本文为您介绍Designer的计费方式及计费示例。
注意事项
本文中所有的价格信息仅供参考，实际价格请以出账账单为准。
计费项
计费项 | 计费主体 | 计费方式 | 停止计费 | 计费规则 |
算法组件 | 组件运行时长 | 后付费（按量计费） | 停止运行组件 | 将组件运行消耗的资源量折算成计算时，按计算时按量计费。 |
深度学习组件 | 组件运行时长 | 后付费（按量计费） | 停止运行组件 | 按组件运行消耗的实际资源计费。 |
预付费（包年包月） | 不涉及 | （即将下线）按购买的机型和时长计费。 |
计费方式
算法组件
使用Designer算法组件时，不同类型的算法单价不同，详细计费说明如下：
计费公式：账单金额 = 计算时数量 × 单价
其中，计算时数量 = max(CPU Core数量×时长(h), 内存(GB)×时长(h)/4)
计费时间段：组件开始运行的时间~组件停止运行的时间
计费示例：假设您在1小时30分钟内使用数据分析类型的算法消耗了2个CPU Core和5 GB内存，则计算时数量 = max(2×(1+30/60), 5×(1+30/60)/4) = 3，因此账单金额 = 计算时数量 × 单价 = 3 × 1.3 = 3.9元。各类型算法的单价如下：
算法类型
单价（元/计算时）
算法类型说明
数据预处理（data_manipulation）
1
包括数据预处理和特征工程算法组件。
数据分析（data_analysis）
1.3
包括统计分析、机器学习、时间序列、网络分析以及金融板块算法组件。
文本分析（text_analysis）
1.7
包括文本分析算法组件。
深度学习（deep_learning）
1
仅消耗CPU的深度学习任务，包括EasyRec系列算法和CPU版本的Tensorflow框架组件。
默认算法（default）
1
不使用GPU同时也不属于上述类型的算法组件。
说明如果您在开通PAI产品时组合开通了MaxCompute功能，当您使用SQL脚本、JOIN、合并行（UNION）以及过滤与映射组件时，会产生MaxCompute费用。
如果您在开通PAI产品时组合开通了Flink功能，当您使用Alink组件且计算资源选择Flink时，会产生Flink费用。
深度学习组件
使用Designer深度学习算法组件时，各地域对应GPU机型及单价如下：
预付费（GPU任务，包年包月，即将下线）
深度学习预付费（包年包月）GPU任务按照每卡每小时计费，需要按照GPU机型购买。
计费公式：预付金额 = 机型定价 × 购买时长
其中，各地域对应GPU机型及单价如下：
地域
机型
单价（元/月）
华北2（北京）
单机2卡P100机器
6912
单机8卡P100机器
27648
华东2（上海）
单机8卡V100机器
67056
华东1（杭州）
单机8卡V100机器
67056
华南1（深圳）
单机8卡V100机器
67056
计费时间段：购买次日00:00:00~到期时间
后付费（GPU任务，按量计费，即将下线）
深度学习后付费（按量计费）GPU任务按照每卡每小时计费，包括TensorFlow、MXNet等框架。
计费公式：账单金额 = 卡数消耗 × 运行时长(h) × 单价 + 计算时数量 × 1元/计算时
其中，计算时数量 = max(CPU Core数量×时长(h), 内存(GB)×时长(h)/4)
各地域对应GPU机型及单价如下：
地域
机型
单价（元/卡/小时）
华北2（北京）
P100卡
12
华东2（上海）
V100卡
29.106
华东1（杭州）
V100卡
29.106
华南1（深圳）
V100卡
29.106
计费时间段：组件开始运行的时间~组件停止运行的时间
后付费（CPU任务，按量计费）
计费公式：账单金额 = 计算时数量 × 1元/计算时
其中，计算时数量 = max(CPU Core数量×时长(h), 内存(GB)×时长(h)/4)
计费时间段：组件开始运行的时间~组件停止运行的时间
计费案例
通常情况下，Designer中的实验由多个算法组件组成，每个算法组件又由多个子任务组成。因此，在计算实验费用时，需要先计算各算法组件下的子任务费用，再累计求和。
定位算法组件的类别。
登录PAI控制台。
在顶部左上角根据实际情况选择地域。
在左侧导航栏选择工作空间列表，单击指定工作空间名称，进入对应工作空间内。
在左侧导航栏选择模型开发与训练 > 可视化建模（Designer）
在工作流列表页面，选中对应的工作流后，单击进入工作流即可进入工作流页面。
在组件列表中，定位PLDA组件属于文本分析类，定价为1.7元/计算时。
查看作业运行消耗的资源。
在实验页面右侧画布中，右键单击PLDA组件。
在快捷菜单中，选择查看日志。
在日志-PLDA页面，每条蓝色链接对应一个子任务，单击对应链接。
在LogView页面，单击SourceXML页签。
在TaskPlan下，查看CPU和Memory。
CPU除以100，表示使用的CPU Core数量，即该作业使用了1个CPU Core。
Memory单位为MB，即该作业使用了1 GB内存。
在LogView页面，单击Job Details页签。
单击AlgoTask_0_0页签下的任务对象。在下方弹出的区域框中，单击Terminated页签。Latency表示每个作业的运行时长。
该子任务共有49个作业，每个作业的运行时长约为26秒。
计算子任务的费用。
子任务计算时数量 = max(CPU Core数量×时长(h), 内存(GB)×时长(h)/4) = max(49×1×(26/3600), 49×1×(26/3600)/4) ≈ 0.35计算时
子任务的费用 = 子任务计算时数量 × 单价 = 0.35 × 1.7 = 0.595元
计算PLDA组件下所有子任务的费用，并对所有子任务的费用累计求和，计算出PLDA组件费用。
参见上述步骤，计算实验下所有组件的费用，并对所有组件的费用累计求和，计算出实验费用。