AWS Rekognition 定价

AWS Rekognition 定价

AWS Rekognition 是一项由 Amazon Web Services (AWS) 提供的深度学习图像和视频分析服务。它允许开发者将图像和视频识别功能集成到他们的应用程序中，无需拥有机器学习专业知识。理解 Rekognition 的定价模式对于有效管理成本至关重要。本文将深入探讨 AWS Rekognition 的定价结构，为初学者提供全面的指南。

Rekognition 定价概述

Rekognition 的定价基于使用量，主要分为以下几种类型：

• **图像分析 (Image Analysis):** 包括物体和场景检测、人脸检测、名人识别、不安全内容检测、文本检测等功能。
• **人脸分析 (Face Analysis):** 包括人脸比较、人脸搜索、人脸属性识别等功能。
• **人脸识别 (Face Recognition):** 包括人脸集合管理和人脸匹配。
• **视频分析 (Video Analysis):** 包括物体和场景检测、人脸检测、人脸搜索、内容审核等功能。
• **自定义标签 (Custom Labels):** 允许用户训练 Rekognition 模型来识别特定于其应用程序的物体、场景和概念。

定价单位通常以每千张图像、每分钟视频或每百万次人脸比较来计算。除了这些核心服务之外，还有其他相关的成本，例如存储、数据传输和 AWS Lambda 函数调用。

图像分析定价

图像分析是 Rekognition 中最常用的功能之一。其定价基于图像处理的数量。以下是截至2024年1月的数据（请务必参考 AWS 官方定价页面 获取最新信息）：

• **物体和场景检测 (Object and Scene Detection):** 每千张图像 1.00 美元。
• **人脸检测 (Face Detection):** 每千张图像 1.00 美元。
• **名人识别 (Celebrity Recognition):** 每千张图像 1.00 美元。
• **不安全内容检测 (Unsafe Content Detection):** 每千张图像 1.00 美元。
• **文本检测 (Text Detection):** 每千张图像 1.00 美元。
• **图像质量 (Image Quality):** 每千张图像 0.10 美元。
• **人脸属性 (Face Attributes):** 每千张图像 1.00 美元。

这意味着如果您处理了 100 万张图像进行物体和场景检测，您将支付 1000 美元。

人脸分析定价

人脸分析包括更高级的功能，例如人脸比较和人脸搜索。定价通常更高，原因在于这些功能需要更多的计算资源。

• **人脸比较 (Face Comparison):** 每百万次比较 10.00 美元。
• **人脸搜索 (Face Search):** 每百万次搜索 10.00 美元。
• **人脸属性 (Face Attributes):** 每千张图像 1.00 美元 (与图像分析相同)。
• **人脸验证(Face Verification):** 每千次验证 1.00 美元。

如果您需要比较 100 万对面部图像，您将支付 100 美元。

人脸识别定价

人脸识别涉及存储人脸信息并进行匹配。

• **人脸数据库存储 (Face Database Storage):** 每月 0.10 美元/GB。
• **人脸集合搜索 (Face Collection Search):** 与人脸搜索定价相同，每百万次搜索 10.00 美元。

视频分析定价

视频分析的定价基于视频处理的分钟数。

• **物体和场景检测 (Object and Scene Detection):** 每分钟视频 0.10 美元。
• **人脸检测 (Face Detection):** 每分钟视频 0.10 美元。
• **人脸搜索 (Face Search):** 每分钟视频 0.10 美元。
• **内容审核 (Content Moderation):** 每分钟视频 0.10 美元。
• **人物跟踪 (Person Tracking):** 每分钟视频 0.10 美元。

如果您处理了 100 小时的视频进行人脸检测，您将支付 60 美元 (100 小时 * 60 分钟/小时 * 0.10 美元/分钟)。

自定义标签定价

自定义标签允许您训练 Rekognition 模型来识别特定于您的应用程序的物体和场景。定价包括模型训练和推理成本。

• **模型训练 (Model Training):** 每小时 0.50 美元。
• **模型推理 (Model Inference):** 每千张图像 1.00 美元。

其他成本

除了 Rekognition 服务的直接成本外，还需要考虑以下其他成本：

• **Amazon S3 存储:** 用于存储图像和视频。
• **数据传输:** 将数据传输到 Rekognition 和从 Rekognition 传输数据。
• **AWS Lambda 函数调用:** 如果您使用 Lambda 函数来处理 Rekognition 的结果。
• **Amazon CloudWatch 监控:** 用于监控 Rekognition 的使用情况和性能。

定价示例

以下是一些定价示例，帮助您更好地理解 Rekognition 的成本：

| 场景 | 使用量 | 成本 | |---|---|---| | 图像分析 | 100 万张图像 (物体和场景检测) | 1000 美元 | | 人脸分析 | 50 万次人脸比较 | 50 美元 | | 视频分析 | 50 小时视频 (人脸检测) | 30 美元 | | 自定义标签 | 训练一个模型 (2 小时) + 10 万张图像推理 | 100 美元 + 100 美元 = 200 美元 |

优化 Rekognition 成本的策略

以下是一些优化 Rekognition 成本的策略：

• **仅使用所需的功能:** 不要启用您不需要的功能。例如，如果您只需要人脸检测，则不要启用名人识别。
• **批量处理图像和视频:** 批量处理可以减少 API 调用次数，从而降低成本。
• **使用缓存:** 缓存 Rekognition 的结果可以避免重复处理相同的数据。
• **优化图像和视频的大小:** 减小图像和视频的大小可以减少存储和数据传输成本。
• **利用 AWS Free Tier:** AWS 提供了一个免费套餐，允许您免费使用某些 Rekognition 功能。
• **监控使用情况:** 使用 AWS Cost Explorer 监控您的 Rekognition 使用情况，并识别可以优化成本的领域。
• **考虑 AWS Savings Plans 或 Reserved Instances:** 对于长期使用，这些计划可以提供折扣。
• **利用 AWS Lambda 优化数据处理流程:** 通过编写高效的 Lambda 函数，可以减少计算成本。

与其他图像识别服务的比较

虽然 Rekognition 是一个强大的图像识别服务，但也有其他竞争对手，例如 Google Cloud Vision API 和 Microsoft Azure Computer Vision API。每个服务都有其优缺点，并且定价结构也不同。比较不同服务的定价和功能可以帮助您选择最适合您的应用程序的服务。

技术分析与成交量分析在成本控制中的应用

虽然 Rekognition 的定价是基于使用量，但可以借鉴一些技术分析和成交量分析的思路来优化成本：

• **峰值识别:** 类似于交易量峰值，识别图像和视频处理量的峰值时间段，并尝试在非高峰时段进行处理，以降低成本（如果可能）。
• **趋势分析:** 分析一段时间内的使用趋势，预测未来的使用量，并据此调整资源分配。
• **异常检测:** 检测异常高的使用量，可能是由于错误配置或恶意攻击，及时采取措施。
• **滚动平均:** 计算一段时间内的平均使用量，作为成本预算的参考。
• **支撑与阻力位:** 类似于金融市场的支撑与阻力位，设定成本控制的上限和下限。

成交量与 API 调用率的关系

API 调用率可以被视为 Rekognition 使用的“成交量”。较高的 API 调用率意味着更高的成本。通过监控 API 调用率，可以识别成本驱动因素，并采取措施降低成本。例如，可以优化代码以减少 API 调用次数，或者使用缓存来避免重复调用。

风险管理与价格波动应对

虽然 Rekognition 的定价相对稳定，但 AWS 可能会不时调整定价。为了应对价格波动，建议：

• **定期审查定价:** 密切关注 AWS 官方定价页面，了解最新的定价信息。
• **制定预算:** 制定一个详细的预算，并定期跟踪实际成本与预算之间的差异。
• **使用成本管理工具:** 使用 AWS Cost Explorer 等成本管理工具，监控使用情况并识别优化机会。
• **考虑多种服务提供商:** 评估其他图像识别服务提供商，以便在必要时切换服务。

结论

AWS Rekognition 是一个强大的图像和视频分析服务，但理解其定价结构对于有效管理成本至关重要。通过了解不同的定价选项、优化使用模式和利用成本管理工具，您可以最大限度地降低 Rekognition 的成本，并充分利用其功能。 务必定期访问 AWS 官方文档 以获取最新信息。

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