Prezzi di Amazon SageMaker

Collabora e crea più velocemente utilizzando strumenti consueti di AWS per lo sviluppo di modelli, la creazione di applicazioni basate sull’IA generativa, l'elaborazione dei dati e l'analisi SQL, con l'accelerazione offerta da Amazon Q Developer. Ottieni un accesso unificato a tutti i tuoi dati, indipendentemente dal fatto che siano archiviati in data lake, data warehouse o origini dati federate, con una governance integrata per rispondere alle tue esigenze di sicurezza aziendale. Quando utilizzi Amazon SageMaker, AWS ti addebiterà il costo per ogni servizio AWS impiegato. I prezzi di ciascuna funzionalità principale di SageMaker sono riassunti di seguito.

SageMaker Unified Studio è un unico ambiente di sviluppo di dati e intelligenza artificiale che offre un'esperienza integrata per utilizzare tutti i dati e gli strumenti per l'analisi e l'intelligenza artificiale. SageMaker Unified Studio utilizza Amazon SageMaker Catalog, costruito su Amazon DataZone, per la governance end-to-end e il controllo degli accessi tramite entità come domini, progetti e risorse. Ti verrà addebitato un costo per l'utilizzo del catalogo SageMaker. SageMaker Unified Studio fornisce anche notebook completamente gestiti con un agente AI integrato per l'analisi dei dati per impostazione predefinita, che supporta le interazioni SQL, Python e linguaggio naturale in un unico ambiente. Inoltre, ogni servizio AWS utilizzato tramite SageMaker Unified Studio è soggetto a prezzi individuali. Ciò include i servizi di archiviazione e calcolo AWS, nonché qualsiasi servizio di terze parti, come i provider Git.

Per stimare con precisione i costi, consulta i prezzi individuali per i vari servizi AWS disponibili all'interno di SageMaker Unified Studio di seguito. Per informazioni dettagliate sui prezzi, consulta le pagine ufficiali dei prezzi di AWS per ogni servizio AWS che intendi utilizzare.

Opzione di configurazione rapida

AWS offre un' per aiutarti a iniziare a creare un dominio basato su AWS IAM Identity Center (iDC). È previsto un costo aggiuntivo per tutte le risorse di rete che AWS configura per tuo conto se scegli l'opzione di configurazione rapida per la creazione di domini basata su IDC e i costi esatti dipendono dalla configurazione dell'account. Elimina tutte le risorse inutilizzate per evitare costi inutili. Per una visibilità completa dei costi durante il processo di creazione del dominio basato su IDC, segui manuale.

Il piano gratuito di SageMaker Unified Studio ti aiuta a iniziare rapidamente a innovare con dati e intelligenza artificiale e gratuitamente offrendo una selezione di funzionalità sempre gratuite e rispettando le tue attuali allocazioni di AWS Free Tier o gli accordi pay-per-use (PPA) per i servizi AWS che utilizzi tramite SageMaker Unified Studio.

Funzionalità sempre gratuite

Le richieste principali in SageMaker Unified Studio, inclusa la configurazione iniziale tramite la creazione manuale di domini basati su IDC, la gestione dei progetti, la gestione degli utenti e la gestione delle sovvenzioni politiche, vengono fornite gratuitamente per aiutarti a configurare e navigare nel tuo ambiente SageMaker Unified Studio. L'elenco completo delle richieste gratuite è disponibile in fondo a questa pagina.

Altri vantaggi del Piano gratuito AWS

AWS rispetta e trasferisce le tue attuali allocazioni del Piano gratuito AWS o gli accordi pay-per-use (PPA) per i servizi AWS che utilizzi tramite SageMaker Unified Studio, come Amazon SageMaker AI e Amazon Redshift. Ciò include un piano gratuito AWS mensile per SageMaker Catalog, notebook SageMaker, IDE JupyterLab, Amazon Q, archiviazione di metadati e richieste API. Per i notebook Amazon SageMaker, AWS offre l'utilizzo del livello gratuito per i primi 2 mesi di 250 ore di istanza sc.t3.medium su istanze notebook. Tieni presente che i vantaggi del Piano gratuito AWS sono associati al tuo account AWS e che qualsiasi utilizzo tramite console di servizio o altre interfacce consuma anche l'allocazione disponibile. Puoi continuare a utilizzare i vantaggi rimanenti del Piano gratuito AWS tramite SageMaker Unified Studio o altre interfacce AWS fino all'esaurimento dell'allocazione completa o alla scadenza del periodo del Piano gratuito AWS. Per saperne di più, consulta i dettagli sui prezzi qui sotto.

I notebook Amazon SageMaker offrono ai team di dati e intelligenza artificiale un ambiente di programmazione serverless ad alte prestazioni per attività di analisi e apprendimento automatico. Combina la semplicità di un'interfaccia interattiva basata su browser con la scalabilità di Amazon Athena per Apache Spark, consentendo a data engineer, analisti e data scientist di eseguire query SQL, eseguire codice Python, elaborare processi di dati su larga scala e creare visualizzazioni, il tutto in un unico spazio di lavoro.

Ti vengono addebitati il tipo di istanza e lo spazio di archiviazione scelti, in base alla durata dell'uso.

SageMaker Data Agent è un agente AI all'interno dei notebook SageMaker che accelera l'interrogazione dei dati, l'analisi esplorativa dei dati e lo sviluppo di modelli di machine learning. SageMaker Data Agent si integra con il tuo catalogo dati, comprende il contesto del notebook e ragiona attraverso requisiti analitici e ML per generare codice che faccia riferimento correttamente alle tue tabelle e colonne. SageMaker Data Agent segue un modello di prezzi con pagamento in base al consumo. L'addebito viene effettuato in base al numero di crediti del data agent consumati.

Un credito è un'unità di lavoro in risposta alle tue richieste.  Richieste semplici, come chiedere aiuto per una singola funzione o una rapida esplorazione dei dati, consumano meno di 1 credito. Richieste più complesse, come la generazione di una pipeline completa di trasformazione dei dati o la creazione di un flusso di lavoro di formazione del modello ML, consumano più di 1 credito. I crediti vengono calcolati al secondo punto decimale, quindi il consumo minimo di crediti per ogni richiesta è di 0,01 crediti. Questo prezzo flessibile consente di pagare in modo proporzionale il valore fornito da ciascuna attività.

Ad esempio, puoi generare un'intera pipeline di trasformazione dei dati in 4-8 crediti (da 15 a 30 centesimi in totale), a seconda del contesto del notebook e dei set di dati disponibili nel catalogo. Le attività che normalmente richiederebbero ore di codifica manuale, debug di riferimenti a tabelle errati e iterazioni sulla logica della pipeline possono essere eseguite in pochi minuti a costi minimi. 

La nuova generazione di Amazon SageMaker è basata su un'architettura lacustre aperta che unifica tutti i tuoi dati nei data lake di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e nei data warehouse di Amazon Redshift, aiutandoti a creare potenti applicazioni di analisi e AI/ML su una singola copia dei dati. Paghi solo per le risorse che utilizzi, consentendo una scalabilità conveniente della tua infrastruttura di data lake. L’archiviazione dei metadati e le richieste di API seguono i prezzi di Catalogo dati AWS Glue, incluso il piano gratuito AWS. I costi di archiviazione e accesso ai dati dipendono dalla scelta tra Amazon S3 o Amazon Redshift Managed Storage (RMS), con i relativi costi di archiviazione ed elaborazione. La raccolta automatica delle statistiche e la manutenzione delle tabelle Apache Iceberg comportano costi aggiuntivi in base all'utilizzo. Le autorizzazioni granulari, basate su AWS Lake Formation, vengono fornite senza costi aggiuntivi. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta i prezzi di Lakehouse.

SageMaker AI segue un modello di prezzi con pagamento in base al consumo senza impegni anticipati o commissioni minime. I principali fattori che determinano i prezzi di SageMaker AI includono l'utilizzo delle istanze (risorse di calcolo utilizzate nelle istanze di formazione, hosting e notebook), lo storage (notebook Amazon SageMaker, volumi Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) e Amazon S3), i processi di elaborazione dati, l’implementazione dei modelli e le MLOP (Amazon SageMaker Pipelines e Model Monitor). Componenti aggiuntivi come gli strumenti SageMaker AI Feature Store e Data Wrangler potrebbero avere le proprie considerazioni sui prezzi. I costi effettivi possono variare in base a fattori quali la Regione AWS, i tipi di istanze, il volume di archiviazione e i modelli di utilizzo specifici. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta i prezzi di SageMaker AI.

Amazon Bedrock offre un modello di prezzo flessibile e basato sul consumo. Paghi solo per le risorse Amazon Bedrock che utilizzi, senza commissioni minime o impegni anticipati. I prezzi si basano sull'utilizzo di Amazon Bedrock, come le funzionalità Agents, Flows, Knowledge Base, Functions e Guardrails e i modelli disponibili tramite Amazon Bedrock. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta i prezzi di Amazon Bedrock.

SQL con Amazon Redshift offre un modello di prezzo flessibile e basato sul consumo. Paghi solo per le risorse di elaborazione che utilizzi, senza commissioni minime o impegni iniziali. I prezzi si basano sul numero di nodi e sulle ore di istanza utilizzate, con costi che variano in base al tipo di nodo. Il modello include opzioni per istanze su richiesta e riservate, con quest'ultima che consente di risparmiare sui costi per gli impegni a lungo termine. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta i prezzi di Amazon Redshift.

SageMaker Data Processing, che riunisce le funzionalità di Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue e Flusso di lavoro gestito da Amazon per Apache Airflow (Amazon MWAA), offre un modello di prezzo flessibile con pagamento in base al consumo senza impegni anticipati o costi minimi. La struttura dei prezzi si basa sull'utilizzo di vari componenti, tra cui risorse di calcolo, storage e strumenti specifici all'interno del servizio. Il costo è calcolato in base alle risorse effettivamente consumate, che possono variare in base a fattori quali la Regione AWS, i tipi di istanze e i modelli di utilizzo. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta le pagine dei prezzi di Athena, Amazon EMR, AWS Glue e Amazon MWAA.

Amazon Q Developer è disponibile all'interno di SageMaker Unified Studio per supportare attività di sviluppo come codifica, test, scansione di sicurezza, ottimizzazione delle risorse e integrazione dei dati. Amazon Q addebita un costo fisso per utente al mese. Per informazioni più accurate e dettagliate sui prezzi, consulta i prezzi di Amazon Q Developer.

La nuova generazione di SageMaker semplifica l'individuazione, la governance e la collaborazione per i dati e l'IA nel tuo lakehouse, nei modelli di intelligenza artificiale e nelle applicazioni. Con SageMaker Catalog, basato su Amazon DataZone, puoi definire e applicare policy di accesso in modo coerente utilizzando un unico modello di autorizzazione con controlli di accesso granulari.

SageMaker Catalog segue un modello di prezzi con pagamento in base al consumo senza impegni anticipati o commissioni minime. I prezzi si basano su quattro dimensioni chiave: richieste, archiviazione dei metadati, elaborazione e consigli di intelligenza artificiale per la generazione di descrizioni aziendali. Ogni account riceve un utilizzo gratuito per mese di fatturazione, inclusa una determinata quantità di spazio di archiviazione dei metadati, richieste API e unità di calcolo. I costi si applicano solo se l'utilizzo supera questi limiti gratuiti. Il servizio offre API di base che sono sempre gratuite e non vengono conteggiate ai fini del limite di richieste. Le tariffe per ciascuna dimensione e l'utilizzo gratuito consentito sono descritte di seguito.

SageMaker Unified Studio offre una funzionalità basata sull'IA generativa per migliorare l'individuazione, la comprensione e l'utilizzo dei dati arricchendo il catalogo dei dati aziendali. Con un unico passaggio, i data producer possono generare descrizioni e contesti completi dei dati aziendali, evidenziare colonne di forte impatto e includere consigli su casi d'uso analitici. Ti verranno addebitati i token di input e output per la generazione di nomi commerciali degli asset, descrizioni delle colonne, descrizioni degli asset e casi d'uso analitici nei consigli di intelligenza artificiale per le descrizioni. I token sono un'unità di base che rappresenta alcuni caratteri di testo. I token di input comprendono i metadati delle risorse e dal testo del prompt utilizzato per generare consigli; il costo è di 0,015 USD per 1.000 token. I token di output comprendono il testo di raccomandazione fornito da SageMaker Catalog e hanno un costo di 0,075 USD per 1.000 token.