Amazon Comprehend は、自然言語処理、個人識別情報 (PII) 検出とリダクション、カスタム分類とエンティティ検出、トピックモデリングを提供し、生のテキストや、一部の API では PDF や Word などのドキュメントフォーマットを分析できる幅広いアプリケーションを可能にします。
- 自然言語処理: Amazon Comprehend API を使用して、エンティティ認識、感情分析、構文解析、キーフレーズ抽出、および言語検出により、自然言語からインサイトを抽出することができます。これらのリクエストは 100 文字を 1 ユニット (1 ユニット = 100 文字) として計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) の最低料金が発生します。
- 個人識別情報 (PII): Detect PII API は、ドキュメント内の個人識別情報 (“PII”) エンティティの位置を特定します。この API はドキュメントの編集済バージョンを生成するために使用できます。Contains PII API はドキュメント内に PII が含まれているかどうかを判定します。これらのリクエストも、100 文字を 1 ユニット (1 ユニット = 100 文字) として計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) の最低料金が発生します。
- カスタム Comprehend: カスタム分類とエンティティ API により、カスタム NLP モデルをトレーニングして、テキストの分類と、カスタムエンティティの抽出が行えます。非同期推論リクエストは 100 文字を 1 ユニットとして計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) が最低料金となります。モデルトレーニング (秒単位で請求) については 1 時間に 3 USD、カスタムモデル管理には 1 か月に 0.50 USD が課金されます。同期カスタム分類およびエンティティ推論リクエストの場合、エンドポイントに適切なスループットをプロビジョニングします。エンドポイントを起動してから削除されるまで課金されます。
- トピックモデリング: トピックモデリングでは、Amazon S3 に保存されたドキュメントのコレクションから、関連表現やトピックが特定されます。コレクション内の最も一般的なトピックを識別し、それらをグループに整理し、次にどのドキュメントがどのトピックに属しているかをマップします。課金はジョブで処理されるドキュメントの合計サイズに基づきます。最初の 100 MB は均一料金です。100 MB を超えると 1 MB ごとに課金されます。
- 信頼と安全 (新規): Comprehend の毒性検出 API を使用して、テキストから有毒なコンテンツを検出できます。同様に、Comprehend のプロンプト安全性分類機能を使用して、大規模な言語モデルやアプリケーションへの安全でない入力プロンプトを検出できます。これらのリクエストは 100 文字を 1 ユニット (1 ユニット = 100 文字) として計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) の最低料金が発生します。
- Amazon Comprehend Medical の料金の詳細については、こちらをご覧ください。
- AWS 料金見積りツールを使って、コストをお見積りいただけます。
- すべての API の料金を確認するには、以下のリージョンセレクターで米国東部 (バージニア北部) リージョンを選択してください
Amazon Comprehend API では、構造化されていない生のテキストの処理が可能で、さらに一部の API を使用すれば PDF や Word ドキュメントなどの他のテキストファイルも処理できます。
推論リクエストは 100 文字を 1 ユニットとして計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) が最低料金となります。
推論リクエストは 100 文字を 1 ユニットとして計算され、各リクエストにつき 3 ユニット (300 文字) が最低料金となります。
エンドポイントは、1 秒ごとに課金されます (最小課金時間は 60 秒)。エンドポイントを起動してから、ドキュメントが分析されていなくても、エンドポイントが削除されるまで、継続して課金されます。
1 つの推論ユニット (IU) は、管理対象エンドポイントで 100 文字/秒のスループットを提供します。追加の IU をプロビジョニングして、スループットを向上させることができます。各 IU について 0.0005 USD/秒が課金されます。
*スキャンされた PDF ドキュメントからテキストを抽出するために、Amazon Textract Detect Document Text API が呼び出されます。
最初の 100 MB
100 MB を超える MB ごと
課金はトピックモデリングジョブで処理されるドキュメントの合計サイズに基づきます。最初の 100 MB は均一料金です。100 MB を超えると 1 MB ごとに課金されます。
Amazon Comprehend は、1 つの API につき月々 50,000 ユニット (500 万文字) のテキストをカバーする無料利用枠を提供しています。
対象となる API には、Key Phrase Extraction、Sentiment、Targeted Sentiment、Entity Recognition、Language Detection、Event Detection、Syntax Analysis、Detect PII、Contains PII、Prompt Safety Classification が含まれます。
注: Custom Comprehend (カスタムエンティティおよびカスタム分類) には、無料利用枠はありません。これにはモデルトレーニング、推論、モデル管理が含まれます。
Amazon Comprehend の無料利用枠は、AWS の新規および既存のお客様の両方を対象としており、初回の Amazon Comprehend リクエストを行った日から 12 か月間ご利用いただけます。
Amazon Comprehend 料金の例
例 1 - お客様のコメントの分析
Amazon Comprehend を使用して、オンラインストアの顧客コメントを分析するアプリケーションを構築すると仮定します。10,000 人の顧客からそれぞれ 550 文字のコメントを受け取ります。サービスの利用は 2 年目に入っています。
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 550 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 6
ユニット数合計: 10,000 (リクエスト) × 6 (ユニット/リクエスト) ＝ 60,000
ユニットあたりの料金 ＝ 0.0001 USD
合計コスト = [ユニット数] x [ユニットあたりのコスト] = 60,000 x 0.0001 USD = 6.00 USD
例 2 - トピックによるドキュメントのグループ化
合計サイズ 240 MB のリサーチドキュメントのセットをトピックごとに分類し、顧客の関心に合わせて適切なドキュメントを推奨したいとします。また、サービスの利用が 2 年目に入っているため、無料利用枠は利用できないと仮定します。
請求総額の計算:
処理されるメガバイト数合計 ＝ 240
1 USD の均一料金が適用されるメガバイト数 ＝ 100
0.004 USD/MB が課金されるメガバイト数 ＝ 140 [240 － 100]
ジョブの合計コスト = 1.00 USD + [140 x 0.004 USD] = 1.00 USD + 0.56 USD = 1.56 USD
例 3 - カスタム分類 API を使用したお客様からのフィードバックの分類
ウェブサイトを介して寄せられる新規顧客フィードバックを自動的に整理するよう、分類子をトレーニングしたいとします。毎分 10 人の顧客がフィードバックを入力し、各フィードバックは 300 文字です。カスタムモデルのトレーニングには 1 時間かかり、このモデルを 1 か月間保持する予定です。したがって、その月において、モデルのトレーニングコストは 3 USD、モデルのストレージコストは 0.5 USD となります。また、サービスの利用が 2 年目に入っているため、無料利用枠は利用できないと仮定します。
フィードバックを非同期で分類するには、ドキュメントの文字数で支払います。リアルタイムで分類するには、ユースケースを処理するために十分なスループットを備えたエンドポイントをプロビジョニングし、エンドポイントが稼働している時間について支払います。
非同期分類の推論コストの計算:
1 日あたりの各リクエストのサイズ = 4,320,000 文字 [300 文字 * 10 個のドキュメント * 1,440 分]
1 リクエストあたりのユニット数 = 43,200 ユニット [432,000 文字 ÷ 1 ユニットあたり 100 文字]
1 ユニットの料金 ＝ 0.0005 USD
ユニットの合計推論コスト = 21.60 USD [43,200 ユニット x 0.0005 USD]
合計コスト = 25.10 USD [21.60 USD (推論) + 3 USD (モデルトレーニング) + 0.50 USD (モデルストレージ)]
同期分類の合計料金の計算:
まず、必要なスループットを計算してみましょう。毎分、それぞれ 300 文字の 10 個のドキュメントを分類しています。そのため、次のようになります。
50 文字/秒 [300 文字 x 10 個のドキュメント ÷ 60 秒]
したがって、推論ユニット (IU) を 1 つ使用してエンドポイントをプロビジョニングする必要があります。1 つの推論ユニット (IU) で、100 文字/秒のスループットを得ることができます。
1 IU の料金 = 0.0005 USD/秒
推論呼び出しの数に関係なく、リアルタイム分類エンドポイントをアクティブにしておく時間に応じてコストが発生します。
リアルタイム分類エンドポイントを 1 日につき 12 時間実行する場合:
合計推論コスト = 21.60 USD [0.0005 USD x 3600 秒 x 12 時間]
合計コスト = 25.10 USD [21.60 USD (推論) + 3 USD (モデルトレーニング) + 0.50 USD (モデルストレージ)]
プロビジョニングされたスループットとエンドポイントがアクティブになっている時間についてコストが発生することに注意してください。より多くのスループットをプロビジョニングする必要がある場合、料金は次のようになります。
2 IU の料金 = 0.001 USD/秒 [0.0005 USD x 2]
3 IU の料金 = 0.0015 USD/秒 [0.0005 USD x 3]
例 4 - カスタムエンティティ API を使用したお客様からのコメントの分類
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 5,500,000 文字
1 リクエストあたりのユニット数 = 55,000 ユニット [5,500,000 文字 ÷ 100 ユニットあたりの文字]
1 ユニットの料金 ＝ 0.0005 USD
ユニットの合計コスト = 27.5 USD [55,000 ユニット x 0.0005 USD]
モデルトレーニングの合計時間 = 1.5 時間
時間当たりの料金 = 3 USD
モデルトレーニングの合計コスト = 4.5 USD [1.5 時間 x 3 USD]
モデル管理の月数 = 1 か月
月次料金 = 0.50 USD
モデル管理の合計コスト = 0.50 USD [1 か月 x 0.50 USD]
合計コスト = 37 USD [27.5 USD + 4.5 USD + 0.50 USD]
例 5 - イベント検出を使用した、イベントと関連情報の抽出
請求総額の計算:
処理される文字数 = 150 万文字 [3,000 記事 x 500 文字]
処理されるユニット数 = 45,000 ユニット [150 万 × 3 イベントタイプ ÷ 100 文字 (ユニット)]
1 ユニットあたりの料金 ＝ 0.003 USD
ユニットの合計コスト = 135 USD [45,000 ユニット x 0.003 USD]
例 6 - contains PII API を使用した、PII を含むドキュメントの特定
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 550 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 6
ユニット数合計 = 6万 [1 万リクエスト x 6 ユニット (リクエストあたり)]
1 ユニットあたりの料金 ＝ 0.000002 USD
合計コスト = 0.12 USD [6 万ユニット x 0.000002 USD]
例 7 - detect PII API を使用しての、PII を含むドキュメントの編集
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 550 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 6
ユニット数合計 = 6万 [1 万リクエスト x 6 ユニット (リクエストあたり)]
ユニットあたりの料金 ＝ 0.0001 USD
合計コスト = 6 USD [6 万ユニット x 0.0001 USD]
例 8 - カスタムエンティティ API を使用した住宅ローンアプリケーションエンティティの抽出
非同期分類の推論コストの計算:
1 日あたりの各リクエストのサイズ = 2,500,000 文字 [100 アプリケーション/日 * 10 個のドキュメント * 2,500 文字]
1 リクエストあたりのユニット数 = 25,000 ユニット [2,500,000 文字 ÷ 1 ユニットあたり 100 文字]
1 ユニットの料金 ＝ 0.0005 USD
ユニットの合計推論コスト = 12.50 USD [25,000 ユニット x 0.0005 USD]
Detect Document Text API の Amazon Textract コスト = 1.50 USD [100 アプリケーション/日 * 10 ドキュメント * 1 ページあたりの料金 0.0015 USD、最大 1M ページまで]
合計コスト = 17.50 USD [12.50 USD (推論) + 1.50 USD (Textract) + 3 USD (モデルトレーニング) + 0.50 USD (モデルストレージ)]
例 9 - 従業員の調査回答の分析
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 350 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 4
ユニット数合計: 100,000 (リクエスト) × 4 (ユニット/リクエスト) ＝ 400,000
ユニットあたりの料金 = 0.0001 USD (0〜1,000 万ユニット)
合計コスト = [ユニット数] x [ユニットあたりのコスト] = 400,000 x 0.0001 USD = 40.00 USD
例 10 - Web サイト上のオンラインコメントの毒性の検出
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 100 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 合計 1
ユニット= 1 億 IU [1億件のコメント x リクエストあたり 1 ユニット]
ユニットあたりの料金 = 0.0001 USD [0～1,000 万 IU] + 0.00005 USD [1,000 万～5,000 万 IU] + 0.000025 USD [5,000 万～1 億 IU]
合計コスト = [ユニット数] x [ユニットあたりのコスト]
= [1,000 万 X 0.0001 USD] + [4,000 万 X 0.00005 USD] + [5,000 万 X 0.000025 USD]
= 1,000 USD + 2,000 USD + 1,250 USD
= 4,250 USD
例 11 - 生成系 AI アプリケーションでの安全でないプロンプトの検出
請求総額の計算:
各リクエストのサイズ ＝ 500 文字
リクエストあたりのユニット数 ＝ 5
合計ユニット数 = 5,000 万 IU [1,000 万件のコメント x 1 リクエストあたり 5 ユニット]
ユニットあたりの料金 = 0.0001 USD [0～1,000 万 IU] + 0.00005 USD [1,000 万～5,000 万 IU] + 0.000025 USD [5,000 万～1 億 IU]
合計コスト = [ユニット数] x [ユニットあたりのコスト]
= [1,000 万 X 0.0001 USD] + [4,000 万 X 0.00005 USD]
= 1,000 USD + 2,000 USD
3,000 USD
Amazon Comprehend 機能の詳細