Unidades de IA

Información general

Consejo: Para realizar un seguimiento de tu consumo de unidades de IA a nivel de organización y de tenant, consulta las siguientes páginas:

• Monitoring license allocation page from the Automation Cloud^TM Admin Guide for organization level consumption.
• Página de información general sobre el consumo a nivel de tenant de unidades de IA de la Guía de Insights para el consumo a nivel de tenant.

To track your AI units consumption for Document Understanding^TM and AI Center projects, check the Document Understanding and AI Center consumption dashboard page from the Insights user guide.

Las unidades de IA son la medida utilizada para conceder licencias de productos de IA. Las unidades de IA se facturan en función del consumo cuando los modelos le aportan valor.

Para obtener más información general sobre el consumo de unidades de IA para nuestros productos de IA, consulta las secciones Lógica de medición y carga y Seguimiento de licencias a continuación.

Para obtener detalles específicos sobre el consumo de unidades de IA para Process Mining, consulta la página Licencia en la guía de Process Mining.

También puedes asignar y realizar un seguimiento del consumo de unidades de IA a nivel de tenant. Consulta las páginas de asignación a nivel de tenant para obtener más detalles:

• Automation Cloud^TM - Automation Cloud - Asignación de licencias a tenants
• Automation Suite - Automation Suite: asignación de licencias de robot y servicio a tenants

Nota: por defecto, a cada tenant se le asignan 0 unidades de IA y todas las unidades de IA se consumen del grupo de cuentas. Si no hay unidades de IA asignadas al tenant, las unidades de IA se consumen del grupo de cuentas de la organización. En caso de que se consuman todas las unidades de IA del grupo de tenant, el administrador deberá asignar más recursos a ese tenant específico.

Lógica de medición y carga

General logic

Esta página contiene información específica sobre las unidades de IA en función de la actividad utilizada, y cubre el coste de cada producto de IA.

Para calcular el coste global de consumo, se utiliza la siguiente fórmula:

prediction cost + hardware cost = consumption cost

Para obtener más información, consulta las secciones siguientes:

• Coste de la predicción
• Coste del hardware

Coste de la predicción

Para calcular el coste de predicción, se utiliza la siguiente fórmula:

input size x unit cost of the model = prediction cost

Por ejemplo, el consumo para el modelo UiPath Custom Named Entity Recognition con tamaño de entrada 5000 characters es el siguiente:

5000 caracteres = 3 unidades 3 unitsConsumo: x 0.5(coste unitario) = 1.5 AI Units

Tamaño de entrada

Modelo	Tipo de entrada	Tamaño de entrada	Tamaño de entrada calculado
Document UnderstandingTM (UiPath and Customer-Managed third party)	Documento	1 página	Número de páginas en el documento de entrada
Communications Mining	JSON	1 mensaje	Número de mensajes por buzón o sistema de tickets
AI Computer Vision	Imagen	1 imagen	Siempre 1
Task Mining	ConjuntoDeDatos	1 conjunto de datos	Siempre 1
Actividades de GenAI	Cadena	El límite de tamaño de la cadena es diferente para cada modelo
Otros modelos	JSON	2000 caracteres = 1 unidad	Ceil(length(input)/2000)
	Archivo	5 MB = 1 unidad	Ceil(size/5MB)
	Archivos	5 MB = 1 unidad	Ceil(sum(size(input))/5MB)

Modelo utilizado

Modelo	Cuando cobramos	Coste unitario
Document UnderstandingTM (UiPath and Customer-Managed third party)	Por predicción	Para obtener una lista de todos los modelos de Document Understanding, consulta la página Lógica de medición y cobro de la guía de Document Understanding.
AI Computer Vision	Por predicción	0
Modelos en vista previa (como Clasificación de imágenes de UiPath)	Por predicción	0
Task Mining	Por proceso correcto	5000
Communications Mining	Por mensaje cargado, modificado o previsto	1: para obtener más información sobre la lógica de cobro de Communications Mining , consulta la documentación oficial.
Clasificador de texto sencillo UiPath	Por predicción	0.2
Clasificador multilingüe UiPath	Por predicción	0.5
Reconocimiento personalizado de entidades con nombre de UiPath	Por predicción	0.5
Paquetes de código abierto	Por predicción	0.1
Actividades de GenAI	Por ejecución	1 - without Context grounding 2 - with Context grounding

Nota: Excepto en el caso de Task Mining, la ejecución de un proceso o la implementación de una Habilidad ML solo consume Unidades de IA relacionadas con el consumo de hardware.

Coste del hardware

El coste de hardware en el momento de la implementación de Habilidades ML se calcula de la siguiente manera:

replicas x resource cost

El número de réplicas predeterminado depende del tipo de cuenta:

• Cuenta de empresa: 2
• Otros tipos de cuenta: 1

Nota: La disponibilidad se incrementa aumentando el número de réplicas. La alta disponibilidad no está garantizada si el usuario reduce el número de réplicas a 1.

Utiliza la siguiente tabla para comprobar el coste de recursos para Habilidades ML.

Hardware	Coste unitario
0.5 CPU 2 GB de RAM (predeterminado)	1 Unidad de IA/réplica/hora
1 CPU 4 GB de RAM	2 unidades de IA / réplica / hora
2 CPU 8 GB RAM	4 unidades de IA / réplica / hora
4 CPU 16 GB RAM	8 unidades de IA / réplica / hora
6 CPU 24 GB RAM	12 unidades de IA / réplica / hora
GPU	20 unidades de IA / réplica / hora

Para conocer el coste del hardware relacionado con los procesos, consulta la siguiente tabla.

Hardware	Coste unitario
CPU	6 unidades IA / hora
GPU	20 unidades de IA / hora

Nota: se cobrará cualquier hora iniciada.

Consumption example

Información en segundo plano

Para automatizar un proceso determinado, es necesario utilizar los dos modelos siguientes de UiPath:

• Clasificación de texto multilingüe
• Facturas

El primer paso es entrenar el modelo Clasificación de texto multilingüe en tu conjunto de datos. El entrenamiento dura 6 horas y 30 minutos utilizando la GPU.

Tras implementar ambos modelos como capacidades de alta disponibilidad, se ejecutan en la CPU durante tres meses. Durante este tiempo, el modelo Clasificación de texto multilingüe procesó 20 000 textos, todos ellos de unos 3000 caracteres, mientras que el modelo Facturas procesó 10 000 facturas de 2 páginas cada una.

Calculating total consumption

• Unidades de IA consumidas para el entrenamiento Clasificación de texto multilingüe:
  7 (horas) x 20 (unidades de IA por hora para GPU) = 140 AI Units
• Unidades de IA consumidas para alojar la Clasificación de texto multilingüe durante tres meses:
  24(horas al día) x 90 (número de días) x 2 (unidades de IA por hora) = 4320 AI Units
• Unidades de IA consumidas para alojar Facturas durante tres meses:
  24(horas al día) x 90 (número de días) x 2 (unidades de IA por hora) = 4320 AI Units
• Unidades de IA consumidas para las predicciones realizadas con Clasificación de texto multilingüe:
  20000 (número de predicciones) x 2 (tamaño de entrada) x 0.5 (coste unitario) = 20000 AI Units
• Unidades de IA consumidas para predicciones realizadas con Facturas:
  10000 (número de predicciones) x 2 (tamaño de entrada) x 1 (coste unitario) = 20000 AI Units
• Unidades de IA consumidas en total:
  hardware cost + predictions cost = (140 + 4320 + 4320) + (20000 + 20000) = 48780 AI Units

Seguimiento de las licencias

Las unidades de IA se rastrean en Unidades de IA para todos los escenarios.

Si pasas el ratón por encima de la barra de la sección Unidades de IA, aparecerá una ventana emergente. Puedes consultar esta ventana emergente para ver tu consumo exacto.