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AI Center
Para obtener más información general sobre el consumo de Platform Units para nuestros productos de IA, consulta las secciones Lógica de medición y carga y Seguimiento de licencias .
Para obtener detalles específicos sobre el consumo Platform Units para Process Mining, consulta la página Licencia en la guía de Process Mining.
También puedes asignar y realizar un seguimiento del consumo de Platform Units a nivel de tenant. Consulta la página Asignar licencias a tenants de la guía de Automation CloudTM para obtener más detalles.
General logic
Esta sección contiene información específica sobre Platform Units en función de la actividad utilizada, que 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 costPara obtener más información, consulta las secciones a continuación:
- 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 costTamaño de entrada
| Modelo | Tipo de entrada | Tamaño de entrada | Tamaño de entrada calculado |
|---|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath y terceros gestionados por el cliente) | 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 Platform Unit |
|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath y terceros gestionados por el cliente) | 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 | 1000 |
| Communications Mining | Por mensaje cargado, modificado o previsto | 0.2: para obtener más información sobre la lógica de carga de Communications Mining , consulta la documentación oficial. |
| Clasificador de texto sencillo UiPath | Por predicción | 0,04 |
| Clasificador multilingüe UiPath | Por predicción | 0.1 |
| Reconocimiento personalizado de entidades con nombre de UiPath | Por predicción | 0.1 |
| Paquetes de código abierto |
Por predicción | 0.02 |
| Actividades de GenAI | Por ejecución | 0.2: sin conexión a tierra de contexto
0.4: con puesta a tierra de contexto |
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 costEl número de réplicas predeterminado depende del tipo de cuenta:
- Cuenta de empresa: 2
- Otros tipos de cuenta: 1
| Hardware | Coste Platform Units |
|---|---|
| 0.5 CPU 2 GB de RAM (predeterminado) | 0,2 Platform Unit /réplica/hora |
| 1 CPU 4 GB de RAM | 0,4 Platform Units /réplica/hora |
| 2 CPU 8 GB RAM | 0,8 Platform Units /réplica/hora |
| 4 CPU 16 GB RAM | 1,6 Platform Units /réplica/hora |
| 6 CPU 24 GB RAM | 2.4 Platform Units /réplica/hora |
| GPU | 4 Platform Units /réplica/hora |
Para conocer el coste del hardware relacionado con los procesos, consulta la siguiente tabla.
| Hardware | Coste Platform Units |
|---|---|
| CPU | 1,2 Platform Units /hora |
| GPU | 4 Platform Units /hora |