Prezzi di Amazon Personalize

Grazie ad Amazon Personalize, puoi creare facilmente applicazioni in grado di offrire un'ampia gamma di esperienze di personalizzazione, che includono suggerimenti su prodotti specifici, riclassificazioni di prodotti e marketing diretto personalizzati. I suggerimenti possono essere offerti in tempo reale per rispondere rapidamente ai cambiamenti nelle intenzioni dell'utente o in batch.

I seguenti prezzi si applicano per l'utilizzo delle seguenti formule:

• user-personalization
• popularity-count
• Personalized-Ranking
• Next-Best-Action
• Trending-Now
• Similar-Items
  
• SIMS
• HRNN (legacy)
• HRNN-Metadata (legacy)
• HRNN-Coldstart (legacy)
  

L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).

Costi per l'importazione di dati: 0,05 USD/GB

Quando crei una soluzione personalizzata, l'addebito del costo avviene in base alle ore di formazione utilizzate per la formazione di una soluzione personalizzata con i tuoi dati. Amazon Personalize sceglie automaticamente i tipi di istanze migliori per addestrare la tua soluzione. Personalize calcola le ore di addestramento in base all'istanza utilizzata, il che significa che il numero di ore di addestramento addebitate può essere superiore al tempo trascorso realmente durante l'addestramento.

Costi di addestramento: 0,24 USD per ora di addestramento

Suggerimenti in tempo reale
Per i suggerimenti in tempo reale, viene addebitato il numero di suggerimenti richiesti, indipendentemente dal numero di risultati restituiti. Per impostazione predefinita, Amazon Personalize addebita almeno 1 transazione di richiesta di suggerimenti al secondo (TPS) per tutte le campagne attive. Inoltre, Amazon Personalize consente di fornire una tariffa minima di transazione più alta, se necessario. Quando il tasso di suggerimenti necessari supera le TPS minime assegnate, Amazon Personalize si dimensiona automaticamente per gestire le richieste aggiuntive e ritorna alle TPS minime assegnate quando il traffico si riduce. Si noti che l'aumento del TPS minimo fornito farà aumentare il numero di richieste di suggerimenti che verranno addebitate.

* Amazon Personalize consente di configurare la campagna in modo che restituisca i metadati dell'elemento con la risposta alla richiesta di suggerimento. Per tutte le campagne con metadati dell'elemento abilitati, viene addebitato un costo aggiuntivo di 0,0167 USD per ogni 1.000 richieste di suggerimenti. Si noti che questo costo aggiuntivo si applica anche al TPS minimo fornito quando sono abilitati i metadati dell'elemento.

Suggerimenti in batch
Per i suggerimenti in batch, viene addebitato il numero di suggerimenti richiesti, indipendentemente dal numero di risultati restituiti.

Content Generator utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per generare temi per i suggerimenti in batch. È previsto un costo aggiuntivo di 1 USD per ogni output del tema.

Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati in tempo reale per fornire consigli in un carousel sulla propria home page. Vengono caricati 200 GB di dati al mese e la soluzione viene addestrata due volte a settimana, con ogni addestramento che richiede 15 ore. Per 10 ore al giorno, il carousel registra un traffico di 36.000 visite all'ora. Nelle ore non di punta, il carousel riceve un numero di visite inferiore a 3.600 all'ora, ovvero inferiore al tasso di transazione minimo di 1 TPS. Di conseguenza, Personalize si riduce automaticamente al valore minimo di 1 TPS e al cliente vengono addebitate 3.600 richieste di suggerimenti all'ora nell'arco di questo periodo (1 transazione al secondo x 3.600 secondi all'ora).

L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:

• Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 200 GB x 0,05 USD per GB = 10,00 USD
• Tariffa di addestramento della soluzione = 15 ore di addestramento x 8 addestramenti al mese x 0,24 USD per ora di addestramento = 28,80 USD
• Consumo e addebito dell'inferenza (inferenza in tempo reale)
        o Picco di utilizzo del traffico: 36.000 richieste di suggerimenti x 10 ore al giorno x 30 giorni al mese = 10.800.000 richieste di suggerimenti
        o Utilizzo del traffico fuori picco: 3.600 richieste di suggerimenti x 14 ore al giorno x 30 giorni al mese = 1.512.000 richieste di suggerimenti
        o 12.312.000 richieste di suggerimenti x 0,0556 USD per 1.000 richieste di suggerimenti in tempo reale = 684,55 USD

Costo totale = 10 USD + 28,80 USD + 684,55 USD = 723,35 USD
 

Per semplicità, supponiamo che l'azienda nell'esempio 1 crei un altro carosello di consigli che utilizza la stessa quantità di importazione e addestramento dei dati. Tuttavia, il traffico di questo carousel varia notevolmente nel corso della giornata. In questo esempio, il cliente ha fornito un TPS minimo più alto.

Utilizzo di inferenze e addebito: nella tabella seguente esamineremo uno scenario con traffico variabile per calcolare le richieste di suggerimento consumate in un giorno di utilizzo:

Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati per generare suggerimenti personalizzati sugli articoli per ogni utente nelle proprie campagne di marketing via e-mail. Acquisiscono 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore. L'azienda utilizza un'inferenza in batch per generare suggerimenti per 1 milione di utenti. Ogni richiesta di suggerimento restituisce 10 elementi per utente, tuttavia all'azienda viene addebitato solo 1 milione di richieste.

In questo caso le tariffe per l'utilizzo di Personalize saranno:

• Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
• Tariffa di addestramento della soluzione = 50 ore di addestramento * 0,24 USD per ora di addestramento = 12 USD
• Tariffa di inferenza = 1 milione di utenti x 0,067 USD/1.000 suggerimenti = 67 USD

Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79,50 USD
 

Un'azienda utilizza i suggerimenti personalizzati per generare suggerimenti personalizzati relativi ad articoli con tematiche specifiche. Acquisisce 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore. L'azienda utilizza un'inferenza in batch per generare suggerimenti a tema per 100 elementi di partenza. Ogni richiesta di suggerimento restituisce 25 elementi per ciascun elemento di partenza. L'azienda riceverà 100 temi in totale.

In questo caso le tariffe per l'utilizzo di Personalize saranno:
Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
Tariffa di addestramento della soluzione = 50 ore di addestramento x 0,24 USD per ora di addestramento = 12 USD
Costo di inferenza = 100 elementi di partenza x 0,067/1.000 suggerimenti + 100 temi x 1 USD/tema = 100,0067 USD
Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 100,0067 USD = 112,5067 USD

Amazon Personalize offre suggeritori ottimizzati per caso d'uso che semplificano la creazione e il mantenimento di soluzioni comuni per i suggerimenti. Scegli i suggeritori che desideri utilizzare e Amazon Personalize configurerà automaticamente i modelli di machine learning (ML) sottostanti e ne gestirà completamente il ciclo di vita. Puoi scegliere fra nove suggeritori che offrono raccomandazioni personalizzate per diversi touchpoint nella tua esperienza utente.

I seguenti prezzi si applicano per l'utilizzo delle seguenti formule:

• aws-ecomm-popular-items-by-view
• aws-ecomm-popular-items-by-purchases
• aws-ecomm-frequently-bought-together
• aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed
• aws-ecomm-recommended-for-you
• aws-vod-most-popular
• aws-vod-because-you-watched-x
• aws-vod-more-like-x
• aws-vod-top-picks
  

L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).

Costi per l'importazione di dati: 0,05 USD/GB

Ti verrà addebitata una tariffa oraria per ogni suggeritore in base al numero di utenti* nei tuoi set di dati elaborati da Amazon Personalize. Ogni suggeritore fornisce una tariffa fissa di suggerimenti all'ora senza costi aggiuntivi in base al numero di utenti nel set di dati.

* Amazon Personalize consente di configurare la funzione di suggerimento in modo che restituisca i metadati dell'elemento nella risposta dell'API. Per ogni funzione di suggerimento configurata in modo da restituire i metadati dell'elemento, viene addebitato un costo aggiuntivo di 0,1 USD all'ora.

Quando i suggerimenti all'ora superano il numero di suggerimenti gratuiti previsti dal piano dell'utente (vedi tabella sottostante), ti verrà addebitato il costo per i suggerimenti aggiuntivi utilizzati all'ora.

* Amazon Personalize consente di configurare la funzione di suggerimento in modo che restituisca i metadati dell'elemento nella risposta dell'API. È previsto un costo aggiuntivo di 0,0167 USD ogni 1.000 suggerimenti aggiuntivi per ogni funzione di suggerimento con i metadati dell'elemento abilitati.

*Il numero di utenti (identificati da un 'user_id') corrisponde al numero di utenti unici nell'insieme dei set di dati delle interazioni su "Utenti" e "Interazioni".

È possibile specificare la velocità di trasmissione effettiva per i suggeritori ottimizzati per i casi d'uso in suggerimenti al secondo (RPS). Se l'RPS minimo fornito supera i suggerimenti effettivi richiesti al secondo, l'RPS minimo fornito verrà conteggiato sui consigli gratuiti all'ora inclusi nel livello utente. Se l'RPS minimo assegnato ti fa superare i suggerimento gratuiti all'ora inclusi nel tuo livello utente, ti verranno addebitati anche i suggerimenti aggiuntivi. Ad esempio, se imposti l'RPS minimo su 10, ti verranno addebitati i 36.000 suggerimenti per quell'ora (3.600 secondi all'ora x 10 RPS) ad eccezione dei suggerimenti gratuiti all'ora nel tuo livello utente.

Una società di media fornisce tre diversi carousel di suggerimenti sulla propria app utilizzando tre suggeritori ottimizzati per i casi d'uso. Importa 200 GB di dati nel mese in questione e ha 2.000.000 utenti. I carousel registrano in genere meno di 9.000 visite all'ora; tuttavia, ci sono 140 ore di punta al mese in cui registrano 39.000 visite all'ora.

L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:

• Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 200 GB x 0,05 USD per GB = 10 USD
• Addebito per le ore del suggeritore:
  
  • Primi 100.000 utenti = 0,375 USD all'ora x 720 ore al mese x 3 suggeritori = 810 USD
    
  • Successivi 900.000 utenti = 900.000 utenti x 0,045 USD all'ora/100.000 utenti x 720 ore al mese x 3 suggeritori = 874,80 USD
  • Successivi 1.000.000 utenti = 1.000.000 utenti x 0,018 USD all'ora/100.000 utenti x 720 ore al mese x 3 suggeritori = 388,80 USD
  • Addebiti totali per ora di suggeritore = 810 USD + 874,80 USD + 388,80 USD = 2.073,60 USD
• Addebito per suggerimenti aggiuntivi:
  
  • 39.000 suggerimenti per ora di picco - 9.000 suggerimenti gratuiti all'ora = 30.000 suggerimenti aggiuntivi all'ora.
  • 30.000 suggerimenti aggiuntivi per ora di picco * 0,0833 USD/1.000 suggerimenti x 140 ore di picco x 3 suggeritori = 1.049,58 USD
    

Costo totale= 10 USD + 2.073,60 USD + 1.049.58 USD = 3.133,18 USD

Un rivenditore online utilizza quattro suggeritori ottimizzati per i casi d'uso per fornire suggerimenti sui prodotti nella pagina dei dettagli del prodotto. Carica 10 GB di dati nel mese in questione e ha 800.000 utenti. Il traffico verso questi suggeritori non supera mai le 6.000 visite all'ora.

L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:

• Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
• Costi utente:
  
  • Primi 100.000 utenti = 0,375 USD all'ora x 720 ore al mese x 4 suggeritori = 1.080 USD
  • Successivi 700.000 utenti = 700.000 utenti x 0,045 USD all'ora/100.000 utenti x 720 ore al mese x 4 suggeritori = 907,20 USD
  • Addebiti orari totali per suggeritore = 1080 USD + 907,20 USD = 1.987,20 USD
• Addebito per suggerimenti aggiuntivi:
  
  • Poiché l'azienda non supera mai i 6.000 suggerimenti all'ora forniti dai propri suggeritori, non sono previsti costi aggiuntivi.

Costo totale = 0,50 USD + 1.987,20 USD = 1.987,70 USD

Amazon Personalize utilizza il machine learning per segmentare automaticamente i tuoi utenti in base alla loro affinità con diversi prodotti, categorie, brand e altro ancora per creare campagne di marketing ancora più efficaci.

Le seguenti tariffe si applicano quando si utilizzano le seguenti formule per la segmentazione degli utenti:

• aws-item-affinity
• aws-item-attribute
  

L'addebito del costo avviene per GB di dati caricati in Amazon Personalize. Questo include i dati in tempo reale in streaming su Amazon Personalize e i dati di batch caricati tramite Amazon Simple Storage Service (S3).

Costi per l'importazione di dati: 0,05 USD/GB

L'addebito del costo avviene in base alle ore di addestramento utilizzate per l'addestramento di una soluzione personalizzata con i tuoi dati. Amazon Personalize sceglie automaticamente i tipi di istanze migliori per addestrare la tua soluzione. Personalize calcola le ore di addestramento in base all'istanza utilizzata, il che significa che il numero di ore di addestramento addebitate può essere superiore al tempo trascorso realmente durante l'addestramento.

Costi di addestramento: 0,24 USD per ora di addestramento

Ti viene addebitato il numero di segmenti richiesti in base al numero di utenti* nel set di dati elaborato da Amazon Personalize.

*Il numero di utenti (identificato con un "user_id") corrisponde agli utenti unici nell'insieme dei tuoi set di dati "Utenti" e "Interazioni".

Un rivenditore usa la segmentazione in batch per generare elenchi di utenti per campagne SMS e di messaggistica in app su prodotti specifici in vendita. Gestisce campagne su 10 prodotti e considera 2.000.000 di utenti per ogni campagna. Importa 10 GB di dati e l'addestramento richiede 50 ore.

La fattura per l'utilizzo di Amazon Personalize per queste campagne sarà:

• Tariffa per elaborazione e archiviazione di dati = 10 GB x 0,05 USD per GB = 0,50 USD
  
• Addebito per l'addestramento della soluzione = 50 ore di addestramento x 0,24 USD per ora di addestramento = 12 USD
• Addebito per generazione di segmento in batch, primi 100.000 utenti = 100.000 utenti x 0,016 USD/1.000 utenti x 10 query = 16 USD
  
• Addebito per generazione di segmento in batch, successivi 900.000 utenti = 900.000 utenti x 0,008 USD/1.000 utenti x 10 query = 72 USD
  
• Addebito per generazione segmento in batch, successivo 1.000.000 utenti = 1.000.000 utenti x 0,004 USD/1.000 utenti x 10 query = 40 USD

Costo totale = 0,50 USD + 12 USD + 16 USD + 72 USD + 40 USD = 140,50 USD
 

Una società di media utilizza la segmentazione in batch per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati ai film in streaming sulla base degli attributi dei film, come genere, attore/attrice protagonista e premi vinti. L'azienda utilizza i segmenti di utenti generati per indirizzare le proprie campagne di marketing via e-mail. Il servizio tiene in considerazione 20 milioni di utenti per ogni campagna. L'azienda utilizza 650 GB di dati e l'addestramento richiede 1.800 ore. Esegue la segmentazione in base a 25 diversi attributi dei film per le loro campagne.

L'importo fatturato per il mese in questione per l'utilizzo di Amazon Personalize sarà il seguente:

• Elaborazione e archiviazione di dati = 650 GB * 0,05 USD per GB = 32,50 USD
  
• Addebito di addestramento della soluzione = 1,800 ore di addestramento * 0,24 USD per ora di addestramento = 432 USD
  
• Addebito per le inferenze, primi 100.000 utenti = 100.000 utenti x 0,016 USD/1.000 utenti x 25 query = 40 USD
  
• Addebito per generazione segmento in batch, successivi 900.000 utenti = 900.000 utenti x 0,008 USD/1.000 utenti x 25 query = 180 USD
  
• Addebito per generazione segmento in batch, successivi 9 milioni di utenti = 9.000.000 utenti x 0,004 USD/1.000 utenti x 25 query = 900 USD
  
• Addebito per generazione segmento in batch, successivi 10 milioni di utenti = 10.000.000 utenti x 0,001 USD/1.000 utenti x 25 query = 250 USD

Costo totale = 32,50 USD + 432 USD + 40 USD + 180 USD + 900 USD + 250 USD = 1.834,50 USD