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Platform For AI:Elastic Algorithm Service (EAS) の課金

最終更新日:Apr 21, 2026

Elastic Algorithm Service (EAS) は、コンピューティングリソース、システムディスク、および専用ゲートウェイに対して、従量課金、サブスクリプション、および Serverless の課金方法をサポートしています。

課金概要

EAS を使用してサービスをデプロイすると、コンピューティングリソース、システムディスク、および専用ゲートウェイに対して料金が発生します:

  • コンピューティングリソース:パブリックリソースグループ、専用リソースグループ、および Lingjun AI 計算リソース。

  • システムディスク (オプション):各ノードには無料クォータ (パブリックリソースグループは 30 GiB、専用リソースグループは 200 GiB) が含まれています。無料クォータを超える使用量は別途課金されます。

  • 専用ゲートウェイ (オプション):デプロイメントでは、デフォルトで無料の共有ゲートウェイが使用されます。セキュリティ分離、アクセス制御、またはカスタムドメイン名が必要な場合は、専用ゲートウェイを購入してください。

EAS は、以下の課金方法をサポートしています:

  • 従量課金:サービス呼び出しではなく、サービスランタイムに基づいて課金されます。需要が不確実または変動するワークロードに適しています。

  • サブスクリプション:割引価格が適用される前払い方式です。長期的で安定したワークロードに適しています。

SDWebUI および ComfyUI について、EAS は Serverless バージョンを提供しています。デプロイメントは無料です。課金は、アクティブなリクエスト処理中にのみ適用されます。

重要

Elastic IP Address (EIP)、Object Storage Service (OSS)、Apsara File Storage NAS (NAS) などの他の Alibaba Cloud サービスを使用する場合、それらは別途課金されます。

課金期間

従量課金

従量課金リソースについては、予期せぬ料金が発生しないように、課金がいつ開始され、いつ停止するのかを理解してください。アイドル状態のモデルサービスは速やかに停止してください。

リソースタイプ

課金開始時刻

課金終了時刻

パブリックリソース

サービスが 実行中 状態になると課金が開始されます。サービス呼び出しが行われなくても料金は発生します。

モデルサービスが停止され、そのリソースがリリースされると課金が停止します。

重要

課金を停止するには、サービスインスタンスを停止または削除します。

専用リソース

マシンが作成され、実行中 状態になると課金が開始されます。マシン上にサービスがデプロイされていなくても料金は発生します。

  • マシンリソースが削除されたとき。

  • マシンが 停止済み 状態になったとき。

重要

停止済み 状態は、支払い遅延によってのみトリガーされます。課金を一時停止するために手動でマシンを停止することはできません。課金を停止するには、従量課金のマシンを削除する必要があります。

システムディスク

システムディスクの購入後に課金が開始されます。

  • 専用リソースグループ内のマシンが削除されたとき。

  • パブリックリソースを使用してデプロイされたサービスが削除されたとき。

専用ゲートウェイ

専用ゲートウェイの作成後に課金が開始されます。

専用ゲートウェイが削除されたとき。

サービスのスケーリング

  • スケールアウト:新しいリソースの課金は、スケールアウト操作が完了したときに開始されます。

  • スケールイン:リリースされたリソースの課金は、リリース操作が完了したときに停止します。残りのリソースについては引き続き課金されます。

サブスクリプション

リソースタイプ

課金開始時刻

課金終了時刻

専用リソース

購入日の翌日の 00:00:00 に課金が開始されます。

有効期限。

AI コンピューティングリソース (Lingjun リソース)

購入日の翌日の 00:00:00 に課金が開始されます。

有効期限。

システムディスク

システムディスクの購入後に課金が開始されます。

有効期限。

専用ゲートウェイ

専用ゲートウェイの作成後に課金が開始されます。

有効期限。

Serverless

Serverless Edition のサービスは無料でデプロイできます。課金は、リクエスト処理中の実際のランタイムに対してのみ適用されます。

  • :WebUI からの画像生成リクエストが完了するのに 10 秒かかった場合、その 10 秒間に対して課金されます。

  • 使用制限:現在、Serverless Edition を使用してデプロイできるのは SDWebUI と ComfyUI のみです。料金の詳細はデプロイページで確認できます。

課金項目

次の表は、さまざまなリソースの課金方法について説明しています:

  • Serverless サービスを除き、従量課金リソースは分単位で課金されます。

  • 従量課金のパブリックリソースについては、不要な料金を避けるために、アイドル状態のモデルサービスを速やかに停止してください。

  • 一部のインスタンスタイプは、特定のリージョンで一時的に利用できない場合があります。

課金項目

課金方法

課金計算式

単価

パブリックリソース

従量課金

(リソースベースの構成)

各モデルサービスの課金額 = インスタンス数 × (CPU コア数 × (単価 / 60) + メモリサイズ × (単価 / 60)) × 期間 (分)

料金の詳細については、「リソースベースの構成」をご参照ください。

読みやすくするために、価格は 1 時間あたりで表示されていますが、課金は 1 分あたりで行われます。1 分あたりの価格を求めるには、1 時間あたりの価格を 60 で割ります。

従量課金 (特定のインスタンスタイプ)

各モデルサービスの課金額 = インスタンス数 × (インスタンスタイプの単価 / 60) × 期間 (分)

料金はリージョンとインスタンスタイプによって異なります。コンソールに表示される価格が最終的な価格となります。

サポートされているインスタンスタイプのリストについては、「付録:パブリックリソースグループのインスタンスタイプ」をご参照ください。

専用リソース

従量課金

各リソースグループの課金額 = インスタンス数 × (単価 / 60) × 使用期間 (分)

料金の詳細については、EAS 専用マシン (従量課金) の購入ページをご参照ください。

サブスクリプション

各リソースグループの課金額 = インスタンス数 × 単価 × サブスクリプション期間 (月)

料金の詳細については、EAS 専用マシン (前払い) の購入ページをご参照ください。

AI コンピューティングリソース (Lingjun リソース)

サブスクリプション

Lingjun リソースをサブスクリプションで購入し、得られたクォータを使用して EAS サービスをデプロイします。

AI コンピューティングリソースの課金の詳細については、「AI コンピューティングリソースの課金」をご参照ください。

システムディスク

従量課金

課金額 = インスタンス数 × システムディスク容量 (GiB) × (単価 / 60) × 使用期間 (分)

料金の詳細については、ブロックストレージ (ESSD PL1) のページをご参照ください。

サブスクリプション

課金額 = インスタンス数 × システムディスク容量 (GiB) × 単価 × サブスクリプション期間 (月)

料金の詳細については、ブロックストレージ (ESSD PL1) のページをご参照ください。

専用ゲートウェイ

従量課金

課金額 = (ゲートウェイの単価 / 60) × ゲートウェイノード数 × 使用期間 (分)

料金の詳細については、EAS 専用ゲートウェイ (従量課金) のページをご参照ください。

サブスクリプション

課金額 = ゲートウェイの単価 × ゲートウェイノード数 × サブスクリプション期間 (月)

料金の詳細については、EAS 専用ゲートウェイ (前払い) のページをご参照ください。

サービス推論 (Serverless)

サービスがリクエストを処理する際の実際のランタイムに基づいて課金されます。

課金額 = サービス推論時間 (秒) × 単価 (秒あたり)

現在、Serverless サービスとしてデプロイできるのは SDWebUI と ComfyUI のみです。料金の詳細はデプロイページをご参照ください。

表 1. リソースベースの構成

重要

以下の料金情報は参考用です。実際の料金は、コンソールまたは購入ページに表示される価格によって決定されます。

リソースタイプ

料金

CPU

0.03 (米ドル/コア/時間)

メモリ

0.004 (米ドル/GB/時間)

料金に関する免責事項

このドキュメントに記載されているすべての価格は参考用です。実際の価格については、請求書をご参照ください。

課金例

重要

以下の課金例は参考用です。実際の料金は、コンソールまたは購入ページに表示される価格によって異なります。

パブリックリソースグループ

従量課金

  • シナリオ:中国 (杭州) リージョンのパブリックリソースグループで、指定リソース オプションを使用してモデルサービスをデプロイするとします。

    • 09:00:00 に、サービスは実行中状態になり、2 CPU コアと 8 GB のメモリを使用します。

    • 10:00:00 に、サービスは 1 CPU コアと 4 GB のメモリにスケールインします。

    • 11:00:00 に、サービスは 4 CPU コアと 16 GB のメモリにスケールアウトします。

    • 12:00:00 に、サービスは停止済み状態になります。

  • コスト計算:

    請求額 = (2 × 0.03 + 8 × 0.004) + (1 × 0.03 + 4 × 0.004) + (4 × 0.03 + 16 × 0.004) = 0.322 米ドル

専用リソースグループ

サブスクリプション

  • シナリオ

    中国 (杭州) リージョンで、それぞれ 4 コア CPU と 15 GB NVIDIA T4 GPU を搭載した 2 つのインスタンスを 3 か月のサブスクリプションで購入するとします。価格はインスタンスあたり月額 570 米ドルです。この価格は参考用です。

  • コスト計算

  • 合計金額 = 2 × 570 × 3 = 3,420 米ドル

従量課金

  • シナリオ:

    中国 (杭州) リージョンで、2 つの ecs.g6.6xlarge インスタンス (24 コア CPU、96 GB メモリ) を従量課金で 45 分間購入するとします。価格はインスタンスあたり時間額 1.02 米ドルです。この価格は参考用です。

  • コスト計算

  • 請求額 = 2 × (1.02 / 60) × 45 = 1.53 米ドル

システムディスク

サブスクリプション

  • シナリオ:中国 (杭州) リージョンの専用リソースグループで、それぞれ 300 GiB のシステムディスクを持つ 2 つのインスタンスを 3 か月のサブスクリプションで購入するとします。

  • コスト計算

  • 請求額 = 2 × (300 - 200) × 0.153 × 3 = 91.8 米ドル

従量課金

  • 専用リソースグループ

    • シナリオ:中国 (杭州) リージョンの専用リソースグループで、従量課金で 2 つのインスタンスを購入するとします。各インスタンスには 300 GiB のシステムディスクがあり、5 時間実行されます。

    • コスト計算

    • 請求額 = 2 × (300 - 200) × 0.000319 × 5 = 0.319 米ドル
  • パブリックリソースグループ

    • シナリオ:中国 (杭州) リージョンのパブリックリソースグループで、従量課金で 2 つのインスタンスを購入するとします。各インスタンスには 300 GiB のシステムディスクがあり、5 時間実行されます。

    • コスト計算

    • 請求額 = 2 × (300 - 30) × 0.000319 × 5 = 0.8613 米ドル

パブリックリソースグループのインスタンス

以下の表は、利用可能なパブリックリソースグループのインスタンスタイプの一部をリストしています。完全なリストについては、サービスをデプロイ ページの リソースデプロイ情報 セクションをご参照ください。詳細については、「カスタムデプロイメント」をご参照ください。サポートされているインスタンスタイプはリージョンによって異なります。コンソールに表示される仕様が優先されます。

CPU タイプ

インスタンスタイプ

vCPU

メモリ (GB)

ecs.c7.large

2

4

ecs.c7.xlarge

4

8

ecs.c7.2xlarge

8

16

ecs.c7.4xlarge

16

32

ecs.c7.6xlarge

24

48

ecs.c7.8xlarge

32

64

ecs.c7.16xlarge

64

128

ecs.r7.4xlarge

16

128

ecs.r7.large

2

16

ecs.r7.xlarge

4

32

ecs.r7.2xlarge

8

64

ecs.r7.6xlarge

24

192

ecs.r7.8xlarge

32

256

ecs.r7.16xlarge

64

512

ecs.g7.large

2

8

ecs.g7.xlarge

4

16

ecs.g7.2xlarge

8

32

ecs.g7.4xlarge

16

64

ecs.g7.6xlarge

24

96

ecs.g7.8xlarge

32

128

ecs.g7.16xlarge

64

256

ecs.g6.large

2

8

ecs.g6.xlarge

4

16

ecs.g6.2xlarge

8

32

ecs.g6.4xlarge

16

64

ecs.g6.6xlarge

24

96

ecs.g6.8xlarge

32

128

ecs.c6.large

2

4

ecs.c6.xlarge

4

8

ecs.c6.2xlarge

8

16

ecs.c6.4xlarge

16

32

ecs.c6.6xlarge

24

48

ecs.c6.8xlarge

32

64

ecs.r6.large

2

16

ecs.r6.xlarge

4

32

ecs.r6.2xlarge

8

64

ecs.r6.4xlarge

16

128

ecs.r6.6xlarge

24

192

ecs.r6.8xlarge

32

256

ecs.g5.6xlarge

24

96

ecs.c5.6xlarge

24

48

ecs.g8y.large

2

8

ecs.g8y.xlarge

4

16

ecs.g8y.2xlarge

8

32

ecs.g8y.4xlarge

16

64

ecs.g8y.8xlarge

32

128

ecs.g8y.16xlarge

64

256

ecs.c7a.large

2

4

ecs.c7a.xlarge

4

8

ecs.c7a.2xlarge

8

16

ecs.c7a.4xlarge

16

32

ecs.c7a.8xlarge

32

64

ecs.c7a.16xlarge

64

128

ecs.g7a.large

2

8

ecs.g7a.xlarge

4

16

ecs.g7a.2xlarge

8

32

ecs.g7a.4xlarge

16

64

ecs.g7a.8xlarge

32

128

ecs.g7a.16xlarge

64

256

GPU タイプ

インスタンスタイプ

vCPU

メモリ (GB)

GPU メモリ

ml.gu7i.c8m30.1-gu30

8

30

1 × 24 GB

ml.gu7i.c16m60.1-gu30

16

60

1 × 24 GB

ml.gu7i.c32m188.1-gu30

32

188

1 × 24 GB

ml.gu7i.c64m376.2-gu30

64

376

2 × 24 GB

ml.gu7i.c128m752.4-gu30

80

256

4 × 24 GB

ecs.gn5i-c4g1.xlarge

4

16

1 × 8 GB

ecs.gn5i-c8g1.2xlarge

8

32

1 × 8 GB

ecs.gn5-c4g1.xlarge

4

30

1 × 16 GB

ecs.gn5-c8g1.2xlarge

8

60

1 × 16 GB

ecs.gn5-c8g1.4xlarge

16

120

2 × 16 GB

ecs.gn5-c28g1.7xlarge

28

112

1 × 16 GB

ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge

4

23

1 × 4 GB

ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge

10

46

1 × 8 GB

ecs.gn6i-c4g1.xlarge

4

15

1 × 16 GB

ecs.gn6i-c8g1.2xlarge

8

31

1 × 16 GB

ecs.gn6i-c16g1.4xlarge

16

62

1 × 16 GB

ecs.gn6i-c24g1.6xlarge

24

93

1 × 16 GB

ecs.gn6i-c24g1.12xlarge

48

186

2 × 16 GB

ecs.gn6i-c24g1.24xlarge

96

372

4 × 16 GB

ecs.gn7i-c8g1.2xlarge

8

30

1 × 24 GB

ecs.gn7i-c16g1.4xlarge

16

60

1 × 24 GB

ecs.gn7i-c32g1.8xlarge

32

188

1 × 24 GB

ecs.gn7i-c32g1.16xlarge

64

376

2 × 24 GB

ecs.gn7i-c32g1.32xlarge

128

752

4 × 24 GB

ecs.gn6v-c8g1.2xlarge

8

32

1 × 16 GB

ecs.gn6v-c8g1.4xlarge

16

64

2 × 16 GB

ecs.gn6v-c8g1.8xlarge

32

128

4 × 16 GB

ecs.gn6e-c12g1.3xlarge

12

92

1 × 32 GB

ecs.gn6e-c12g1.12xlarge

48

368

4 × 32 GB

ecs.gn6e-c12g1.24xlarge

96

736

8 × 32 GB

ecs.gn7-c12g1.3xlarge

12

94

1 × 40 GB

ecs.gn7-c13g1.13xlarge

52

378

4 × 40 GB

ecs.gn7-c13g1.26xlarge

104

756

8 × 40 GB

ecs.gn7-c13g1.6xlarge

26

189

2 × 40 GB

ecs.gn7e-c16g1.4xlarge

16

125

1 × 80 GB

ecs.gn7e-c16g1.8xlarge

32

250

2 × 80 GB

ecs.gn7e-c16g1.16xlarge

64

500

4 × 80 GB

ecs.gn7e-c16g1.32xlarge

128

1000

8 × 80 GB