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Platform For AI:模型線上服務(EAS)計費說明

更新時間:Aug 16, 2025

本文為您介紹EAS的計費項目和計費方式。

計費概覽

當您使用EAS部署服務,可能會涉及計算資源、系統硬碟和專屬網關的使用和計費:

  • 計算資源:包括公用資源、專屬資源、靈駿智算資源。

  • 系統硬碟(可選):提供免費額度(公用資源30G,專屬資源200G),使用額外系統硬碟需單獨計費。

  • 專屬網關(可選):部署預設使用共用網關(免費),如果您有安全隔離、存取控制、自訂網域名等需求,可以付費購買專屬網關,使用專屬網關需手動設定。

關於計費模式,EAS提供以下2種計費模式。

  • 隨用隨付:根據服務運行時間長度進行計費(非服務調用量)。適合不確定的、需求波動大的情境。

  • 訂用帳戶:先付費再使用,可以享受更優惠的價格。適合長期穩定的業務。

對於SDWebUIComfyUI,EAS提供了Serverless版本,服務部署完全免費,僅在服務調用時根據實際推理時間長度計費。

重要

如果使用了彈性公網、 OSS、NAS 等其他阿里雲服務,將產生歸屬於其他雲端服務的費用。

計費時段

隨用隨付

對於隨用隨付資源的使用,您需要特別關注計費的開始與停止,防止產生意外計費。建議您及時停止無用的模型服務,以免產生不必要的費用。

資源類型

計費開始時間

計費結束時間

公用資源

服務進入運行中狀態的時間(即使不進行任何服務調用也正常計費)。

模型服務停止(模型服務釋放資源)的時間。

重要

您需要停止或刪除服務執行個體。

專屬資源

機器建立成功並進入運行狀態(狀態為運行中)的時間(即使不部署服務也正常計費)。

  • 機器資源被成功刪除的時間。

  • 機器資源處於已停機狀態。

重要

已停機狀態只能因欠費被觸發,目前沒有主動停機的方式,您需要刪除後付費機器資源來停止計費。

系統硬碟

系統硬碟購買成功後開始計費。

  • 專屬資源群組機器被成功刪除的時間

  • 使用公用資源部署的服務被成功刪除的時間。

專屬網關

專屬網關建立成功(即使不使用也正常計費)。

專屬網關被成功刪除的時間。

關於服務擴縮容

  • 服務擴容:新資源從擴容成功的時間開始計費。

  • 服務縮容:釋放的資源從釋放成功的時間停止計費,剩餘資源繼續計費。

訂用帳戶

資源類型

計費開始時間

計費結束時間

專屬資源

購買次日00:00:00起算。

到期時間。

AI計算資源(靈駿智算資源)

購買次日00:00:00起算。

到期時間。

系統硬碟

系統硬碟購買成功後開始計費。

到期時間。

專屬網關

購買成功後開始計費。

到期時間。

服務推理(Serverless版)

  • Serverless版服務的部署完全免費,僅在服務調用時,按推理時間長度計費。

  • 例如,您在WebUI頁面單擊產生後,運行10秒產生映像,則計費時間長度為10秒。

  • 目前僅SDWebUI和ComfyUI支援部署Serverless版服務,您可以在部署頁面查看定價詳情。

注意事項

本文中所有的價格資訊僅供參考,實際價格請以出賬賬單為準。

計費項目

您可以通過下表詳細瞭解不同資源的計費方式。

計費項目

計費方式

計費公式

單價

其他注意事項

公用資源

隨用隨付

(指定機器資源)

每個模型服務的賬單金額=執行個體數×(cpu核心數量×(單價/60)+記憶體數×(單價/60))×時間長度(分鐘)

定價詳情請參見指定機器資源(為方便查看,該定價為小時價,而實際以分鐘價計費。使用價格除以60即可得到分鐘價)。

  • 計費時間長度的統計粒度為分鐘。

  • 建議您及時停止無用的模型服務,以免產生不必要的費用。

隨用隨付(指定機器型號)

每個模型服務的賬單金額=執行個體數×(執行個體規格定價單價/60)×時間長度(分鐘)

不同地區不同執行個體規格的定價不一致。以控制台頁面定價為準。

關於公用資源群組支援使用的規格列表,請參見附錄:公用資源群組規格列表

  • 計費時間長度的統計粒度為分鐘。

  • 建議您及時停止無用的模型服務,以免產生不必要的費用。

  • 部分執行個體規格在某些地區可能短期內無貨,此時無法購買。

專屬資源

隨用隨付

每個資源群組的賬單金額=機器規格數量×(定價/60)×使用時間長度(分鐘)

隨用隨付的定價詳情,請前往EAS專屬機器後付費購買頁面查看。

  • 計費時間長度的統計粒度為分鐘。

  • 部分機器資源在某些地區可能短期內無貨,此時無法購買。

訂用帳戶

每個資源群組的賬單金額=機器規格數量×定價×購買時間長度(月)

預付費(訂用帳戶)的定價詳情請前往EAS專屬機器預付費購買頁面查看。

部分機器資源在某些地區可能短期內無貨,此時無法購買。

AI計算資源(靈駿智算資源)

訂用帳戶

您可以預付費購買靈駿智算資源,並使用相應資源Quota部署EAS服務。關於AI計算資源的計費詳情,請參見AI計算資源計費說明

系統硬碟

隨用隨付

賬單金額=執行個體數(機器規格數量)×系統硬碟容量(GiB)×(單價/60)×使用時間長度(分鐘)

定價詳情請前往Block Storage(ESSD雲端硬碟PL1)頁面查看。

訂用帳戶

賬單金額=機器規格數量×系統硬碟容量(GiB)×單價×購買時間長度(月)

定價詳情請前往Block Storage(ESSD雲端硬碟PL1)頁面查看。

專屬網關

隨用隨付

賬單金額=(網關單價/60)×網關節點數量×運行時間長度(分鐘)

定價詳情請前往EAS專屬網關後付費頁面查看。

訂用帳戶

賬單金額=網關單價×網關節點數量×購買時間長度(月)

預付費定價詳情請前往EAS專屬網關預付費頁面查看。

服務推理(Serverless版)

服務調用時根據實際推理時間長度計費

賬單金額=服務推理時間長度(秒)×單價(元/秒)

目前僅SDWebUI和ComfyUI支援部署Serverless版服務,您可以在部署頁面查看定價詳情。

表 1. 指定機器資源

重要

以下提供的定價資訊僅供參考,實際費用以您購買的雲端服務的控制台頁面(或購買頁面)為準。

資源類型

定價

CPU

0.03(USD/核/小時)

記憶體

0.004(USD/G/小時)

計費案例

重要

以下計費案例僅供參考,實際費用以您購買的雲端服務的控制台頁面(或購買頁面)為準。

公用資源群組計費案例

隨用隨付樣本

  • 樣本情境描述:

    假設您使用指定機器資源方式的公用資源群組部署模型服務,資源群組在華東1(杭州)地區。

    • 2019年6月3日09:00:00服務進入運行狀態,初始佔用資源為2 CPU Core+8 GB。

    • 2019年6月3日10:00:00完成縮容,佔用資源減少到1 CPU Core+4 GB。

    • 2019年6月3日11:00:00完成了擴容,佔用資源增加到4 CPU Core+16 GB。

    • 2019年6月3日12:00:00,服務進入停止狀態。

  • 費用計算:

    賬單金額=2×0.03+8×0.004+1×0.03+4×0.004+4×0.03+16×0.004=0.322 USD

專屬資源群組計費案例

訂用帳戶樣本

  • 樣本情境描述:

    假設您使用訂用帳戶的方式,購買了華東1(杭州)地區的4 CPU Core+15 GB GPU T4卡2台,購買時間長度為3個月,定價為570(USD/月)(實際價格以產品購買為準)。

  • 費用計算:

  • 總金額=2×570×3=3420 USD

隨用隨付樣本

  • 樣本情境描述:

    假設您使用隨用隨付的方式,購買了華東1(杭州)地區ecs.g6.6xlarge(24 CPU Core+96 GB)2台,使用時間長度為45分鐘,定價為1.02 (USD/小時)(實際價格以產品購買為準)。

  • 費用計算:

  • 賬單金額=2×(1.02/60)×45=1.53 USD

系統硬碟計費案例

訂用帳戶樣本

  • 樣本情境描述:

    假設您使用專屬資源群組訂用帳戶的方式,購買了華東1(杭州)地區的2台機器資源,每台機器資源指定為300 GiB的系統硬碟,購買時間長度為3個月。

  • 費用計算:

  • 賬單金額=2×(300-200)×0.153×3=91.8 USD

隨用隨付樣本

  • 專屬資源群組

    • 樣本情境描述:

      假設您使用專屬資源群組隨用隨付的方式,購買了華東1(杭州)地區的2台機器資源,每台機器資源指定為300 GiB的系統硬碟,使用時間長度為5小時。

    • 費用計算:

    • 賬單金額=2×(300-200)×0.000319×5=0.319 USD
  • 公用資源群組

    • 樣本情境描述:

      假設您使用公用資源群組隨用隨付的方式購買了華東1(杭州)地區的2個執行個體機器節點,每個執行個體機器節點指定的系統硬碟大小為300 GiB,使用時間長度為5小時。

    • 費用計算:

    • 賬單金額=2×(300-30)×0.000319×5=0.8613 USD

附錄:公用資源群組規格列表

EAS支援使用的部分公用資源規格列表如下,您可以前往自訂部署的建立服務頁面的資源部署資訊地區,查看更完整的規格列表資訊,詳情請參見自訂部署。不同地區支援的資源規格略有不同,以控制台顯示為準。

CPU類型

執行個體規格

vCPU

記憶體(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類型

執行個體規格

vCPU

記憶體(GB)

GPU顯存

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