Preço do Amazon Rekognition

Com o Amazon Rekognition, há quatro tipos de uso, cada qual com seus detalhes de preço.  Saiba mais sobre o seguinte:

• Preços do Amazon Rekognition Image 
• Definição de preço do Amazon Rekognition Video
• Preço do Amazon Rekognition Custom Labels
• Preço do Amazon Rekognition Face Liveness
  
• Preços do Amazon Rekognition Custom Moderation

O Amazon Rekognition Image facilita a adição de análise de imagens às suas aplicações usando tecnologia de aprendizado profundo comprovada, altamente escalável e que não requer experiência em machine learning para usar. Com o Amazon Rekognition Image, você paga somente pelo que usar. Não há compromissos antecipados ou taxas mínimas. Existem dois tipos de custos com o Amazon Rekognition Image: o custo para análise de imagens e o custo do armazenamento de metadados faciais.

Análise de imagens: o Amazon Rekognition Image cobra cada vez que você analisa uma imagem usando nossas APIs. A execução de várias APIs em uma única imagem equivale ao processamento de várias imagens. O uso é cobrado com base em um modelo de preços hierárquico vinculado ao volume de imagens processadas por mês. A maioria das APIs do Amazon Rekognition Image são categorizadas em dois grupos, Grupos 1 e 2, que têm preços diferentes.

Grupo 1: AssociateFaces, CompareFaces, DisassociateFaces, IndexFaces, SearchFacesbyImage, SearchFaces, SearchUsersByImage, SearchUsers.
Grupo 2: APIs DetectFaces, DetectModerationLabels, DetectLabels, DetectText, RecognizeCelebrities, DetectProtectiveEquipment.

Além das APIs listadas nos Grupos 1 e 2, acima, o Amazon Rekognition Image também suporta a Image Properties, que é precificada separadamente do Grupo 1 e Grupo 2.

Armazenamento de metadados faciais: para habilitar a busca facial e do usuário, será necessário armazenar um repositório de objetos de metadados faciais (vetores faciais e vetores de usuário) no qual o Amazon Rekognition poderá procurar correspondências. As cobranças de armazenamento são aplicadas mensalmente e calculadas pro rata em meses parciais.

Como parte do nível gratuito da AWS, você pode começar a usar o Amazon Rekognition Image gratuitamente. O período de duração do nível gratuito é de 12 meses a partir da data de criação da conta.

Análise de imagens: durante o período do nível gratuito, você pode analisar mil imagens por mês gratuitamente nas APIs do Grupo 1 e do Grupo 2. O nível gratuito não é oferecido para a Image Properties.

Armazenamento de metadados faciais: durante o período do nível gratuito, você pode armazenar 1.000 objetos vetoriais faciais e 1.000 objetos vetoriais de usuário por mês gratuitamente.

O Amazon Rekognition Video oferece suporte à análise de vídeos armazenados e de eventos de vídeo de transmissão em tempo real. Com o Amazon Rekognition Video, você paga apenas pelo que usar. Não há recursos a provisionar, custos adiantados ou taxas mínimas.

O Amazon Rekognition Streaming Video Events processa vídeo de transmissões novas e existentes do Kinesis Video Streams. O Rekognition só começa a processar a transmissão do Kinesis Video Streams quando você envia uma notificação para começar a análise do vídeo, podendo analisar até 120 segundos de vídeo por evento. Você só paga pela quantidade de vídeo processado pelo Amazon Rekognition. Observação: você pagará separadamente pelo serviço Amazon Kinesis Video Streams.

O Amazon Rekognition Stored Video Analysis cobra pelos vídeos analisados do Amazon S3. Se você executar várias chamadas de API na mesma seção do vídeo, haverá uma cobrança separada para cada API.

Armazenamento de metadados faciais: para ativar a busca facial, você precisará armazenar um repositório de metadados faciais no qual o Amazon Rekognition poderá procurar correspondências. As cobranças de armazenamento são aplicadas mensalmente e calculadas pro rata em meses parciais.

Como parte do nível gratuito da AWS, você pode começar a usar gratuitamente o Amazon Rekognition Video. O nível gratuito tem duração de 12 meses a partir da data de criação da conta e inclui 60 minutos gratuitos de análise de vídeo por mês. O nível gratuito do Amazon Rekognition Video abrange detecção de rótulo, moderação de conteúdo, detecção de faces, pesquisa de faces, reconhecimento de celebridades, detecção de texto e determinação de caminhos da pessoa.

Com o Amazon Rekognition Custom Labels, você pode identificar os objetos e as cenas nas imagens que são específicos às necessidades dos seus negócios. Ao usar o Rekognition Custom Labels, há dois tipos de custos.

Horas de treinamento
Há um custo para cada hora do treinamento necessário para criar um modelo personalizado com o Amazon Rekognition Custom Labels. O Amazon Rekognition Custom Labels pode executar vários recursos computacionais em paralelo para treinar seu modelo mais rapidamente. Isso significa que o número de horas cobradas pode ser maior que o número de horas reais necessárias para treinar o modelo. O número de horas de treinamento necessárias para treinar seu modelo depende de diversos fatores, como o número de imagens e de rótulos no conjunto de treinamento e os tipos de algoritmos de machine learning usados para treinar seu modelo. Em geral, temos observado que 90% dos modelos precisam de menos de 24 horas para serem treinados. Modelos que gastarem mais de 72 horas no treinamento serão encerrados automaticamente. Você não será cobrado pelos treinamentos que forem encerrados automaticamente.

Por exemplo, suponhamos que seu treinamento começou às 16h e terminou às 20h30 e que o Amazon Rekognition Custom Labels usou dois recursos em paralelo para treinar o seu modelo mais rapidamente. O total de horas de treinamento cobradas seria de 9 horas (4,5 horas decorridas x 2 recursos).

Horas de inferência
Há um custo para cada hora de disponibilidade do seu modelo personalizado treinado para processar imagens. O número de imagens que podem ser processadas em uma hora depende de vários fatores, como o tamanho das imagens processadas e a complexidade do modelo personalizado. Com o Amazon Rekognition Custom Labels, é possível executar vários recursos computacionais em paralelo para processar as imagens mais rapidamente. Isso quer dizer que o número de horas cobradas pode ser maior que o tempo real para executar o modelo personalizado treinado.

Por exemplo, suponhamos que você começou a inferência com o modelo personalizado às 14h e terminou às 17h, e optou por provisionar dois recursos em paralelo para processar as imagens. O total de horas de inferência cobrado seria de 6 horas (3 horas decorridas x 2 recursos).

Se você quiser processar as imagens em lotes (por exemplo, uma vez por dia ou por semana ou em horários programados do dia), deverá provisionar o modelo personalizado em horários programados, processar todas as imagens e desprovisionar os recursos. Se você não desprovisionar os recursos, continuará a ser cobrado mesmo que nenhuma imagem seja processada.

Como parte do nível gratuito da AWS, você pode começar a usar gratuitamente o Amazon Rekognition Custom Labels. O nível gratuito tem duração de 12 meses a partir da data de criação da conta e inclui 2 horas de treinamento gratuitas por mês e 1 hora de inferência gratuita por mês.

O recurso Amazon Rekognition Face Liveness confirma que somente usuários reais, e não malfeitores que usam falsificações, possam acessar seus serviços. O Face Liveness analisa um vídeo selfie curto para detectar falsificações apresentadas à câmera, como fotos impressas, fotos digitais, vídeos digitais ou máscaras 3D, bem como falsificações que ignoram a câmera, como vídeos pré-gravados ou deepfake. O Face Liveness é um recurso totalmente gerenciado que pode ser facilmente adicionado aos aplicativos React web, iOS nativos e Android nativos executados na maioria dos dispositivos com uma câmera frontal. Não é necessário ter experiência em gerenciamento de infraestrutura, implementação específica de hardware ou machine learning. O recurso aumenta ou diminui automaticamente em resposta à demanda, e você paga apenas pelas verificações de vivacidade do rosto que ele realizar.

Com o Amazon Rekognition Custom Moderation, você pode aprimorar a precisão do modelo de aprendizado profundo de moderação. Você pode treinar um adaptador personalizado com apenas 20 imagens anotadas e obter maior precisão nas tarefas de análise de imagens relacionadas ao seu caso de uso específico. Não é necessário ter experiência em gerenciamento de infraestrutura, implementação específica de hardware ou machine learning.

Para criar e usar um adaptador, você deve:

1. Treinar seu adaptador com imagens anotadas
2. Usar seu adaptador fornecendo o AdapterID exclusivo para a API DetectModerationLabels para inferência

Custo do treinamento
Há um custo para cada minuto de treinamento necessário para criar um adaptador com o Amazon Rekognition Custom Moderation. O Amazon Rekognition Custom Moderation pode executar vários recursos computacionais em paralelo para treinar seu adaptador mais rapidamente. Isso significa que o número de minutos cobrados pode ser maior que o número de minutos reais decorridos necessários para treinar o adaptador. O número de minutos de treinamento necessários para treinar seu adaptador depende de muitos fatores, como número de imagens e número de rótulos no conjunto de treinamento. Normalmente vimos que 90% dos adaptadores precisam de menos de 60 minutos de treinamento para treinar. Você não será cobrado pelos treinamentos que forem encerrados automaticamente.

Por exemplo, vamos supor que seu treinamento tenha começado às 16h e terminado às 16h35, e o Amazon Rekognition Custom Moderation tenha usado um único recurso para treinar seu adaptador. Seu total de minutos de treinamento cobrados seria de 35 minutos (35 minutos de tempo decorrido x 1 recurso).

Como parte do nível gratuito da AWS, você pode começar a usar a moderação personalizada do Amazon Rekognition gratuitamente. O nível gratuito tem duração de 12 meses e inclui 2 horas de treinamento gratuitas por mês para treinar um adaptador de moderação personalizado ou um modelo de etiquetas personalizado.

Custo de inferência
Você será cobrado toda vez que analisar uma imagem usando o adaptador de moderação personalizado. Não há compromissos antecipados ou taxas mínimas. O uso é cobrado com base em um modelo de preços hierárquico vinculado ao volume de imagens processadas por mês.