Использование бессерверных DBU в разрезе SKU

В этой статье объясняются идентификаторы SKU и множители DBU, используемые для выставления счетов за различные бессерверные решения Databricks.

Сведения о ценах на Azure Databricks см. в разделе pricing details.

Что такое множитель DBU?

При использовании определенных функций умножение применяется к используемым базовым базам данных. Например, мониторинг качества данных имеет коэффициент 2X. Если связанное фоновое задание использует 5 DBU, вы оплачиваете 10 DBU после применения коэффициента. Базы данных, отображаемые на счете и в системных таблицах, отражают окончательный объем после применения этого умножения. См. раздел "Что такое DBU" для определения DBU .

Автоматический номер SKU без сервера

Следующие возможности учитываются в счет бессерверного SKU.

Функция	Множитель DBU
Бессерверные задания	1X
Бессерверные декларативные конвейеры Spark	1X
Прогнозная оптимизация	1X
Мониторинг качества данных	2X
Контроль доступа с точной настройкой	1X
Материализованные представления и таблицы потоковой передачи в Databricks SQL	1X
Классификация данных	3X

Интерактивный номер SKU без сервера

Счета за следующие возможности выставляются в соответствии с интерактивным бессерверным SKU.

Продукт или компонент	Множитель DBU
Бессерверный ноутбук	1X
Приложения Databricks — средние вычислительные ресурсы/ч	0.5X
Приложения Databricks — значительные вычислительные ресурсы в час.	1X

SKU бессерверных вычислений базы данных

Следующие возможности выставляются в соответствии с безсерверным SKU базы данных.

Продукт или компонент	Множитель DBU
Зарезервированные вычислительные ресурсы Lakebase	1X

Безсерверный SKU для SQL

Счета за следующие возможности выставляются в соответствии с номером SKU без SQL Server.

Размер хранилища	DBU/ч
2X-Маленький	4
X-Small	6
Небольшой	12
Средняя	двадцать четыре
Большой	40
Экстра большой	80
2X-большой	144
3X-Большой	272
4X-Large	528

Номер SKU обслуживания модели

Следующие возможности тарифицируются по SKU для серверного вывода инференса в режиме реального времени.

Шлюз искусственного интеллекта

Продукт или компонент	Множитель DBU
Таблицы инференции для конечных точек ЦПУ и ГПУ	7.143 DBUs / 1 ГБ полезных данных
Отслеживание использования конечных точек ЦП и ГП	1.429 DBUs /1 ГБ полезных данных

Обслуживание модели ЦП

1 параллельный запрос/ч = 1 DBU/ч

Обслуживание моделей GPU

Размер экземпляра	Конфигурация GPU	DBUs / час
Небольшой	T4 или эквивалент	10.48
Очень большая	A100 80 ГБ x 1 GPU или эквивалент	78.60
2XLarge	A100 80 ГБ x 2 GPU или эквивалент	157.20
4XLarge	A100 80 ГБ x 4 GPU или эквивалент	314.40

Обслуживание базовой модели

Модель	Pay-Per-Token: DBU / 1M INPUT token	Pay-Per-Token: DBU / 1M OUTPUT token	Подготовленная пропускная способность: DBU в час
Лама 4 Маверрик	7.143	21.429	85.714
Лама 3.3 70B	7.143	21.429	85.714
GPT OSS 120B	2.143	8.571	71.429
Джемма 3 12B	2.143	7.143	71.429
Лама 3.1 8B	2.143	6.429	53.571
GPT OSS 20B	1.000	4.286	53.571
Лама 3.2 3B	Недоступно	Недоступно	46.429
Лама 3.2 1B	Недоступно	Недоступно	42.857
ГТЭ	1.857	Недоступно	20.000
BGE Large	1,429	Недоступно	24.000

Обслуживание антропической модели

Модель	Тип конечной точки	Длина контекста	Pay-Per-Token: DBU / 1M INPUT token	Pay-Per-Token: DBU / 1M OUTPUT token	Оплата-за-токен: DBU / 1М КЭШ-ЗАПИСЕЙ токены	Pay-Per-Token: DBU / 1M CACHE READS токены	Пакетный вывод: DBU в час
Клод Opus 4.5	Глобальный	Короткий контекст	71.429	357.143	89,286	7.143	Недоступно
	In-geo		78.571	392.857	98.214	7.857	Недоступно
Клод Opus 4 / 4.1	Глобальные и геообъекты	Все длины	214.286	1,071.43	267.857	21.429	514,286
Клод Соннет 4.5	Глобальный	Короткий контекст	42.857	214.286	53.571	4.286	214.286
	In-geo		47.143	235.715	58.928	4.715	235.715
	Глобальный	Длинный контекст (>200k токенов)	85.714	321.429	107.143	8.571	214.286
	In-geo		94.285	353.572	117.857	9.428	235.715
Клод Соннет 3.7 / 4 / 4.1	Глобальные и геообъекты	Короткий контекст	42.857	214.286	53.571	4.286	214.286
		Длинный контекст (>200k токенов)	85.714	321.429	107.143	8.571	214.286
Клод Хайку 4.5	Глобальный	Все длины	14.286	71.429	17.857	1,429	Недоступно
	In-geo		15.715	78.572	19.643	1.572	Недоступно

Shutterstock Искусственный интеллект изображений

1 image = 0,857 DBUs

Векторный поиск

Параметр конечной точки	DBU/час за 1 единицу	Вместимость вектора на единицу
Стандарт	4.0	2 миллиона
Оптимизированное хранилище	18.29	64 миллиона

Модель	Базы данных за 1 кб запросов
Reranker: для векторного поиска Databricks	28.571

Оценка агента

Продукт	Единицы базы данных (ЕБД)
Судья LLM для оценки работы агента	2.14 DBUs/М токенов ввода 8.57 Токены вывода DBUS/M
Оценка синтетических данных агента	5.0 DBU на каждый созданный вопрос

Функции ИИ

Сервер	Тип рабочей нагрузки	Предполагаемые базы данных SRTI*
Документ синтаксического анализа ИИ	Простая страница без заголовка Простая страница с заголовками Страница со средней сложностью с таблицами, изображениями, субтитрами Страница с высокой сложностью с подробными схемами и субтитрами	10-15 ЕДИНИЦ БАЗ ДАННЫХ 20-25 DBU 60-65 единицы уровня звука (dBu) 85-90 DBU

* Предполагаемые цены до применения 50% рекламной скидки, действующей до 30 июня 2026 г.

Обучение модели

Для модели с SKU обучения расходы на следующие функции учитываются.

Обучение модели — тонкой настройке

Модель	Количество слов для обучения	Приблизительные DBUs	Приблизительные затраты за запуск (0,65 $/DBU в регионе Восток США)
Лама 3.3 70B	10 000 000	225	$146,25
	500 000 000	11,000	$7,150,00
Лама 3.1 70B	10 000 000	225	$146,25
	500 000 000	11,000	$7,150,00
Лама 3.1 8B	10 000 000	100	$65,00
	500 000 000	4400	$2,860,00
Лама 3.2 3B	10 000 000	75	$48,75
	500 000 000	2,750	$1787.50
Лама 3.2 1B	10 000 000	двадцать пять	$16,25
	500 000 000	1100	$715.00

Обучение модели — прогнозирование

Функция	Множитель DBU
Прогнозирование моделей	4.0X

Хранилище Databricks

Счета за следующие возможности выставляются в соответствии с номером SKU хранилища Databricks

Продукт или компонент	Мультипликатор DSU
Векторный поиск	10X
Хранилище Databricks — за гигабайт хранимых данных	1X
Databricks Storage — на 1000 операций записи	0.3535X
Databricks Storage — за каждую 1000 операций чтения	0.0226X