規劃和管理 Azure AI Foundry 的成本
重要
本文中標示為 (預覽) 的項目目前處於公開預覽狀態。 此預覽版本沒有服務等級協定，不建議將其用於生產工作負載。 可能不支援特定功能，或可能已經限制功能。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。
本文說明如何規劃和管理 Azure AI Foundry 的成本。 首先，您會使用 Azure 定價計算機來協助規劃 Azure AI Foundry 成本，再新增服務的任何資源來預估成本。 接下來，當您新增 Azure 資源時，請檢閱預估成本。
提示
Azure AI Foundry 在 Azure 定價計算機中沒有特定頁面。 Azure AI Foundry 是由數個其他 Azure 服務所組成，其中有些是選擇性的。 本文提供使用定價計算機來預估這些服務成本的相關資訊。
您可以在 Azure AI Foundry 入口網站中使用 Azure AI 服務。 Azure AI 服務的成本只是您 Azure 帳單中每月成本的一部分。 您 Azure 訂用帳戶中使用的所有 Azure 服務和資源 (包括第三方服務) 都會向您收取費用。
必要條件
Microsoft 成本管理中的成本分析支援大部分的 Azure 帳戶類型，但並非全部。 若要檢視所支援帳戶類型的完整清單，請參閱了解成本管理資料。 若要檢視成本資料，您至少需要 Azure 帳戶的讀取存取權。 如需 Microsoft 成本管理資料的存取權指派相關資訊，請參閱指派資料的存取權。
先估計成本再使用 Azure AI 服務
在新增 Azure AI 服務之前，您可以使用 Azure 定價計算機來預估成本。
在 Azure 定價計算機中選取 Azure OpenAI 之類的產品。
輸入您打算要使用的單位數目。 例如，輸入提示和完成的權杖數目。
您可以選取多個產品來估計多個產品的成本。 例如，選取 [虛擬機器] 以新增計算資源的潛在成本。
將新資源新增至您的專案時，請返回此計算機並在這裡新增相同的資源，以更新您的成本預估。
通常會隨著 Azure AI Foundry 而累算的成本
當您建立中樞的資源時，也會一併建立其他 Azure 服務的資源。 畫面如下：
| 服務定價頁面 | 範例使用案例的描述 |
|---|---|
| Azure AI 服務 | 您需付費使用諸如 Azure OpenAI、語音、內容安全性、視覺、文件智慧和語言等服務。 每個服務的成本以及每個服務內某些功能會因每個服務而異。 如需布建 Azure AI 服務的詳細資訊，請參閱 Azure AI Foundry 中樞。 |
| Azure AI 搜尋服務 | 範例使用案例是將資料儲存在向量搜尋索引中。 |
| Azure Machine Learning | 需要計算實例，才能執行 Visual Studio Code （Web 或桌面）， 並 透過 Azure AI Foundry 提示流程 。 當您建立計算執行個體時，虛擬機器 (VM) 會保持開啟狀態，以供您的工作使用。 啟用閒置關機，以節省 VM 在指定時段內閒置時的成本。 或設定排程來自動啟動和停止計算執行個體，以在未規劃使用它時節省成本。 |
| Azure 虛擬機器 | 透過 Linux、Windows Server、SQL Server、Oracle、IBM 與 SAP 等支援，Azure 虛擬機器可以讓您靈活地將範圍廣泛的計算解決方案虛擬化。 |
| Azure Container Registry Basic 帳戶 | 提供私人 Docker 容器映像的儲存體，以在 Azure 上快速、可調整地擷取及網路鄰近部署容器工作負載。 |
| Azure Blob 儲存體 | 可用來儲存 Azure AI Foundry 項目 檔。 |
| 金鑰保存庫 | 用來儲存秘密的金鑰保存庫。 |
| Azure Private Link | Azure Private Link 可讓您透過虛擬網路中的私人端點存取各項 Azure PaaS 服務 (例如 Azure 儲存體和 SQL Database)。 |
成本可能在資源刪除之前累積
您在 Azure 入口網站中或使用 Azure CLI 刪除中樞之前，下列子資源是即使您未在工作區中主動工作時所累積的一般成本。 如果您打算稍後再返回中樞，這些資源可能會繼續累積成本：
- Azure AI 搜尋服務 (適用於資料)
- 虛擬機器
- Load Balancer
- Azure 虛擬網路
- 頻寬
每個 VM 是根據其執行的小時計費。 成本取決於 VM 規格。 正在執行但未主動處理資料集的 VM 仍會透過負載平衡器進行收費。 針對每個計算執行個體，每天都有一個負載平衡器進行計費。 計算叢集的每 50 個節點都有一個計費的標準負載平衡器。 每個負載平衡器的費用約為 $0.33/天。 若要避免已停止的計算執行個體和計算叢集上的負載平衡器成本，請刪除計算資源。
計算執行個體也會產生 P10 磁碟成本，即使處於停止狀態也一致。 此成本是因為儲存至磁碟的任何使用者內容都會保存在與 Azure VM 類似的已停止狀態。 我們正致力於使 OS 磁碟大小/類型可設定為更好的控制成本。 對於 Azure 虛擬網路，單個虛擬網路將根據訂用帳戶和區域的數量計費。 虛擬網路不能跨越區域或訂用帳戶。 在虛擬網路設定中設定私人端點可能也會產生費用。 如果您的虛擬網路使用 Azure 防火牆，防火牆也可能會產生費用。 頻寬使用量需要收費；傳輸的資料越多，向您收取的費用就越多。
提示
使用受控虛擬網路是免費的。 不過，受控網路的一些功能依賴 Azure Private Link (適用於私人端點) 和 Azure 防火牆 (適用於 FQDN 規則)，並且會產生費用。 如需詳細資訊，請參閱受控虛擬網路隔離。
資源刪除之後可能產生的成本
在 Azure 入口網站或使用 Azure CLI 刪除中樞之後，下列資源將會繼續存在。 這些資源會繼續產生成本，直到您將其刪除為止。
- Azure Container Registry
- Azure Blob 儲存體
- 金鑰保存庫
- Application Insights (如果您為中樞啟用它)
監視成本
當您搭配中樞使用 Azure AI Foundry 時，會產生成本。 Azure 資源使用量單位成本會依據時間間隔 (秒、分鐘、小時和日) 或單位使用量 (位元組、MB 等等) 而改變。 您可以在成本分析中看到產生的成本。
當您使用成本分析時，您可在圖表和資料表中檢視不同時間間隔的中樞成本。 一些範例包括依日期、目前和先前月份，以及年度。 您也可以根據預算和預測成本來檢視成本。 切換至更長時間的檢視，有助於找出費用趨勢。 您也會看到可能發生超支的位置。 如果您已建立預算，還可以輕鬆地查看已超出預算的位置。
監視 Azure AI Foundry 專案成本
您可以從 Azure 入口網站取得成本分析。 您也可以從 Azure AI Foundry 取得成本分析。
重要
您的 Azure AI Foundry 專案成本只是整體應用程式或解決方案成本的子集。 您必須監視應用程式或解決方案中使用的所有 Azure 資源成本。 如需詳細資訊，請參閱 Azure AI Foundry 中樞。
如需本節中的範例，假設所有 Azure AI Foundry 資源都位於相同的資源群組中。 但是您可以在不同的資源群組中擁有資源。 例如，您的 Azure AI 搜尋服務資源可能位於與您的專案不同的資源群組中。
以下是如何監視專案成本的範例。 成本僅供範例使用。 您的成本會根據您使用的服務和使用量而有所不同。
登入 Azure AI Foundry。
選取您的項目，然後從左側功能表中選取 [管理中心 ]。
在 [ 專案 ] 標題底下，選取 [ 概觀]。
從 [總成本] 區段中選取 [檢視資源的成本]。 Azure 入口網站會開啟至您專案的資源群組。
展開 [資源] 資料行，以查看構成專案基礎的每項服務的成本。 但此檢視不包含您在專案中所使用所有資源的成本。
選取 [依資源區分的成本]>[資源]。
在您前往的 [成本分析] 頁面上，確定範圍已設定為您的資源群組。
在此範例中：
- 資源群組名稱為 rg-contosoairesource。
- 資源群組中所有資源和服務的總成本為 $222.97。 在此範例中，$222.97 是您使用 Azure AI Foundry 建置的應用程式或解決方案的總成本。 同樣地，此範例假設所有 Azure AI Foundry 資源都位於相同的資源群組中。 但是您可以在不同的資源群組中擁有資源。
- 專案名稱為 contoso-outdoor-proj。
- 專案中資源與服務所限制的成本總計為 $212.06。
展開 contoso-outdoor-proj 以查看構成專案資源基礎的服務的成本。
展開 contoso_ai_resource 以查看構成中樞資源基礎的服務的成本。 您也可以套用篩選，以專注於資源群組中的其他成本。
您也可以直接從 Azure 入口網站檢視資源群組成本。 若要這麼做︰
登入 Azure 入口網站。
選取 [資源群組]。
尋找並選取包含 Azure AI Foundry 資源的資源群組。
從左側導覽功能表中選取 [成本分析]。
如需詳細資訊，請參閱 Azure 定價計算機。
監視透過 Azure Marketplace 提供的模型成本
使用隨用隨付部署為服務的模型會透過 Azure Marketplace 提供。 模型發行者可能會根據供應項目套用不同的成本。 Azure AI Foundry 入口網站中的每個專案都有自己的供應專案訂用帳戶，可讓您監視該專案的成本和耗用量。 使用 Microsoft 成本管理來監視成本：
登入 Azure 入口網站。
在左側導覽區域中，選取 [成本管理 + 計費]，然後在相同的功能表上，選取 [成本管理]。
在左側導覽區域 [成本管理] 區段底下，現在選取 [成本分析]。
選取 [資源] 之類的檢視。 隨即會顯示與每個資源相關聯的成本。
在 [類型] 資料行上，選取篩選圖示以篩選 microsoft.saas/resources 類型的所有資源。 此類型對應至從 Azure Marketplace 供應項目建立的資源。 為了方便起見，您可以依包含字串 SaaS 的資源類型進行篩選。
每個專案的每個模型供應項目都會顯示一個資源。 這些資源命名為
[Model offer name]-[GUID]。選取以展開資源詳細資料，存取與資源相關聯的每個成本計量。
- 層級代表供應項目。
- 產品是供應項目內的特定產品。
某些模型提供者可能會針對兩者使用相同的名稱。
提示
請記住，每個專案都會根據您專案所訂閱的每個方案建立一個資源。
展開詳細資料時，會根據每個與供應項目相關聯的計量報告成本。 每個計量可能會追蹤不同的成本來源，例如推斷或微調。 隨即會顯示下列計量 (當某些成本與其相關聯時)：
計量 群組 描述 paygo-inference-input-tokens基本模型 與用做為基底模型推斷輸入的權杖相關聯的成本。 paygo-inference-output-tokens基本模型 與產生做為基底模型推斷輸出的權杖相關聯的成本。 paygo-finetuned-model-inference-hosting微調的模型 與針對微調模型裝載推斷端點相關聯的成本。 此值不是裝載模型的成本，而是端點提供服務的成本。 paygo-finetuned-model-inference-input-tokens微調的模型 與用做為微調模型推斷輸入的權杖相關聯的成本。 paygo-finetuned-model-inference-output-tokens微調的模型 與產生做為微調模型推斷輸出的權杖相關聯的成本。
建立預算
您可以建立預算來管理成本，以及建立警示，以在出現異常消費和超支風險時自動通知利害關係人。 警示是以支出為基礎 (相較於預算和成本閾值)。 系統會為 Azure 訂用帳戶和資源群組建立預算和警示，因此在整體成本監視策略中十分實用。
如果您希望監視中有更多細微性，可以使用 Azure 中特定資源或服務的篩選來建立預算。 篩選器可協助確保您不會意外建立新的資源，而需要支付更多的費用。 如需有關建立預算時篩選選項的詳細資訊，請參閱群組和篩選選項。
匯出成本資料
您也可以將成本資料匯出到儲存體帳戶。 當您或其他人需要針對成本進行更多資料分析時，匯出資料很有用。 例如，財務小組可以使用 Excel 或 Power BI 來分析資料。 您可以根據每日、每週或每月排程來匯出成本，並設定自訂日期範圍。 若要取得成本資料集，建議採用匯出成本資料集的方式。
了解 Azure AI 服務的完整計費模型
Azure AI 服務會在 Azure 基礎結構上執行，當您部署新的資源時，Azure AI 將會累計成本。 請務必了解，額外的基礎結構可能會產生成本。 當您對已部署的資源進行變更時，必須管理該成本。
當您建立或使用 Azure AI 服務資源時，可能會根據您所使用的服務向您收費。 Azure AI 服務有兩個可用的計費模型：
- 隨用隨付：若使用隨用隨付定價，系統會依據您所使用的 Azure AI 服務供應項目，根據其帳單資訊向您收費。
- 定額層：您可以使用定額層定價，以固定費用使用數項服務功能，讓您根據工作負載的需求取得可預測的總成本。 系統會根據您選擇的方案向您收取費用。 請參閱快速入門：購買承諾用量層定價以取得可用服務的相關資訊、註冊方式，以及購買方案時的考量。
注意
如果您使用超過承諾用量方案所提供配額的資源，將會根據購買承諾用量方案時 Azure 入口網站中提及的超額量來向您收取額外使用量的費用。
您可以使用 Azure 預付金 (先前稱為預付金) 點數支付 Azure AI 服務費用。 不過，您無法使用 Azure 預付款點數來支付第三方產品和服務的費用，包括來自 Azure Marketplace 的產品和服務。
如需詳細資訊，請參閱 Azure 定價計算機。
下一步
- 了解如何透過 Microsoft 成本管理將雲端投資最佳化。
- 深入了解如何使用成本分析管理成本。
- 了解如何避免非預期成本。
- 參加成本管理引導式學習課程。