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料金と請求

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料金と請求

Hugging Face Jobsでは、Hugging Faceのインフラストラクチャ上で計算タスクを実行できますが、インフラの管理は不要です。コマンド、Dockerイメージ、そして各種CPUおよびGPUオプションから選択するハードウェアのタイプを定義するだけです。

正のクレジット残高を持つユーザーまたは組織であれば、誰でもJobsを利用できます。PRO、Team、またはEnterpriseサブスクリプションに含まれる月次コンピュートクレジットは、この残高に計上され、Jobsに使用できます。

Jobsの請求はハードウェアの使用量に基づいて計算され、1分単位で課金されます。要求されたハードウェア上でJobsが実行された1分ごとに料金が請求されます。

Jobのライフサイクルにおいて、課金が発生するのはJobがStartingまたはRunningの状態のときのみです。つまり、ビルド中はコストが発生しません。

実行中のJobが失敗し始めると、自動的に停止され、請求が停止されます。

料金

ジョブは、使用したハードウェアに基づいて1分単位で課金されます。例えば、a10g-smallで10分間使用した場合、ハードウェア料金は約0.17ドルです。

支出を管理するには、タイムアウトを設定、Jobをキャンセル、または現在の使用量を表示してください。

CPU

ハードウェアCPUメモリエフェメラルストレージ時間単価
CPU 基本2 vCPU16 GB50 GB$0.01
CPU アップグレード8 vCPU32 GB50 GB$0.03
CPU XL16 vCPU124 GB1000 GB$1.00
CPUのパフォーマンス32 vCPU256 GB1024 GB$1.90

GPU

ハードウェアCPUメモリGPU メモリエフェメラルストレージ時間単価
Nvidia T4 - 小型4 vCPU15 GB16 GB50 GB$0.40
Nvidia T4 - 中8 vCPU30 GB16 GB100 GB$0.60
Nvidia L4 1枚8 vCPU30 GB24 GB400 GB$0.80
Nvidia L4 4枚48 vCPU186 GB96 GB3200 GB$3.80
Nvidia L40S 1台8 vCPU62 GB48 GB380 GB$1.80
Nvidia L40S 4台48 vCPU382 GB192 GB3200 GB$8.30
8x Nvidia L40S192 vCPU1534 GB384 GB6500 GB$23.50
Nvidia A10G - 小型4 vCPU15 GB24 GB110 GB$1.00
Nvidia A10G - 大12 vCPU46 GB24 GB200 GB$1.50
2x Nvidia A10G - large24 vCPU92 GB48 GB1000 GB$3.00
4x Nvidia A10G - 大48 vCPU184 GB96 GB2000 GB$5.00
Nvidia A100 - 大12 vCPU142 GB80 GB1000 GB$2.50
4x Nvidia A100 - 大48 vCPU568 GB320 GB4000 GB$10.00
8x Nvidia A100 - 大96 vCPU1136 GB640 GB8000 GB$20.00
Nvidia H20023 vCPU256 GB141 GB3000 GB$5.00
Nvidia H200 2台46 vCPU512 GB282 GB6000 GB$10.00
Nvidia H200 4台92 vCPU1024 GB564 GB12000 GB$20.00
8x Nvidia H200184 vCPU2048 GB1128 GB24000 GB$40.00
Nvidia RTX PRO 600023 vCPU256 GB96 GB475 GB$2.75
Nvidia RTX PRO 6000 2台46 vCPU512 GB192 GB950 GB$5.50
Nvidia RTX PRO 6000 4枚92 vCPU1024 GB384 GB1900 GB$11.00
8x Nvidia RTX PRO 6000184 vCPU2048 GB768 GB3800 GB$22.00

GET /api/jobs/hardware の API または CLI を介して、利用可能なハードウェアと価格をプログラム的に取得することもできます。

>>> hf jobs hardware

公開ポート

Jobは、実行中に外部からアクセス可能にするために、1つ以上のポートを公開できます。1つ以上のポートを公開する場合は、ハードウェアの料金に加えて、Jobごとに定額で課金されます。

プロダクト時間単価
公開ポート$0.01

ハードウェアと同様に、JobがStartingまたはRunning状態の間のみ、分単位で課金されます。

請求の管理

組織に請求

デフォルトではユーザーのネームスペースに対して請求が行われますが、適切なnamespaceを指定することで、組織に対して請求することもできます。

hf jobs run --namespace my-org-name ...

この場合、Jobは組織アカウントの下で実行され、組織のJobsページ(組織ページ > settings > Jobs)で確認できます。

Enterprise プラン以上では、組織管理者は、組織に請求される Jobs の実行と表示を誰に許可するかを制限できます。制限の対象は、組織管理者のみ、または選択した Resource Group のメンバーです。この設定は、Granular feature access 設定から行います。

リソースグループに請求

この機能は、Enterprise プラン以上でご利用いただけます。

組織でResource Groupsが設定されている場合、ジョブのコストを特定のリソースグループに帰属させることができます。そのためには:

  1. リソースグループのメンバーである必要があります。
  2. リソースグループの所有者である組織をnamespaceとして、リソースグループの ID をresource_group_idとして渡します。両方とも必須です。リソースグループは、その組織に請求される Jobs の場合のみ考慮されます。

リソースグループのIDは、組織のリソースグループ設定ページで確認できます。

hf jobs run --namespace my-org-name --resource-group-id <resource-group-id> ...

Pythonでは:

>>> from huggingface_hub import run_job
>>> run_job(
...     image="python:3.12",
...     command=["python", "-c", "print('Hello!')"],
...     namespace="my-org-name",
...     resource_group_id="<resource-group-id>",
... )

OrganizationおよびResource Groupの管理者は、グループに請求されるJobsの月間支出上限を設定できます。

現在の計算リソースの使用状況を表示

Jobsの現在の請求情報は、Billingページの「Compute Usage」セクションで確認できます。

請求に関する追加情報は、Hubの専用ドキュメントで確認できます。

推奨事項

タイムアウト制限を設定する

Job を作成する際にtimeoutを設定し、一定時間を超えて実行されないようにしてください。 timeoutの時間まで実行された Job は自動的に停止し、課金も停止されます。 CLI でタイムアウトを設定する方法は以下の通りです。

hf jobs run --timeout 3h ...

デフォルトのタイムアウトは30分に設定されています。 そのため、Jobの実行にそれ以上の時間がかかる場合は、より長いタイムアウトを指定する必要があります。

関連のないJobsをキャンセルする

実行中のJobがもはや不要になった場合は、JobページまたはCLIを介して早期にキャンセルし、課金を停止できます。

hf jobs cancel <job-id>
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