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AI Center
AI ユニット
- 組織レベルでの消費については、『 Automation Cloud TM 管理ガイド』の「 ライセンスの割り当てを監視する 」ページをご覧ください。
- Insights ガイドの「AI ユニット レベルの消費量」のテナント レベルの消費量の概要ページから、テナント レベルでの消費量に関するページをご覧ください。
AI ユニットとは、AI 製品へのライセンスの付与に使用される尺度です。AI ユニットはモデルの使用量に基づいて課金されます。
UiPath の AI 製品の AI ユニット消費に関する一般的な情報については、以下の 「使用状況の測定と請求ロジック 」および 「ライセンスの追跡 」セクションをご覧ください。
Process Mining での AI ユニットの消費に関する具体的な詳細については、Process Mining ガイドの 「ライセンス 」をご覧ください。
これにより、AI ユニットの消費数をテナント レベルで割り当てて追跡することもできるようになりました。 詳しくは、テナント レベルの割り当てに関するページをご覧ください。
- Automation CloudTM - Automation Cloud - テナントにライセンスを割り当てる
- Automation Suite - Automation Suite - テナントにロボット/サービスのライセンスを割り当てる
このページには、使用するアクティビティに応じた AI ユニットに関する具体的な情報が記載されており、すべての AI 製品のコストを確認できます。
全体的な使用コストは次の式を使用して計算されます。
予測コスト + ハードウェア コスト = 使用コスト
詳しくは、以下のセクションをご覧ください。
- 予測コスト
- ハードウェア コスト
予測コストは次の式を使用して計算されます。
入力データのサイズ x モデルの単位原価 = 予測コスト
たとえば、入力サイズが 5000 文字の UiPath Custom Named Entity Recognition (UiPath カスタム固有表現抽出) モデルの使用量は次のようになります。
3 units x 0.5 (単価原価) = 1.5 AI Units入力データのサイズ
| モデル | 入力の種類 | 入力データのサイズ | 計算される入力データのサイズ |
|---|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath および顧客が管理するサードパーティ) | Document | 1 ページ | 入力ドキュメントに含まれるページ数 |
| Communications Mining | JSON | 1 つのメッセージ | メールボックスまたはチケット管理システムごとのメッセージ数 |
| AI Computer Vision | 画像 | 1 つの画像 | 常に 1 |
| Task Mining | データセット | 1 つのデータセット | 常に 1 |
| GenAI アクティビティ | 文字列 | 文字列サイズの制限はモデルごとに異なります | |
| その他のモデル | JSON | 2000 文字 = 1 単位 | Ceil(length(input)/2000) |
| ファイル | 5 MB = 1 単位 | Ceil(size/5MB) | |
| ファイル | 5 MB = 1 単位 | Ceil(sum(size(input))/5MB) | |
使用するモデル
| モデル | 請求タイミング | 単位原価 |
|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath および顧客が管理するサードパーティ) | 予測ごと | Document Understanding のすべてのモデルのリストは、『UiPath Document Understanding ガイド』の「使用状況の測定と請求ロジック」をご覧ください。 |
| AI Computer Vision | 予測ごと | 0 |
| プレビュー版のモデル (UiPath Image Classification (画像分類) など) | 予測ごと | 0 |
| Task Mining | 成功したパイプラインごと | 5000 |
| Communications Mining | アップロード、修正、予測されるメッセージごと | 1 - Communications Mining の請求ロジックについて詳しくは、公式ドキュメントをご覧ください。 |
| UiPath Light Text Classifier (ライト テキスト分類器) | 予測ごと | 0.2 |
| UiPath Multilingual Classifier (多言語分類器) | 予測ごと | 0.5 |
| UiPath Custom Named Entity Recognition (カスタム固有表現抽出) | 予測ごと | 0.5 |
| オープン ソース パッケージ |
予測ごと | 0.1 |
| GenAI アクティビティ | 実行ごと | 1 - コンテキスト グラウンディングなし
2 - コンテキスト グラウンディングあり |
ML スキルのデプロイ時のハードウェア コストは、次のように計算されます。
replicas x resource cost既定のレプリカ数はアカウントの種類によって次のように異なります。
- Enterprise アカウント: 2
- その他のアカウントの種類: 1
以下の表を使用して、ML スキルのリソース コストを確認します。
| ハードウェア | 単位原価 |
|---|---|
| 0.5 CPU 2 GB RAM (既定) | 1 AI ユニット/レプリカ/時間 |
| 1 CPU 4 GB RAM | 2 AI ユニット/レプリカ/時間 |
| 2 CPU 8 GB RAM | 4 AI ユニット/レプリカ/時間 |
| 4 CPU 16 GB RAM | 8 AI ユニット/レプリカ/時間 |
| 6 CPU 24 GB RAM | 12 AI ユニット/レプリカ/時間 |
| GPU | 20 AI ユニット/レプリカ/時間 |
パイプラインに関連するハードウェア コストについては、以下の表をご確認ください。
| ハードウェア | 単位原価 |
|---|---|
| CPU | 6 AI ユニット/時間 |
| GPU | 20 AI ユニット/時間 |
この例のプロセスを自動化するには、次の 2 つの UiPath モデルを使用する必要があります。
まずはじめに、手持ちのデータセットを使用して Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類) モデルをトレーニングします。GPU を使用するこのトレーニングは 6 時間 30 分かかります。
両モデルを HA スキルとしてデプロイした後、3 か月間 CPU 上で実行します。この間、Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類) モデルにより 20,000 件のテキスト (およそ 3,000 文字) が処理され、Invoices (請求書) モデルにより 10,000 件の請求書 (2 ページずつ) が処理されます。
- Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類) のトレーニングで消費される AI ユニット数
7(時間) x20(GPU の 1 時間あたりの AI ユニット数) = 140 AI ユニット - Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類) を 3 か月間ホストするために消費される AI ユニット数
24(時間/日) x90(日数) x2(1 時間あたりの AI ユニット数) = 4320 AI ユニット - Invoices (請求書) を 3 か月間ホストするために消費される AI ユニット数
24(時間/日) x90(日数) x2(1 時間あたりの AI ユニット数) = 4320 AI ユニット - Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類) を使用して行う予測に消費された AI ユニット数
20000(予測数) x2(入力データのサイズ) x0.5(単位原価) = 20000 AI ユニット - Invoices (請求書) を使用して行う予測に消費される AI ユニット数
10000(予測数) x2(入力データのサイズ) x1(単位原価) = 20000 AI ユニット - AI ユニットの合計消費数
ハードウェア コスト + 予測コスト = (
140+4320+4320) + (20000+20000) = 48780 AI ユニット
