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    OpenSearch:課金方法と課金項目

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    OpenSearch:課金方法と課金項目

    最終更新日:Jun 02, 2026

    このトピックでは、AI Search Open Platform の課金項目、課金方法、および課金ルールを説明します。

    課金項目

    AI 検索オープンプラットフォームは、以下の項目に課金します：

    説明

    AI Search Open Platform は無料で有効化できます。サービスを使用しない限り、課金されません。

    課金方法

    検索エンジンサービスを除き、AI 検索オープンプラットフォーム上のすべてのサービスは従量課金制です。料金は、サービスの呼び出し回数と、カスタムモデルトレーニングで消費されたコンピューティングユニット (CU) に換算された課金対象時間に基づいて計算されます。請求書は 1 時間ごとに生成されます。すべての時間単位の請求書は 1 つの注文に統合され、合計料金が Alibaba Cloud アカウントから差し引かれます。

    重要

    2024 年 7 月 4 日 17:00 より、一部のサービスで階層型料金が適用されます。詳細については、「以降のセクションの課金ルール」をご参照ください。

    課金ルール

    モデル呼び出し

    大規模言語モデル (LLM) において、トークンはモデルが処理し、理解できるテキストの最小単位です。トークンは通常、単語、フレーズ、文字、または記号などのテキストセグメントを表します。モデルごとに独自のチャンキング方法があるため、文字数とトークン数が 1 対 1 で対応するとは限りません。

    AI Search Open Platform でモデルを呼び出す際に使用するトークンの課金単位は USD/1,000 トークン です。一部のサービスでは段階的価格設定を採用しており、また一部のサービスでは入力トークンと出力トークンに基づいて課金します。

    説明

    一部のモデルでは、呼び出し時に生成されるトークン数を見積もれるトークンの計算がサポートされています。

    階層価格の例：

    Germany (Frankfurt) リージョンで、スパーステキスト埋め込みサービスを呼び出して 1,000,000 トークン (1,000 課金単位に相当) を生成した場合、料金は次のように計算します： 500 × 0.001 + 500 × 0.0004 = 0.7 USD。

    入力と出力の課金例：

    Germany (Frankfurt) リージョンで、大規模言語モデル qwen3-235b-a22b を呼び出して 1,000 の入力トークンを使用し、1,000 の出力トークンを生成した場合、料金の計算は次のとおりです：

    1 × 0.0007 + 1 × 0.0028 = 0.0035 USD。

    China (Shanghai) リージョン

    モデル名

    モデル ID

    課金単位

    価格 (0～500 ユニット)

    価格 (500 ユニット超)

    ドキュメントコンテンツの解析

    ops-document-analyze-001

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.00085

    USD/画像

    0.0023

    USD/テーブル

    0.005

    ドキュメントコンテンツの解析 - 意味理解に基づく階層構造の抽出

    説明

    ドキュメントコンテンツ解析サービスを呼び出す際、パラメーターを使用して、意味理解に基づくドキュメント階層構造の抽出機能を有効にするかどうかを制御できます。この機能が有効な場合、ドキュメント解析料金に加えて、この機能には 0.00031 USD/1,000 トークンが課金されます。

    USD/1,000 トークン

    0.00031

    画像テキスト認識

    ops-image-analyze-ocr-001

    USD/呼び出し

    0.0112

    0.0058

    画像コンテンツ理解

    ops-image-analyze-vlm-001

    USD/1,000 トークン

    0.0093

    ドキュメントのチャンキング

    ops-document-split-001

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.000003

    テキスト埋め込み

    ops-text-embedding-001

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.000023

    ops-text-embedding-002

    0.0007

    0.00007

    ops-text-embedding-zh-001

    0.0007

    0.00001

    ops-text-embedding-en-001

    0.0007

    0.000011

    ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base

    0.0007

    0.000025

    ops-qwen3-embedding-0.6b

    0.0007

    0.000071

    マルチモーダル埋め込み

    テキストと画像の埋め込み用

    ops-m2-encoder

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.000026

    ops-m2-encoder

    画像埋め込み

    USD/画像

    0.0007

    0.0000162

    ops-m2-encoder-large

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.000067

    ops-m2-encoder-large

    画像埋め込み

    USD/画像

    0.0007

    0.000033

    ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0007

    0.00008

    ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct

    画像のベクトル化

    USD/画像

    0.0007

    0.000072

    ops-mm-embedding-face-001

    画像のベクトル化

    USD/1,000 トークン

    0.0041

    0.00041

    スパーステキスト埋め込み

    ops-text-sparse-embedding-001

    USD/1,000 トークン

    0.00084

    0.00014

    ベクトル次元削減サービス

    ops-embedding-dim-reduction-001

    USD/ドキュメント

    0.0007

    0.0000071

    並べ替えサービス

    ops-bge-reranker-larger

    USD/ドキュメント

    0.00014

    0.000013

    ops-text-reranker-001

    0.00014

    0.000062

    ops-qwen3-reranker-0.6b

    0.00014

    0.000015

    動画スナップショット

    ops-video-snapshot-001

    USD/1,000 画像

    0.016

    音声認識

    ops-audio-asr-001

    USD/時間

    0.09

    検索エンジン

    Alibaba Cloud Elasticsearch：オープンソースの Elasticsearch をベースに構築されたフルマネージドのクラウドサービスです。オープンソースの機能と 100% 互換性があり、すぐに使える従量課金に対応しています。詳細については、「Alibaba Cloud ES」をご参照ください。

    OpenSearch-Vector Search Edition：課金の詳細については、「Vector Search Edition」をご参照ください。

    LLM

    qwen3-235b-a22b

    USD/1,000 トークン

    入力：0.00056

    出力：0.0056

    ops-qwen-turbo

    入力：0.00006

    出力：0.0001

    qwen-turbo

    入力：0.000042

    出力：0.000084

    qwen-plus

    入力：0.000112

    出力：0.00028

    qwen-max

    入力：0.000336

    出力：0.001344

    deepseek-r1

    入力：0.00056

    出力：0.00224

    deepseek-r1-distill-qwen-7b

    入力：0.00007

    出力：0.00014

    deepseek-r1-distill-qwen-14b

    入力：0.00014

    出力：0.00042

    deepseek-v3

    入力：0.00028

    出力：0.00112

    Web 検索

    • Web 検索料金は次のように計算されます：呼び出し料金 + クエリリライト料金

      デフォルトでは、Web 検索中のクエリリライトに qwen-max モデルが使用されます。

    • 使用方法：Web 検索は、次の 2 つの方法で使用できます：

      • Web 検索 API を直接呼び出す。

      • LLM を使用する際に Web 検索を有効にする。

    USD/呼び出し

    0.00735

    USD/1,000 トークン

    クエリリライト：

    入力：0.000336

    出力：0.001344

    クエリ分析

    ops-query-analyze-001

    USD/1,000 トークン

    意図認識と代替クエリ拡張：

    • 入力：0.001

    • 出力：0.004

    自然言語から SQL (NL2SQL) 生成：

    • 入力：0.00031

    • 出力：0.00078

    オブジェクト検出

    ops-object-detect-face-001

    USD/画像

    0.00029

    評価

    評価モジュールは、AI Search 用オープンプラットフォームが提供する検索拡張生成 (RAG) 開発プロセスを包括的に評価するためのものです。ユーザーが質問してから、RAG システムがコンテンツを取得し、LLM が回答を生成するまでが対象です。

    USD/1,000 トークン

    入力：0.0007

    出力：0.0021

    モデルのカスタマイズ

    モデル名

    説明

    価格

    ベクトル次元削減モデルのカスタムトレーニング

    ベクトル次元削減モデルのカスタムトレーニングでは、提供されたベクトルデータに基づいてベクトル次元削減モデルをカスタマイズできます。実際のビジネスシナリオでは、まず埋め込みモデルを使用してテキストやクエリをベクトル化し、次にベクトル次元削減モデルを使用してベクトルの次元をさらに削減します。

    消費されたコンピューティングリソースの CU 数に基づいて課金されます。各 CU の価格は 0.5422614 USD です。

    消費される CU 数は、トレーニングデータの量と次元によって異なります。たとえば、100,000 個の 1024 次元のデータでモデルをトレーニングする場合、約 250 CU が消費され、料金は 250 × 0.5422614 = 135.56535 USD となります。

    モデルデプロイ

    課金式：CU 価格 × インスタンスタイプあたりの CU 数 × インスタンス数

    次の表に課金ルールを示します。

    インスタンスタイプ

    CU 価格 (USD/時間)

    マシンあたりの CU 数

    マシンあたりの料金 (USD/時間)

    gpu.v100.16g.x1

    0.15

    30.14

    4.521

    gpu.t4.16g.x1

    16.07

    2.4105

    gpu.a10.24g.x1

    11.01

    1.6515

    たとえば、モデルサービスをデプロイするために 2 つの gpu.a10.24g.x1 インスタンスを使用した場合、料金は次のように計算されます：0.15 × 11.01 × 2 = 3.303 USD/時間。

    サービス開発

    インスタンスを起動すると、従量課金で課金されます。料金は次の式で計算されます：CU 価格 × インスタンスタイプあたりの CU 数 × インスタンス数。

    次の表に課金ルールを示します。

    インスタンスタイプ

    CU 価格 (USD/時間)

    マシンあたりの CU 数

    マシンあたりの料金 (USD/時間)

    gpu.t4.16g.x1

    0.15

    16.07

    2.4105

    ops.basic1.gi.large

    0.61

    0.0915

    たとえば、1 つの ops.basic1.gi.large インスタンスを選択した場合、料金は次のように計算されます：0.15 × 0.61 × 1 = 0.0915 USD/時間。

    ドイツ (フランクフルト) リージョン

    モデル名

    モデル ID

    課金単位

    価格 (0～500 ユニット)

    価格 (500 ユニット超)

    ドキュメント内容解析

    ops-document-analyze-001

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000272

    USD/画像

    0.00073

    USD/テーブル

    0.00157

    ドキュメント内容解析 - 意味理解に基づく階層構造の抽出

    説明

    ドキュメント内容解析サービスを呼び出す際、パラメーターを使用して、意味理解に基づくドキュメント階層構造の抽出機能を有効にするかどうかを制御できます。この機能が有効な場合、ドキュメント解析料金に加えて、この機能には 0.00052 USD/1,000 トークンが課金されます。

    USD/1,000 トークン

    0.00052

    画像テキスト認識

    ops-image-analyze-ocr-001

    USD/呼び出し

    0.012

    0.0031

    画像内容理解

    ops-image-analyze-vlm-001

    USD/1,000 トークン

    0.011

    ドキュメントチャンキング

    ops-document-split-001

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000003

    テキスト埋め込み

    ops-text-embedding-001

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000072

    ops-text-embedding-002

    0.0009

    0.000054

    ops-text-embedding-zh-001

    0.0009

    0.000022

    ops-text-embedding-en-001

    0.0009

    0.000019

    ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base

    0.0009

    0.00003

    ops-qwen3-embedding-0.6b

    0.0009

    0.000062

    マルチモーダル埋め込み

    テキストと画像の埋め込みに使用されます

    ops-m2-encoder

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000039

    ops-m2-encoder

    画像埋め込み

    USD/画像

    0.0009

    0.000032

    ops-m2-encoder-large

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000065

    ops-m2-encoder-large

    画像ベクトル化

    USD/画像

    0.0009

    0.000042

    ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct

    テキスト埋め込み

    USD/1,000 トークン

    0.0009

    0.000162

    ops-gme-qwen2-vl-2b-instruct

    画像埋め込み

    USD/画像

    0.0009

    0.000146

    ops-mm-embedding-face-001

    画像ベクトル化

    USD/画像

    0.007

    0.0007

    スパーステキスト埋め込み

    ops-text-sparse-embedding-001

    USD/1,000 トークン

    0.001

    0.0004

    ベクトル次元削減サービス

    ops-embedding-dim-reduction-001

    USD/ドキュメント

    0.0009

    0.0000064

    リランキングサービス

    ops-bge-reranker-larger

    USD/ドキュメント

    0.0005

    0.000048

    ops-text-reranker-001

    0.0005

    0.00016

    ops-qwen3-reranker-0.6b

    0.0005

    0.000026

    動画スナップショット

    ops-video-snapshot-001

    USD/1,000 画像

    0.03

    音声認識

    ops-audio-asr-001

    USD/時間

    0.2

    検索エンジン

    Alibaba Cloud Elasticsearch は、オープンソースの Elasticsearch をベースに構築されたフルマネージド型クラウドサービスです。オープンソースの機能と 100% 互換であり、すぐに利用を開始できるほか、従量課金制にも対応しています。詳細については、「Elasticsearch」をご参照ください。

    OpenSearch-Vector Search Edition ：課金の詳細については、「Vector Search Edition」をご参照ください。

    LLM

    qwen3-235b-a22b

    USD/1,000 トークン

    入力：0.0007

    出力：0.0028

    ops-qwen-turbo

    入力：0.000065

    出力：0.00026

    qwen-turbo

    入力：0.00005

    出力：0.0002

    qwen-plus

    入力：0.0004

    出力：0.0012

    qwen-max

    入力：0.0016

    出力：0.0064

    クエリ分析

    ops-query-analyze-001

    USD/1,000 トークン

    入力：0.004

    出力：0.018

    オブジェクト検出

    ops-object-detect-face-001

    USD/画像

    0.00029

    注意事項

    • サービス名はサービス ID および API パラメータと 1 対 1 で対応しています。詳細については、「サービスの概要」をご参照ください。

    • 請求書は実際の使用量に基づいて 1 時間ごとに生成されます。

    • 階層型料金設定を採用しているサービスの場合、料金は各階層の使用量に基づいて計算されます。

    • 1,000 トークンを課金単位として使用するサービスの場合、使用量統計に小数点が含まれる場合があります。

    • サービスの中断を避けるため、Alibaba Cloud アカウントに料金滞納がないことを確認してください。

    課金例

    Germany (Frankfurt) リージョンで、ドキュメントチャンキングサービスを 1,000 ユニット呼び出すとします。料金は次のように計算されます：

    • 最初の 500 ユニット (500 を含む) の料金：0.0009 USD × 500 = 0.45 USD

    • 500 を超えるユニットの料金：0.000003 USD × 500 = 0.0015 USD

    • 合計料金：0.45 + 0.0015 = 0.4515 USD

    参考

    請求書の詳細を表示