Preços do Amazon SageMaker

Colabore e crie com mais rapidez usando ferramentas familiares da AWS para desenvolvimento de modelos, desenvolvimento de aplicações de IA generativa, processamento de dados e analytics de SQL, acelerados pelo Amazon Q Developer. Obtenha acesso unificado a todos os seus dados, estejam eles armazenados em data lakes, data warehouses ou fontes de dados federadas, com governança integrada para atender às necessidades de segurança da sua empresa. Ao usar o Amazon SageMaker, a AWS cobrará os preços de cada serviço da AWS que você usar. Os preços de cada recurso principal do SageMaker estão resumidos abaixo.

O Estúdio Unificado SageMaker é um ambiente de desenvolvimento de dados e IA que fornece uma experiência integrada para usar todos os seus dados e ferramentas para analytics e IA. O Estúdio Unificado SageMaker usa o Amazon SageMaker Catalog, criado no Amazon DataZone, para governança e controle de acesso de ponta a ponta por meio de entidades como domínios, projetos e ativos. A cobrança será feita de acordo com seu uso do SageMaker Catalog. O Estúdio Unificado SageMaker também fornece cadernos totalmente gerenciados com um agente de IA integrado para análise de dados por padrão, que é compatível com interações de SQL, Python e linguagem natural em um único ambiente. Além disso, cada serviço da AWS usado por meio do Estúdio Unificado SageMaker está sujeito à própria estrutura de preços. Isso inclui os serviços de computação e armazenamento da AWS, bem como quaisquer serviços de terceiros, como provedores de Git.

Para estimar seus custos com precisão, avalie os preços individuais abaixo dos vários serviços da AWS disponíveis no Estúdio Unificado SageMaker. Para obter informações detalhadas sobre preços, consulte as páginas oficiais de preços da AWS para cada serviço da AWS que você planeja usar.

Opção de configuração rápida

A AWS oferece uma opção de configuração rápida para ajudar você a começar a criar um domínio baseado no Centro de Identidade do AWS IAM (IdC). Haverá uma taxa adicional para qualquer recurso de rede que a AWS configure em seu nome se você escolher a opção de configuração rápida para a criação de domínios baseados em IdC, e os custos exatos dependem da configuração da conta. Exclua todos os recursos não utilizados para evitar custos desnecessários. Para obter visibilidade total dos custos durante o processo de criação de domínio baseado em IdC, siga a opção de configuração manual.

O nível gratuito do Estúdio Unificado SageMaker ajuda você a começar a inovar rapidamente com dados e IA, sem nenhum custo, oferecendo uma seleção de recursos sempre gratuitos e honrando suas alocações atuais do nível gratuito da AWS ou de acordos de pagamento conforme o uso (PPAs) para serviços da AWS que você usa por meio do Estúdio Unificado SageMaker.

Recursos sempre gratuitos

As principais solicitações no Estúdio Unificado SageMaker, incluindo a configuração inicial por meio da criação manual de domínios baseados em IdC, gerenciamento de projetos, gerenciamento de usuários e gerenciamento de concessões de políticas, são fornecidas gratuitamente para ajudar você a configurar e navegar em seu ambiente do Estúdio Unificado SageMaker. A lista completa de solicitações gratuitas pode ser encontrada na parte inferior desta página de preços.

Outros benefícios do nível gratuito da AWS

A AWS honra e transfere suas alocações atuais de nível gratuito da AWS ou de acordos de pagamento conforme o uso (PPAs) para serviços da AWS que você usa por meio do Estúdio Unificado SageMaker, como o Amazon SageMaker AI e o Amazon Redshift. Isso inclui um nível gratuito mensal da AWS para o SageMaker Catalog, cadernos do SageMaker, IDE do JupyterLab, Amazon Q, armazenamento de metadados e solicitações de API. Para cadernos do Amazon SageMaker, a AWS oferece o uso do nível gratuito durante os primeiros dois meses de 250 horas da instância sc.t3.medium em instâncias de cadernos. Observe que os benefícios do nível gratuito da AWS estão associados à sua conta da AWS, e qualquer uso por meio de consoles de serviço ou de outras interfaces também consome sua alocação disponível. Você pode continuar usando os benefícios restantes do nível gratuito da AWS por meio do SageMaker Unified Studio ou de outras interfaces da AWS até que a alocação total seja consumida ou que o período do nível gratuito da AWS expire. Para saber mais, consulte os detalhes de preços abaixo.

Os cadernos do Amazon SageMaker oferecem às equipes de dados e IA um ambiente de programação sem servidor de alto desempenho para trabalhos de analytics e machine learning. Combina a simplicidade de uma interface interativa baseada em navegador com a escalabilidade do Amazon Athena para Apache Spark, permitindo que engenheiros de dados, analistas e cientistas de dados realizem consultas SQL, executem código Python, processem trabalhos de dados em grande escala e criem visualizações, tudo em um único espaço de trabalho.

Você é cobrado pelo tipo de instância e pelo armazenamento que escolher, com base na duração do uso.

O Agente de Dados do SageMaker é um agente de IA nos cadernos do SageMaker que acelera a consulta de dados, a análise exploratória de dados e o desenvolvimento de modelos de machine learning. O Agente de Dados do SageMaker se integra ao seu catálogo de dados, compreende o contexto do caderno e raciocina por meio de requisitos analíticos e de ML para gerar código que faça referência correta às suas tabelas e colunas. O Agente de Dados do SageMaker segue um modelo de preço conforme o uso. Você é cobrado com base no número de créditos do agente de dados consumidos.

Um crédito é uma unidade de trabalho em resposta aos seus prompts.  Prompts simples, como pedir ajuda com uma única função ou uma rápida exploração de dados, consomem menos de um crédito. Prompts mais complexos, como gerar um pipeline completo de transformação de dados ou criar um fluxo de trabalho de treinamento de modelo de ML, consomem mais de um crédito. Os créditos são medidos até a segunda vírgula decimal, portanto, o consumo mínimo de crédito para qualquer solicitação é de 0,01 crédito. Esse preço flexível permite que você pague proporcionalmente pelo valor entregue por cada tarefa.

Por exemplo, você pode gerar um pipeline de transformação de dados inteiro em 4 a 8 créditos (15 a 30 centavos no total), dependendo do contexto do caderno e dos conjuntos de dados disponíveis no catálogo. Tarefas que tradicionalmente exigiam horas de codificação manual, depuração de referências de tabela incorretas e iteração na lógica do pipeline podem ser realizadas em minutos a um custo mínimo. 

A próxima geração do Amazon SageMaker é desenvolvida em uma arquitetura de lakehouse aberta que unifica todos os seus dados entre os data lakes do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e os data warehouses do Amazon Redshift, ajudando você a criar aplicações robustas de analytics e IA/ML em uma única cópia dos dados. Você paga apenas pelos recursos que usa, permitindo o dimensionamento econômico de sua infraestrutura de data lake. O armazenamento de metadados e as solicitações de API seguem os preços do Catálogo de Dados do AWS Glue, incluindo o nível gratuito da AWS. Os custos de acesso e armazenamento de dados dependem de sua escolha entre o Amazon S3 ou o Amazon Redshift Managed Storage (RMS), com taxas de armazenamento e computação associadas. A coleta automatizada de estatísticas e a manutenção de tabelas do Apache Iceberg incorrem em taxas adicionais com base no uso. Permissões refinadas, viabilizadas pelo AWS Lake Formation, são fornecidas sem custo adicional. Para obter as informações de preços mais precisas e detalhadas, consulte os preços do lakehouse.

O SageMaker AI segue um modelo de preço conforme o uso, sem compromissos antecipados nem taxas mínimas. As principais dimensões de preço do SageMaker AI incluem uso de instâncias (recursos de computação usados em instâncias de treinamento, hospedagem e cadernos), armazenamento (cadernos do Amazon SageMaker, volumes do Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) e o Amazon S3), trabalhos de processamento de dados, implantação de modelos e MLOPs (Amazon SageMaker Pipelines and Model Monitor). Componentes adicionais, como o SageMaker AI Feature Store e as ferramentas do Data Wrangler, podem ter suas próprias considerações de preço. Os custos reais podem variar com base em fatores como a região da AWS, os tipos de instância, o volume de armazenamento e os padrões de uso específicos. Para obter as informações de preços mais precisas e detalhadas, consulte os preços do SageMaker AI.

O Amazon Bedrock oferece um modelo de preços flexível e baseado no consumo. Você paga somente pelos recursos do Amazon Bedrock que usa, sem taxas mínimas nem compromissos antecipados. O preço é baseado em seu uso do Amazon Bedrock, como os recursos de Atendentes, Fluxos, Bases de conhecimento, Funções e Barreiras de proteção e os modelos disponíveis por meio do Amazon Bedrock. Para obter as informações de preços mais precisas e detalhadas, consulte os preços do Amazon Bedrock.

O SQL com o Amazon Redshift oferece um modelo de preços flexível e baseado no consumo. Você paga somente pelos recursos de computação que usa, sem taxas mínimas nem compromissos antecipados. O preço é baseado no número de nós e nas horas de instância usadas, com custos variando de acordo com o tipo de nó. O modelo inclui opções para instâncias reservadas e sob demanda, sendo que a última proporciona economia de custos para compromissos de longo prazo. Para obter as informações mais precisas e detalhadas sobre preços, consulte os preços do Amazon Redshift.

O SageMaker Data Processing, que reúne recursos do Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue e Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA), oferece um modelo flexível de preços conforme o uso, sem compromissos antecipados nem uma taxa mínima. A estrutura de preços é baseada no uso de vários componentes, incluindo recursos de computação, armazenamento e ferramentas específicas do serviço. Você paga pelos recursos reais consumidos, que podem variar dependendo de fatores como a região da AWS, os tipos de instância e os padrões de uso. Para obter as informações de preço mais precisas e detalhadas, consulte as páginas de preços do Athena, do Amazon EMR, do AWS Glue e do Amazon MWAA.

O Amazon Q Developer está disponível no SageMaker Unified Studio para oferecer suporte a tarefas de desenvolvimento, como codificação, testes, verificação de segurança, otimização de recursos e integração de dados. O Amazon Q tem um custo fixo por usuário por mês. Para obter as informações de preços mais precisas e detalhadas, consulte os preços do Amazon Q Developer.

A próxima geração do SageMaker simplifica a descoberta, a governança e a colaboração de dados e de IA em todo o lakehouse, os modelos de IA e as aplicações. Com o SageMaker Catalog, desenvolvido no Amazon DataZone, é possível definir e aplicar políticas de acesso de forma consistente usando um único modelo de permissões com controles de acesso ajustados.

O SageMaker Catalog segue um modelo de preços conforme o uso, sem compromissos antecipados nem taxas mínimas. Os preços são baseados em quatro dimensões principais: solicitações, armazenamento de metadados, computação e recomendações de IA para gerar descrições de negócios. Cada conta recebe um uso gratuito por mês de cobrança, incluindo uma quantidade definida de armazenamento de metadados, solicitações de API e unidades de computação. As cobranças só se aplicam se o uso exceder esses limites gratuitos. O serviço oferece APIs essenciais, que são sempre gratuitas e não contam para o limite de solicitações. As tarifas para cada uma das dimensões e o uso gratuito permitido são descritos abaixo.