Amazon Forecast 定價

使用 Amazon Forecast 只需按實際用量付費；既沒有最低費用，也沒有預付款項。使用 Amazon Forecast 時，需要考量四種不同類型的成本：

1. 匯入的資料：匯入至 Amazon Forecast 以供訓練和預測用途的每 GB 資料成本。
2. 訓練預測器：根據輸入資料建置自訂預測器或監控預測器效能所需的每小時基礎架構使用成本。訓練時間包括清理資料、並行訓練多個演算法、尋找最佳演算法組合、計算準確度指標、產生可解釋性見解、監控預測器效能，以及預測建立基礎架構使用情況所花費的時間。 請注意，成本取決於所使用的執行個體時數，而非訓練預測器所需的實際時鐘時間。 因為 Amazon Forecast 會並行部署多個執行個體來訓練預測器，因此使用的小時數將超過實際觀察的時鐘時間。
3. 產生的預測資料點：在所有時間序列 (項目和維度) 組合中產生的唯一預測值數目成本。預測資料點是唯一時間序列數目 (例如 SKU x 存放區)、量值數和預測時間範圍內時間點的組合。 預測資料點包括透過產生預測所建立的資料點，以及透過假設分析產生的資料點。
4. 預測說明：說明屬性或相關資料對每個項目與時間點預測影響的成本。可解釋性協助您深入瞭解資料集中的屬性如何影響預測值。成本是以預測資料點數目以及要說明的屬性數目 (例如價格、假期、天氣指數) 為根據。