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EAS计费说明

更新时间:

本文为您介绍EAS的计费项和计费方式。

计费项

EAS的计费项组成如下图:

15000df7e2ddc9b06804608ab2ae7761

计费方式

公共资源组和专属资源组的计费方式如下。

计费项

计费主体

计费规则

计费方式

停止计费

公共资源组

模型服务运行时长(模型服务占用公共资源的时长)

按照模型服务占用的公共资源时长计费。(一旦创建模型服务,系统就开始计费。)

  • 为EAS产品的新用户提供免费试用额度,但需要自行领取。具体的免费试用额度、领取方式和注意事项,请参见新用户免费试用

    说明

    免费额度用尽或试用期结束后,若继续使用计算资源,则会使用按量计费方式进行计费。

  • 后付费(按量计费)

停止模型服务

专属资源组

资源组机器运行时长

只对专属资源组机器收费,部署在专属资源组上的模型服务不产生额外费用。(对于后付费方式,一旦创建后付费专属资源组机器,系统就开始计费。)

后付费(按量计费)

删除后付费资源组机器

预付费(包年包月)

系统盘

系统盘容量和使用时长

系统盘创建成功后开始计费。

后付费(按量计费)

  • 删除专属资源组机器。

  • 删除使用公共资源组创建的服务。

系统盘容量和购买时长

系统盘创建成功后开始计费。

预付费(包年包月)

公共资源组

为EAS产品的新用户提供免费试用额度,但需要自行领取。具体的免费试用额度、领取方式和注意事项,请参见新用户免费试用。免费额度用尽或试用期结束后,若继续使用计算资源,则会使用后付费(按量计费)方式进行计费。

使用公共资源组时有两种方式:一种是指定机器资源,另外一种是指定机器型号。这两种使用方式的计费详情如下所示。

计费说明

计费公式

单价

计费时间段

扩缩容说明

其他注意事项

指定机器资源

每个模型服务的账单金额=实例数×(cpu核数量×(单价/60)+内存数×(单价/60))×时长(分钟)

该方式的计费方式为后付费(即按量计费),定价详情请参见指定机器资源(为方便查看,该定价为小时价,而实际以分钟价计费。使用价格除以60即可得到分钟价)。

  • 计费的时间起点:为模型开始运行(模型开始占用资源)的时间。

  • 计费的时间终点:为模型停止(模型释放资源)的时间。

模型扩容后:新资源从扩容成功的时间开始计费。

模型缩容后:释放的资源从释放成功的时间停止计费,剩余资源继续计费。

  • 计费时长的统计粒度为分钟。

  • 建议您及时停止无用的模型服务,以免产生不必要的费用。

指定机器型号

每个模型服务的账单金额=实例数×(机器定价单价/60)×时长(分钟)

该方式的计费方式为后付费(即按量计费),不同地域不同机器型号的定价不一致,定价详情请参见附录:公共资源组指定机器型号定价详情(该定价为小时价,而实际以分钟价计费。使用下表价格除以60即可得到分钟价)。

  • 计费的时间起点:为模型开始运行(模型开始占用资源)的时间。

  • 计费的时间终点:为模型停止(模型释放资源)的时间。

不涉及

  • 计费时长的统计粒度为分钟。

  • 建议您及时停止无用的模型服务,以免产生不必要的费用。

  • 部分机器资源在某些地域可能短期内无货,此时无法购买。

表 1. 指定机器资源

重要

以下提供的定价信息仅供参考,实际费用以您购买的云服务的控制台页面(或购买页面)为准。

资源类型

定价

CPU

0.194(CNY/核/小时)

内存

0.024(CNY/G/小时)

专属资源组

使用专属资源组时,有两种计费方式:预付费(包年包月)和后付费(按量计费)。这两种方式的计费详情如下所示。

计费说明

计费公式

单价

计费时间段

扩缩容说明

其他注意事项

预付费(包年包月)

每个资源组的总金额=资源数量×定价×购买时长(月)

预付费(包年包月)的定价详情请前往购买专属资源机器型号页面查看。

  • 计费的时间起点:购买次日00:00:00起算。

  • 计费的时间终点:到期时间。

不涉及

  • 部分机器资源在某些地域可能短期内无货,此时无法购买。

后付费(按量计费)

每个资源组的账单金额=资源数量×(定价/60)×使用时长(分钟)

后付费(按量计费)的定价详情请前往购买专属资源机器型号页面查看。

  • 计费的时间起点:资源组机器创建成功并进入运行状态(状态为运行中)的时间。

  • 计费的时间终点:资源组无机器资源(状态为无使用资源)的时间。

模型扩容后:新资源从扩容成功的时间开始计费。

模型缩容后:释放的资源从释放成功的时间停止计费,剩余资源继续计费。

  • 计费时长的统计粒度为分钟。

  • 建议您及时停止无用的模型服务,以免产生不必要的费用。

  • 部分机器资源在某些地域可能短期内无货,此时无法购买。

系统盘

系统盘有两种计费方式:预付费(包年包月)和后付费(按量计费)。这两种方式的计费详情如下所示。

计费说明

计费公式

单价

计费时间段

扩缩容说明

其他注意事项

预付费(包年包月)

账单金额=系统盘容量(GB)×单价×购买时长(月)

定价详情请参见包年包月定价

  • 计费的时间起点:系统盘购买成功后开始计费。

  • 计费的时间终点:到期时间。

不涉及

后付费(按量计费)

账单金额=系统盘容量(GB)×单价×使用时长(小时)

定价详情请参见按量计费定价

  • 计费的时间起点:系统盘购买成功后开始计费。

  • 计费的时间终点:专属资源组机器被成功删除的时间;部署到公共资源组的服务被成功删除的时间。

不涉及

表 2. 包年包月定价

重要

以下提供的定价信息仅供参考,实际费用以您购买的云服务的控制台页面(或购买页面)为准。

地域

定价(CNY/GB/月)

新加坡

1.52

印度尼西亚(雅加达)

1.52

华北2(北京)

1

华东1(杭州)

1

中国(香港)

1.52

华东2(上海)

1

华南1(深圳)

1

华北3(张家口)

1

德国(法兰克福)

1.62

美国(弗吉尼亚)

1.52

美国(硅谷)

1.52

上海金融云

1.9

表 3. 按量计费定价

地域

定价(CNY/GB/小时)

新加坡

0.0033

印度尼西亚(雅加达)

0.0033

华北2(北京)

0.0021

华东1(杭州)

0.0021

中国(香港)

0.0033

华东2(上海)

0.0021

华南1(深圳)

0.0021

华北3(张家口)

0.0021

德国(法兰克福)

0.0036

美国(弗吉尼亚)

0.0033

美国(硅谷)

0.0033

上海金融云

0.004

计费案例

重要

以下计费案例仅供参考,实际费用以您购买的云服务的控制台页面(或购买页面)为准。

公共资源组计费案例

  • 示例场景描述:

    假设您使用指定机器资源方式的公共资源组部署模型服务,资源组在华东1(杭州)地域。

    • 2019年6月3日09:00:00服务进入运行状态,初始占用资源为2 CPU Core+8 GB。

    • 2019年6月3日10:00:00完成缩容,占用资源减少到1 CPU Core+4 GB。

    • 2019年6月3日11:00:00完成了扩容,占用资源增加到4 CPU Core+16 GB。

    • 2019年6月3日12:00:00,服务进入停止状态。

  • 费用计算:

    账单金额=2×0.194+8×0.024+1×0.194+4×0.024+4×0.194+16×0.024=2.03 CNY

专属资源组计费案例

  • 预付费(包年包月)示例

    • 示例场景描述:

      假设您使用预付费(包年包月)的方式,购买了华东1(杭州)地域的4 CPU Core+15 GB GPU T4卡两台,购买时长为3个月,定价为3683(CNY/月)(实际价格以产品购买为准)。

    • 费用计算:

      总金额=2×3683×3=22098 CNY
  • 后付费(计量计费)示例

    • 示例场景描述:

      假设您使用后付费(计量计费)的方式,购买了华东1(杭州)地域ecs.g6.6xlarge(24 CPU Core+96 GB)2台,使用时长为45分钟,定价为6.6 (CNY/小时)(实际价格以产品购买为准)。

    • 费用计算:

      账单金额=2×(6.6/60)×45=9.9 CNY

系统盘计费案例

  • 预付费(包年包月)示例

    • 示例场景描述:

      假设您使用专属资源组预付费(包年包月)的方式,购买了华东1(杭州)地域的2台机器资源,每台机器资源指定为300 GB的系统盘,购买时长为3个月。

    • 费用计算:

      账单金额=2×(300-200)×1×3=600 CNY
  • 后付费(按量计费)示例(专属资源组)

    • 示例场景描述:

      假设您使用专属资源组后付费(按量计费)的方式,购买了华东1(杭州)地域的2台机器资源,每台机器资源指定为300 GB的系统盘,使用时长为5小时。

    • 费用计算:

      账单金额=2×(300-200)×0.0021×5=2.1 CNY
  • 后付费(按量计费)示例(公共资源组)

    • 示例场景描述:

      假设您使用公共资源组后付费(按量计费)的方式购买了华东1(杭州)地域的2个实例机器节点,每个实例机器节点指定的系统盘大小为300 GB,使用时长为5小时。

    • 费用计算:

      账单金额=2×(300-30)×0.0021×5=5.67 CNY

欠费说明

欠费原因

您当前账号余额不足。

  • 预付费资源组机器,绑定的续费账户余额不足。

  • 对于后付费资源组机器或公共资源组,如果您的账户可用余额小于上一个计费周期的账单金额,阿里云在扣费失败后,您将处于欠费状态。

欠费停服说明

  • 预付费资源组机器

    如果资源组机器到期未续费或续费不成功,则该资源组机器将被释放。释放后,该资源组机器状态将更新为已停机,使用该资源组机器运行的EAS服务状态将更新为等待中。

    如果您在自到期之日起的15个自然日(15 x 24=360小时)内续费成功,专属资源组会自动恢复已停机的机器。

    如果在到期之日起的15个自然日(15 x 24=360小时)内仍未续费,则实际欠费满15个自然日后,系统会将彻底删除已停机的机器。

  • 后付费资源组(包括后付费机器和公共资源组)

    欠费后如果在延停权益额度内,您的资源组不会停止服务。

    说明

    阿里云提供延停权益,即当按量付费的资源发生欠费后,提供一定额度或时长继续使用云服务的权益。延停期间正常计费。延停的权益额度不是欠费总额的上限。您延停的额度或时长根据您在阿里云的历史消费等因素,每个月自动计算并更新。更多信息,请参见延期免停权益

    欠费后,如果超出延停权益额度,公共资源组会停止服务,后付费机器将被释放,释放后该机器状态更新为已停机,使用该资源组运行的EAS服务状态更新为等待中。

    如果自欠费之日起15个自然日(15 x 24=360小时)内充值并结清账单,则可以恢复使用资源组,相关数据仍然得以保留。如果自欠费之日起15个自然日(15 x 24=360小时)内未结清账单,则实际欠费满15个自然日后,系统会将已停机的机器彻底删除。

查看欠费金额

  1. 登录用户中心

  2. 首页待办提醒区域,查看欠费金额。历史未结清

续费说明

专属资源组预付费(包年包月)支持以下两种续费方式。

  • 到期自动续费

    如果您不想每次手动续费,您可以在购买预付费机器时选中到期自动续费,详情请参见使用专属资源组

  • 手动续费

    您可以在专属资源组详情页面,单击预付费机器实例操作列下的三点 > 续费,为预付费机器实例手动续费。详情请参见使用专属资源组

退款说明

后付费已发生的费用不予退款。

附录:公共资源组指定机器型号定价详情

重要

以下提供的定价信息仅供参考,实际费用以您购买的云服务的控制台页面(或购买页面)为准。

CPU类型

实例规格

实例名称

vCPU

内存(GiB)

定价(CNY/小时)

地域

ecs.c7.large

c7(2vcpu+4GB)

2

4

0.66

新加坡

0.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

0.72

中国(香港)

ecs.c7.xlarge

c7(4vcpu+8GB)

4

8

1.38

新加坡

0.9

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

1.5

中国(香港)

0.78

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c7.2xlarge

c7(8vcpu+16GB)

8

16

2.7

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

1.8

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

1.62

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

3

中国(香港)

ecs.c7.4xlarge

c7(16vcpu+32GB)

16

32

5.4

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

3.6

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

3.18

华南2(河源)

3.24

华北6(乌兰察布)

5.94

中国(香港)

ecs.c7.6xlarge

c7(24vcpu+48GB)

24

48

8.1

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

5.4

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

4.8

华南2(河源)

4.86

华北6(乌兰察布)

8.94

中国(香港)

ecs.c7.8xlarge

c7(32vcpu+64GB)

32

64

10.8

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

11.94

中国(香港)

7.2

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

6.48

华北6(乌兰察布)

6.36

华南2(河源)

ecs.c7.16xlarge

c7(64vcpu+128GB)

64

128

21.6

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

14.34

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

12.78

华南2(河源)

14.34

西南1(成都)

12.9

华北6(乌兰察布)

23.82

中国(香港)

ecs.r7.4xlarge

r7(16vcpu+128GB)

16

128

8.4

新加坡

6.12

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

5.46

华南2(河源)

5.52

华北6(乌兰察布)

9.24

中国(香港)

ecs.r7.large

r7(2vcpu+16GB)

2

16

1.02

新加坡

0.78

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

1.14

中国(香港)

0.66

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.r7.xlarge

r7(4vcpu+32GB)

4

32

2.1

新加坡

1.56

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

2.28

中国(香港)

1.38

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.r7.2xlarge

r7(8vcpu+64GB)

8

64

4.2

新加坡

3.06

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

2.76

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

4.62

中国(香港)

ecs.r7.6xlarge

r7(24vcpu+192GB)

24

192

12.6

新加坡

9.18

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

8.22

华南2(河源)

8.28

华北6(乌兰察布)

13.8

中国(香港)

ecs.r7.8xlarge

r7(32vcpu+256GB)

32

256

16.8

新加坡

12.24

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

10.92

华南2(河源)

11.04

华北6(乌兰察布)

18.42

中国(香港)

ecs.r7.16xlarge

r7(64vcpu+512GB)

64

512

33.54

新加坡

24.48

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

21.9

华南2(河源)

22.08

华北6(乌兰察布)

36.84

中国(香港)

ecs.g7.large

g7(2vcpu+8GB)

2

8

0.84

新加坡

0.6

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

0.9

中国(香港)

0.54

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.g7.xlarge

g7(4vcpu+16GB)

4

16

1.68

新加坡

1.14

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

1.8

中国(香港)

1.02

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.g7.2xlarge

g7(8vcpu+32GB)

8

32

3.3

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

2.28

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

2.04

华南2(河源)

2.1

华北6(乌兰察布)

3.66

中国(香港)

ecs.g7.4xlarge

g7(16vcpu+64GB)

16

64

6.6

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

4.62

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

4.08

华南2(河源)

4.14

华北6(乌兰察布)

7.26

中国(香港)

ecs.g7.6xlarge

g7(24vcpu+96GB)

24

96

9.96

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

6.9

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

6.12

华南2(河源)

6.24

华北6(乌兰察布)

10.92

中国(香港)

ecs.g7.8xlarge

g7(32vcpu+128GB)

32

128

13.26

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

9.18

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

8.22

华南2(河源)

8.28

华北6(乌兰察布)

14.58

中国(香港)

ecs.g7.16xlarge

g7(64vcpu+256GB)

64

256

26.46

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

18.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 西南1(成都)

16.38

华南2(河源)

16.56

华北6(乌兰察布)

29.1

中国(香港)

ecs.g6.large

g6(2vcpu+8GB)

2

8

0.72

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

0.9

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

0.54

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

0.96

中国(香港)

0.36

华北3(张家口)

0.48

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

0.84

德国(法兰克福)

ecs.g6.xlarge

g6(4vcpu+16GB)

4

16

1.8

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

1.08

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

1.98

中国(香港)

0.78

华北3(张家口)

1.74

德国(法兰克福)

1.02

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

1.44

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.g6.2xlarge

g6(8vcpu+32GB)

8

32

3.54

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

2.22

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

3.9

中国(香港)

1.56

华北3(张家口)

3.42

德国(法兰克福)

1.98

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

2.88

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.g6.4xlarge

g6(16vcpu+64GB)

16

64

7.14

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

4.38

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

7.86

中国(香港)

3.06

华北3(张家口)

6.84

德国(法兰克福)

3.96

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

5.7

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.g6.6xlarge

g6(24vcpu+96GB)

24

96

10.68

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

6.6

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

11.76

中国(香港)

4.62

华北3(张家口)

10.32

德国(法兰克福)

5.94

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

8.58

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.g6.8xlarge

g6(32vcpu+128GB)

32

128

14.28

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

8.82

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

15.66

中国(香港)

6.18

华北3(张家口)

7.92

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

11.46

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.c6.large

c6(2vcpu+4GB)

2

4

0.6

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

0.66

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

0.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

0.72

中国(香港)

0.3

华北3(张家口)

0.36

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c6.xlarge

c6(4vcpu+8GB)

4

8

1.14

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

1.32

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

0.84

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

1.5

中国(香港)

0.6

华北3(张家口)

0.78

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c6.2xlarge

c6(8vcpu+16GB)

8

16

2.34

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

2.7

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 新加坡

1.74

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

2.94

中国(香港)

1.2

华北3(张家口)

2.64

德国(法兰克福)

1.56

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c6.4xlarge

c6(16vcpu+32GB)

16

32

5.34

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

3.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

5.88

中国(香港)

2.4

华北3(张家口)

5.28

德国(法兰克福)

4.68

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

3.12

西南1(成都)

3.06

  • 华南2(河源)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c6.6xlarge

c6(24vcpu+48GB)

24

48

7.02

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

8.04

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

5.16

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

8.82

中国(香港)

3.6

华北3(张家口)

7.92

德国(法兰克福)

4.62

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.c6.8xlarge

c6(32vcpu+64GB)

32

64

9.3

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

10.74

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

6.84

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

11.82

中国(香港)

4.8

华北3(张家口)

10.56

德国(法兰克福)

6.18

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.r6.large

r6(2vcpu+16GB)

2

16

0.96

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

1.14

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

0.72

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

0.48

华北3(张家口)

0.66

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

1.26

中国(香港)

ecs.r6.xlarge

r6(4vcpu+32GB)

4

32

2.22

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

1.44

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

2.46

中国(香港)

1.02

华北3(张家口)

1.32

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

1.86

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.r6.2xlarge

r6(8vcpu+64GB)

8

64

4.5

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

2.94

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

4.98

中国(香港)

2.04

华北3(张家口)

2.64

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

3.72

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.r6.4xlarge

r6(16vcpu+128GB)

16

128

9

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

5.82

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

9.96

中国(香港)

4.02

华北3(张家口)

5.22

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

7.5

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.r6.6xlarge

r6(24vcpu+192

24

192

13.44

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

8.76

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

14.94

中国(香港)

6.06

华北3(张家口)

7.86

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

11.22

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.r6.8xlarge

r6(32vcpu+256GB)

32

256

17.94

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 德国(法兰克福)

11.64

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

19.86

中国香港

8.04

华北3(张家口)

10.5

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

14.94

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.g5.6xlarge

g5(24vcpu+96GB)

24

96

11.7

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

8.76

华北3(张家口)

10.74

中国(香港)

11.16

新加坡

10.56

印度尼西亚(雅加达)

10.26

德国(法兰克福)

8.94

美国(弗吉尼亚)

ecs.c5.6xlarge

c5(24vcpu+48GB)

24

48

8.16

新加坡

7.86

  • 印度尼西亚(雅加达)

  • 中国(香港)

8.22

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

6.12

华北3(张家口)

7.2

德国(法兰克福)

7.02

美国(弗吉尼亚)

ecs.g8y.large

Yitian(2vcpu+8GB)

2

8

0.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.g8y.xlarge

Yitian(4vcpu+16GB)

4

16

0.9

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.g8y.2xlarge

Yitian(8vcpu+32GB)

8

32

1.74

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.g8y.4xlarge

Yitian(16vcpu+64GB)

16

64

3.54

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.g8y.8xlarge

Yitian(32vcpu+128GB)

32

128

7.02

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.g8y.16xlarge

Yitian(64vcpu+256GB)

64

256

14.1

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.c7a.large

AMD(2vcpu+4GB)

2

4

0.6

新加坡

0.3

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华北6(乌兰察布)

0.54

中国(香港)

ecs.c7a.xlarge

AMD(4vcpu+8GB)

4

8

1.14

  • 新加坡

  • 中国(香港)

0.6

华北6(乌兰察布)

0.66

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

ecs.c7a.2xlarge

AMD(8vcpu+16GB)

8

16

2.28

新加坡

1.32

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

1.14

华北6(乌兰察布)

2.22

中国(香港)

ecs.c7a.4xlarge

AMD(16vcpu+32GB)

16

32

4.62

新加坡

2.58

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

2.34

华北6(乌兰察布)

4.44

中国(香港)

ecs.c7a.8xlarge

AMD(32vcpu+64GB)

32

64

9.24

新加坡

5.16

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

4.62

华北6(乌兰察布)

8.88

中国(香港)

ecs.c7a.16xlarge

AMD(64vcpu+128GB)

64

128

18.48

新加坡

10.32

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

9.3

华北6(乌兰察布)

17.82

中国(香港)

ecs.g7a.large

AMD(2vcpu+8GB)

2

8

0.78

  • 新加坡

  • 中国(香港)

0.48

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

0.42

华北6(乌兰察布)

ecs.g7a.xlarge

AMD(4vcpu+16GB)

4

16

1.56

新加坡

0.96

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

0.9

华北6(乌兰察布)

1.5

中国(香港)

ecs.g7a.2xlarge

AMD(8vcpu+32GB)

8

32

3.18

新加坡

1.92

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

1.74

华北6(乌兰察布)

3.06

中国(香港)

ecs.g7a.4xlarge

AMD(16vcpu+64GB)

16

64

6.3

新加坡

3.9

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

3.48

华北6(乌兰察布)

6.06

中国(香港)

ecs.g7a.8xlarge

AMD(32vcpu+128GB)

32

128

12.66

新加坡

7.74

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

6.96

华北6(乌兰察布)

12.18

中国(香港)

ecs.g7a.16xlarge

AMD(64vcpu+256GB)

64

256

25.32

新加坡

15.48

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

13.92

华北6(乌兰察布)

24.3

中国(香港)

GPU类型

实例规格

实例名称

vCPU

内存(GiB)

定价(CNY/小时)

地域

ml.gu7i.c8m30.1-gu30

8vcpu30GB+1*GU30

8

30

7.63

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

9.09

美国(弗吉尼亚)

11.1

德国(法兰克福)

10.84

新加坡

6.86

华北6(乌兰察布)

ml.gu7i.c16m60.1-gu30

16vcpu60GB+1*GU30

16

60

8.07

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

9.62

美国(弗吉尼亚)

11.75

德国(法兰克福)

11.48

新加坡

7.27

华北6(乌兰察布)

ml.gu7i.c32m188.1-gu30

32vcpu188GB+1*GU30

32

188

8.97

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

10.69

美国(弗吉尼亚)

13.06

德国(法兰克福)

12.75

新加坡

8.07

华北6(乌兰察布)

ml.gu7i.c64m376.2-gu30

64vcpu376GB+2*GU30

64

376

17.94

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

21.38

美国(弗吉尼亚)

26.11

德国(法兰克福)

25.5

新加坡

16.15

华北6(乌兰察布)

ml.gu7i.c128m752.4-gu30

128vcpu752GB+4*GU30

128

752

35.89

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

42.76

美国(弗吉尼亚)

52.23

德国(法兰克福)

51.01

新加坡

32.3

华北6(乌兰察布)

ecs.gn5i-c4g1.xlarge

4vcpu+16GB+1*P4

4

16

10.68

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

7.98

华北3(张家口)

ecs.gn5i-c8g1.2xlarge

8vcpu+32GB+1*P4

8

32

12.84

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

9.6

华北3(张家口)

ecs.gn5-c4g1.xlarge

4vcpu+30GB+1*P100

4

30

13.14

中国(香港)

13.86

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

14.04

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

12.66

华北3(张家口)

12.36

德国(法兰克福)

11.88

美国(弗吉尼亚)

14.04

华北6(乌兰察布)

13.08

美国(硅谷)

ecs.gn5-c8g1.2xlarge

8vcpu+60GB+1*P100

8

60

16.68

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

16.92

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华北6(乌兰察布)

15.84

中国(香港)

15.24

华北3(张家口)

14.88

德国(法兰克福)

14.28

美国(弗吉尼亚)

15.72

美国(硅谷)

ecs.gn5-c8g1.4xlarge

16vcpu+120GB+2*P100

16

120

31.68

中国(香港)

33.36

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

33.84

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华北6(乌兰察布)

30.48

华北3(张家口)

29.76

德国(法兰克福)

28.62

美国(弗吉尼亚)

31.5

美国(硅谷)

ecs.gn5-c28g1.7xlarge

28vcpu+112GB+1*P100

28

112

24

  • 新加坡

  • 印度尼西亚(雅加达)

26.28

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

22.8

中国(香港)

24.72

德国(法兰克福)

22.62

  • 美国(弗吉尼亚)

  • 美国(硅谷)

ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge

4vcpu+23GB+1/4*T4

4

23

3.6

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge

10vcpu+46GB+1/2*T4

10

46

6.48

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

ecs.gn6i-c4g1.xlarge

4vcpu+15GB+1*T4

4

15

9.78

新加坡

9.12

印度尼西亚(雅加达)

12.78

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

8.7

中国(香港)

11.52

  • 华北3(张家口)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

9.06

德国(法兰克福)

8.82

美国(硅谷)

8.58

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6i-c8g1.2xlarge

8vcpu+31GB+1*T4

8

31

11.58

新加坡

10.86

印度尼西亚(雅加达)

15.42

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

10.26

中国(香港)

13.86

  • 华北3(张家口)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

10.92

德国(法兰克福)

10.32

美国(硅谷)

9.96

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6i-c16g1.4xlarge

16vcpu+62GB+1*T4

16

62

15.24

新加坡

14.22

印度尼西亚(雅加达)

18.06

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

13.5

中国(香港)

16.26

  • 华北3(张家口)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

14.64

德国(法兰克福)

13.26

美国(硅谷)

12.84

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6i-c24g1.6xlarge

24vcpu+93GB+1*T4

24

93

19.08

新加坡

17.82

印度尼西亚(雅加达)

18.9

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

16.92

中国(香港)

17.04

  • 华北3(张家口)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

18.48

德国(法兰克福)

16.8

美国(硅谷)

16.32

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6i-c24g1.12xlarge

48vcpu+186GB+2*T4

48

186

38.22

新加坡

35.7

印度尼西亚(雅加达)

37.8

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

33.9

中国(香港)

34.02

  • 华北3(张家口)

  • 西南1(成都)

  • 华北6(乌兰察布)

36.96

德国(法兰克福)

33.66

美国(硅谷)

32.64

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6i-c24g1.24xlarge

96vcpu+372GB+4*T4

96

372

75.6

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

75.54

新加坡

68.04

  • 华北3(张家口)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.gn7i-c8g1.2xlarge

8vcpu+30GB+1*A10

8

30

19.86

新加坡

13.98

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

12.6

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7i-c16g1.4xlarge

16vcpu+60GB+1*A10

16

60

21.06

新加坡

13.32

华北6(乌兰察布)

14.82

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

ecs.gn7i-c32g1.8xlarge

32vcpu+188GB+1*A10

32

188

23.4

新加坡

16.44

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

14.82

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7i-c32g1.16xlarge

64vcpu+376GB+2*A10

64

376

32.88

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

46.74

新加坡

29.58

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7i-c32g1.32xlarge

128vcpu+752GB+4*A10

128

752

65.82

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华南2(河源)

  • 西南1(成都)

93.54

新加坡

59.22

华北6(乌兰察布)

ecs.gn6v-c8g1.2xlarge

8vcpu+32GB+1*V100

8

32

33.54

新加坡

29.1

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华北6(乌兰察布)

21.84

华北3(张家口)

20.1

美国(弗吉尼亚)

ecs.gn6v-c8g1.4xlarge

16vcpu+64GB+2*V100

16

64

58.2

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

  • 华北3(张家口)

  • 华北6(乌兰察布)

67.08

新加坡

ecs.gn6v-c8g1.8xlarge

32vcpu+128GB+4*V100

32

128

116.4

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

87.3

华北3(张家口)

134.22

新加坡

62.88

华北6(乌兰察布)

ecs.gn6v-c8g1.16xlarge

64vcpu+256GB+8*V100

64

256

232.86

华北6(乌兰察布)

ecs.gn6e-c12g1.3xlarge

12vcpu+92GB+1*V100

12

92

30.36

新加坡

21.72

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

19.56

  • 华北3(张家口)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.gn6e-c12g1.12xlarge

48vcpu+368GB+4*V100

48

368

86.88

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

121.38

新加坡

78.18

  • 华北3(张家口)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.gn6e-c12g1.24xlarge

96vcpu+736GB+8*V100

96

736

173.7

  • 华北2(北京)

  • 华东1(杭州)

  • 华东2(上海)

  • 华南1(深圳)

242.76

新加坡

156.36

  • 华北3(张家口)

  • 华北6(乌兰察布)

ecs.gn7-c12g1.3xlarge

12vcpu+95GB+1*GU50

12

95

34.74

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

31.26

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7-c13g1.13xlarge

52vcpu+378GB+4*GU50

52

378

138.96

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

125.1

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7-c13g1.26xlarge

104vcpu+756GB+8*GU50

104

756

277.92

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

250.14

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7-c13g1.6xlarge

26vcpu+189GB+2*GU50

26

189

69.48

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

62.52

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7e-c16g1.4xlarge

16vcpu+125GB+1*GU100

16

125

38.22

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

34.38

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7e-c16g1.8xlarge

32vcpu+250GB+2*GU100

32

250

76.44

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

ecs.gn7e-c16g1.16xlarge

64vcpu+500GB+4*GU100

64

500

152.88

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

137.58

华北6(乌兰察布)

ecs.gn7e-c16g1.32xlarge

128vcpu+1000GB+8*GU100

128

1000

305.7

  • 华北2(北京)

  • 华东2(上海)

275.16

华北6(乌兰察布)

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