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AI Center
Pour plus d'informations générales sur la consommation Platform Units pour nos produits d'IA, consultez les sections Logique de mesure et de facturation et Suivi des licences .
Pour plus de détails sur la consommation Platform Units pour Process Mining, consultez la page Licence (License) dans le guide Process Mining.
Vous pouvez également allouer et suivre la consommation Platform Units au niveau du locataire. Consultez la page Attribuer des licences aux locataires du guide Automation CloudTM pour plus de détails.
Logique générale
Cette section contient des informations spécifiques concernant Platform Units en fonction de l'activité utilisée, couvrant le coût pour chaque produit d'IA.
Pour calculer le coût global de la consommation, la formule suivante est utilisée :
prediction cost
+ hardware cost
= consumption cost
Pour plus d'informations, consultez les sections suivantes :
- Coût de la prédiction
- Coût du matériel
Coût de la prédiction
Pour calculer le coût de prédiction, la formule suivante est utilisée :
input size
x unit cost of the model
= prediction cost
Taille d'entrée
Modèle | Type d'entrée | Taille d'entrée | Taille d'entrée calculée |
---|---|---|---|
Document UnderstandingTM (UiPath et produits tiers gérés par le client) | Document | 1 page | Nombre de pages dans le document d'entrée |
Communications Mining | JSON | 1 message | Nombre de messages par boîte aux lettres ou système de tickets |
AI Computer Vision | Image | 1 photo | Toujours 1 |
Task Mining | Jeu de données | 1 ensemble de données | Toujours 1 |
Activités GenAI | Chaîne de caractères (string) | La limite de taille de string est différente pour chaque modèle | |
Autres modèles | JSON | 2000 caractères = 1 unité | Plafond(longueur(entrée)/2000) |
Fichier | 5 Mo = 1 unité | Plafond (taille/5 Mo) | |
Fichiers | 5 Mo = 1 unité | Plafond(somme(taille(entrée))/5 Mo) |
Modèle utilisé
Modèle | Quand facturons-nous | Coût Platform Unit |
---|---|---|
Document UnderstandingTM (UiPath et produits tiers gérés par le client) | Par prédiction | Pour obtenir la liste de tous les modèles de Document Understanding, consultez la page Logique de comptage et de charge du guide Document Understanding. |
AI Computer Vision | Par prédiction | 0 |
Modèles en prévisualisation (comme la classification des images UiPath) | Par prédiction | 0 |
Task Mining | Par pipeline réussi | 1000 |
Communications Mining | Par message téléchargé, modifié ou prévu | 0.2 : pour plus d'informations sur la logique de charge de Communications Mining , consultez la documentation officielle. |
Classifieur UiPath Light Text | Par prédiction | 0,04 |
Classifieur multilingue UiPath | Par prédiction | 0,1 |
Reconnaissance d’entité nommée personnalisée UiPath | Par prédiction | 0,1 |
Paquets Open Source |
Par prédiction | 0.02 |
Activités GenAI | Par exécution | 0.2 - sans ancrage dans le contexte
0.4 - avec ancrage dans le contexte |
Coût du matériel
Le coût du matériel au moment du déploiement de ML Skills est calculé comme suit :
replicas
x resource cost
Le nombre de réplicas par défaut dépend du type de compte :
- Compte Enterprise : 2
- Autres types de compte : 1
Matériel | Coût Platform Units |
---|---|
0,5 processeur 2 Go de RAM (par défaut) | 0,2 Platform Unit /réplique/heure |
1 processeur 4 Go de RAM | 0,4 Platform Units /répliques/heure |
2 processeurs 8 Go de RAM | 0,8 Platform Units /réplique/heure |
4 processeurs 16 Go de RAM | 1,6 Platform Units /répliques/heure |
6 processeurs 24 Go de RAM | 2,4 Platform Units /répliques/heure |
GPU | 4 Platform Units /répliques/heure |
Pour connaître le coût du matériel lié aux pipelines, consultez le tableau suivant.
Matériel | Coût Platform Units |
---|---|
Processeur | 1,2 Platform Units /heure |
GPU | 4 Platform Units /heure |