025-09-23

    128K

    $0.48

    $0.384

    $5.76

    $4.608

    その他のモデル

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    GLM-5.1

    glm-5.1

    64K

    $5.04

    $1.584

    $64.8

    $19.008

    中国 (北京)

    Qwen

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    Qwen3.7-Max-2026-05-20

    qwen3.7-max-2026-05-20

    256K

    $3.96

    $1.188

    $47.53

    $14.258

    Qwen3.7-Plus-2026-05-26

    qwen3.7-plus-2026-05-26

    256K

    $0.66

    $0.264

    $7.92

    $3.168

    Qwen3.6-Plus-2026-04-02

    qwen3.6-plus-2026-04-02

    128K

    $0.67

    $0.397

    $7.93

    $4.753

    Qwen3.5-Plus-2026-04-20

    qwen3.5-plus-2026-04-20

    128K

    $0.26

    $0.16

    $3.17

    $1.9

    Qwen3-Max-2025-09-23

    qwen3-max-2025-09-23

    128K

    $1.11

    $0.45

    $13.32

    $5.4

    Qwen-Flash-2025-07-28

    qwen-flash-2025-07-28

    128K

    $0.06

    $0.06

    $0.72

    $0.72

    Qwen-Plus-2025-12-01

    qwen-plus-2025-12-01

    128K

    $0.28

    非思考モード：$0.07

    思考モード：$0.28

    $3.36

    非思考モード：$0.84

    思考モード：$3.36

    DeepSeek

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    DeepSeek-v4-Flash

    deepseek-v4-flash

    256K

    $0.5

    $0.099

    $5.94

    $1.188

    DeepSeek-v4-Pro

    deepseek-v4-pro

    256K

    $5.94

    $1.188

    $71.3

    $14.26

    DeepSeek-v3.2

    deepseek-v3.2

    64K

    $1.04

    $0.16

    $12.48

    $1.92

    DeepSeek-v3

    deepseek-v3

    64K

    $0.99

    $0.396

    $11.9

    $4.75

    Qwen-VL

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    Qwen3-VL-Plus-2025-09-23

    qwen3-vl-plus-2025-09-23

    128K

    $0.35

    $0.35

    $4.2

    $4.2

    その他のモデル

    モデル名

    モデルコード

    最大入力トークン数

    従量課金 入力

    10k TPM/時間あたり

    従量課金 出力

    1k TPM/時間あたり

    サブスクリプション 入力

    10k TPM/日あたり

    サブスクリプション 出力

    1k TPM/日あたり

    GLM-5.1

    glm-5.1

    64K

    $2.97

    $1.19

    $35.65

    $14.26

    時間ベースの課金 (モデルユニット)

    料金 = 使用時間 (時間) × モデルユニット数 × モデルユニット単価

    従量課金方式の場合、「モデルユニット単価」は以下の表の「時間料金」です。月額サブスクリプション方式の場合、計算式は次のとおりです：月数 × モデルユニット数 × 月額料金。

    • サブスクリプションの場合、最初の 1 か月以内に解約すると、日割り単価 (≈ 月額単価 / 30) が標準料金の 1.2 倍で請求されます。1 日未満の使用は 1 日として請求されます。

    注記モデルユニットの従量課金方式では、コンピューティング能力リソースは先着順で割り当てられます。購入に失敗した場合は全額返金されます。

    シンガポール

    テキスト生成

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    Qwen3.6-Plus-2026-04-02

    qwen3.6-plus-2026-04-02

    MU1 x 8

    $88

    $41,832

    Qwen3.5-39B-A17B

    qwen3.5-397b-a17b

    MU2 x 8

    $112

    $52,392

    Qwen3.5-35B-A3B

    qwen3.5-35b-a3b

    MU2 x 8

    $112

    $52,392

    Qwen3-32B

    qwen3-32b

    MU1 x 4

    $44

    $20,916

    MU2 x 8

    $112

    $52,392

    Qwen3-14B

    qwen3-14b

    MU1 x 4

    $44

    $20,916

    GLM-5.1

    glm-5.1

    MU2 x 8

    $112

    $52,392

    DeepSeek-V4-Flash

    deepseek-v4-flash

    MU1 x 8

    $88

    $41,832

    マルチモーダル

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    Qwen3-VL-32B-Instruct

    qwen3-vl-32b-instruct

    MU2 x 8

    $112

    $52,392

    Qwen3-VL-8B-Instruct

    qwen3-vl-8b-instruct

    MU1 x 2

    $22

    $10,458

    モデルタイプ：

    • Instruct - デプロイされたモデルは非思考モードで推論を実行します。

    中国 (北京)

    テキスト生成

    Qwen

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    Qwen3.7-Plus-2026-05-26

    qwen3.7-plus-2026-05-26

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    Qwen3.6-35B-A3B

    qwen3.6-35b-a3b

    MU8 x 1

    $6.464

    $3,080.477

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.6-27B

    qwen3.6-27b

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.6-Flash-2026-04-16

    qwen3.6-flash-2026-04-16

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    Qwen3.6-Plus-2026-04-02

    qwen3.6-plus-2026-04-02

    MU1 x 8

    $59.408

    $28,734.256

    Qwen3.5-397B-A17B

    qwen3.5-397b-a17b

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    MU6 x 16

    $55.008

    $26,599.92

    Qwen3.5-122B-A10B

    qwen3.5-122b-a10b

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    MU6 x 16

    $55.008

    $26,599.92

    MU9 x 2

    $14.028

    $6,766.048

    Qwen3.5-35B-A3B

    qwen3.5-35b-a3b

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    MU8 x 1

    $6.464

    $3,080.477

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.5-27B

    qwen3.5-27b

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.5-9B

    qwen3.5-9b

    MU8 x 1

    $6.464

    $3,080.477

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.5-Flash-2026-02-23

    qwen3.5-flash-2026-02-23

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    Qwen3.5-Plus-2026-02-15

    qwen3.5-plus-2026-02-15

    MU1 x 8

    $59.408

    $28,734.256

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    Qwen3-235B-A22B-Instruct

    qwen3-235b-a22b-instruct-2507

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

    qwen3-next-80b-a3b-instruct

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    Qwen3-32B

    qwen3-32b

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    MU6 x 4

    $13.752

    $6,649.98

    Qwen3-30B-A3B

    qwen3-30b-a3b

    MU9 x 2

    $14.028

    $6,766.048

    Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

    qwen3-30b-a3b-instruct-2507

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    Qwen3-8B

    qwen3-8b

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    MU2 x 2

    $17.328

    $8,261.18

    MU5 x 1

    $2.888

    $1,394.329

    Qwen3-4B

    qwen3-4b

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    MU5 x 1

    $2.888

    $1,394.329

    Qwen3-1.7B

    qwen3-1.7b

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    MU5 x 1

    $2.888

    $1,394.329

    Qwen3-Max-2025-09-23

    qwen3-max-2025-09-23

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    Qwen2.5-72B

    qwen2.5-72b-instruct

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen2.5-32B

    qwen2.5-32b-instruct

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen2.5-14B

    qwen2.5-14b-instruct

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    Qwen2.5-7B

    qwen2.5-7b-instruct

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    MU5 x 1

    $2.888

    $1,394.329

    Qwen2.5-3B-Instruct

    qwen2.5-3b-instruct

    MU5 x 1

    $2.888

    $1,394.329

    Qwen-Flash-2025-07-28

    qwen-flash-2025-07-28

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen-Plus-2025-07-28

    qwen-plus-2025-07-28

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen-Plus-2025-12-01

    qwen-plus-2025-12-01

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    GLM

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    GLM-5.1

    glm-5.1

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    MU6 x 16

    $55.008

    $26,599.92

    GLM-5

    glm-5

    MU3 x 8

    $150.72

    $72,577.152

    GLM-4.7

    glm-4.7

    MU6 x 16

    $55.008

    $26,599.92

    DeepSeek

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    DeepSeek-V4-Flash

    deepseek-v4-flash

    MU1 x 8

    $59.408

    $28,734.256

    DeepSeek-V3.2

    deepseek-v3.2

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    その他のモデル

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    MiniMax-M2.5

    MiniMax-M2.5

    MU1 x 8

    $59.408

    $28,734.256

    Kimi-K2.5

    kimi-k2.5

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    マルチモーダル

    Qwen-VL

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

    qwen3-vl-235b-a22b-instruct

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking

    qwen3-vl-235b-a22b-thinking

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen3-VL-32B-Instruct

    qwen3-vl-32b-instruct

    MU2 x 8

    $69.312

    $33,044.72

    Qwen3-VL-8B-Instruct

    qwen3-vl-8b-instruct

    MU1 x 2

    $14.852

    $7,183.564

    Qwen3-VL-Flash-2025-10-15

    qwen3-vl-flash-2025-10-15

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen3-VL-Plus-2025-09-23

    qwen3-vl-plus-2025-09-23

    MU1 x 4

    $29.704

    $14,367.128

    Qwen-VL-Max-2025-08-13

    qwen-vl-max-2025-08-13

    MU6 x 4

    $13.752

    $6,649.98

    Qwen-VL-OCR-2025-11-20

    qwen-vl-ocr-2025-11-20

    MU6 x 4

    $13.752

    $6,649.98

    Qwen Omni

    モデル名

    モデルコード

    モデルユニット仕様

    時間料金 ($)

    最小課金単位：分

    月額料金 ($)

    最小課金単位：日

    Qwen3.5-Omni-Flash

    qwen3.5-omni-flash

    MU8 x 1

    $6.464

    $3,080.477

    MU9 x 1

    $7.014

    $3,383.024

    Qwen3.5-Omni-Plus

    qwen3.5-omni-plus

    MU9 x 8

    $56.112

    $27,064.192

    モデルタイプ：

    • Instruct - デプロイされたモデルは非思考モードで推論を実行します。
    • Thinking - デプロイされたモデルは思考モードで推論を実行します。

    モデル別トークン使用量

    料金 = 入力トークン数 × 入力単価 + 出力トークン数 × 出力単価 (最小課金単位：1 トークン)

    • モデルトークン使用量による課金は、以下の基盤モデルに対して教師ありファインチューニング (SFT) を完了し、カスタムモデルを取得した後にのみサポートされます。

    シンガポール

    基盤モデル

    モデルコード

    入力

    $/1k トークン

    出力

    $/1k トークン

    Qwen3-14B

    qwen3-14b

    $0.00035

    非思考モード：$0.0014

    思考モード：$0.0042

    画像生成モデル – Wan

    デプロイは無料です。呼び出しは、ファインチューニングされたベースモデルの標準料金で課金されます。トレーニングのワークフローについては、「画像生成モデルのファインチューニング」をご参照ください。

    モデル ID

    LoRA デプロイ & 呼び出し料金

    wan2.7-image-pro

    $0.075/イメージ

    wan2.7-image

    $0.03/イメージ

    よくある質問

    Q：モデルデプロイの課金はいつ開始されますか？

    A：モデルのステータスが実行中に変わると課金が開始されます。デプロイ中、支払い遅延、またはデプロイ失敗の間は料金は発生しません。

    Q：トレーニングジョブをキャンセルした場合、料金は発生しますか？

    A：はい。手動でトレーニングをキャンセルした場合、キャンセル前に処理されたすべてのトークンに対して課金されます。システムエラーやその他のユーザー起因でない原因で中断されたトレーニングジョブは課金されません。

    Q：デプロイされたモデルの呼び出し統計情報を表示するにはどうすればよいですか？

    A：モデルモニタリング (シンガポール)、モデルモニタリング (バージニア)、または モデルモニタリング (北京) ページにアクセスします。