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# मूल्य निर्धारण

द [roboflow.com/credits](https://roboflow.com/credits) पृष्ठ में बताया गया है कि 1 क्रेडिट 500 सेकंड के इन्फ़रेंस समय के बराबर है। अधिक सटीक सूत्र इस प्रकार है:

```matlab
यदि x-remote-processing-time हेडर सेट है:
   क्रेडिट्स = (100ms + x-remote-processing-time) / 500,000ms
अन्यथा:
   क्रेडिट्स = max(x-processing-time, 100ms) / 500,000ms
```

जहाँ `x-processing-time` और `x-remote-processing-time` HTTP Response हेडर हैं, फ़्लोट फ़ॉर्मेट (सेकंड) में। देखें [roboflow.com/pricing](https://roboflow.com/pricing) क्रेडिट मूल्य निर्धारण के लिए।

### <sub>मॉडल इन्फ़रेंस</sub>

नीचे दिए गए उदाहरण में, हम इस पर इन्फ़रेंस चलाते हैं [coco/39 मॉडल](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/39) (RF-DETR Small, 560x560). रिस्पॉन्स हेडर में हमें मिलता है `x-processing-time` , जो 81ms है। इस मामले में, हमारे पास होगा `क्रेडिट्स = max(81, 100) / 500,000 = 0.0002 क्रेडिट्स` , या 1000 छवियों पर 0.2 क्रेडिट्स।

```shellscript
curl -X POST "https://serverless.roboflow.com/coco/39?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&image=https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg" -I
HTTP/2 200 
content-type: application/json
content-length: 995
x-model-cold-start: false
x-model-id: coco/39
x-processing-time: 0.08100700378417969
x-workspace-id: my-workspace-id
```

#### कोल्ड स्टार्ट

यदि आप वही अनुरोध 10 मिनट बाद चलाते हैं, तो ऐसा हो सकता है कि मॉडल अनलोड हो गया हो और उसे फिर से GPU पर लोड करने की ज़रूरत पड़े - इसे कोल्ड स्टार्ट कहते हैं। मॉडल लोड होने में कुछ सेकंड तक लग सकते हैं, और यह इन्फ़रेंस के बीच की देरी के साथ बहुत अधिक संबद्ध होता है।

```bash
curl -X POST "https://serverless.roboflow.com/coco/39?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&image=https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg" -I
HTTP/2 200 
content-type: application/json
content-length: 995
x-model-cold-start: true
x-model-id: coco/39
x-model-load-details: [{"m": "coco/39", "t": 0.7791134570725262}]
x-model-load-time: 0.5791134570725262
x-processing-time: 1.1060344696044922
x-workspace-id: my-workspace-id
```

**सूत्र**: `क्रेडिट्स = max(1106, 100)/500,000 = 0.0022` , या **1000 पर 2.2 क्रेडिट्स** (कोल्ड स्टार्ट) छवियाँ।

### वर्कफ़्लो रन

वर्कफ़्लोज़ के लिए, हम मॉडल इन्फ़रेंस को सामान्य वर्कफ़्लो प्रोसेसिंग से अलग करते हैं। इसका मतलब है कि वर्कफ़्लो स्वयं (सस्ते) केवल-CPU मशीनों पर चलाया जाएगा, और मॉडल इन्फ़रेंस के लिए ही GPU मशीनों का उपयोग करेगा, जिससे प्रोसेसिंग अधिक किफ़ायती हो जाती है।

<figure><img src="/files/966c7fa5070beaad48668bfb2ef2cd12b33942a3" alt=""><figcaption><p>2x ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल, डायनामिक क्रॉपिंग, कई विज़ुअलाइज़ेशनों, और OCR के लिए Gemini के साथ लाइसेंस प्लेट पहचान वर्कफ़्लो</p></figcaption></figure>

```bash
curl --location 'https://serverless.roboflow.com/my-workspace-id/workflows/lpr-workflow' -i \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "api_key": "API_KEY",
    "inputs": {
        "image": {"type": "url", "value": "https://media.roboflow.com/docs/cars-highway.png"}
    }
}'

HTTP/2 200 
content-type: application/json
content-length: 2277416
x-model-cold-start: false
x-processing-time: 6.334797143936157
x-remote-processing-time: 1.0542614459991455
x-remote-processing-times: [{"m": "vehicle-detection-bz0yu/4", "t": 1.0091230869293213}, {"m": "license-plate-w8chc/1", "t": 0.017786026000976562}, {"m": "license-plate-w8chc/1", "t": 0.01506495475769043}, {"m": "license-plate-w8chc/1", "t": 0.012287378311157227}]
x-workspace-id: my-workspace-id
```

**सूत्र**: `क्रेडिट्स = (100ms + 1054ms)/500,000` , इसलिए **0.0023 क्रेडिट्स** प्रोसेसिंग के लिए, और Gemini API कॉल के लिए बहुत थोड़ी-सी राशि (टोकन संख्या पर निर्भर, देखें [roboflow.com/credits](https://roboflow.com/credits)).

### विफल अनुरोध

वे अनुरोध जो status के साथ विफल होते हैं `402`, `408`, `409`, `423`, `429`, या किसी भी `5xx` code क्रेडिट्स का उपयोग नहीं करते। इनमें सर्वर त्रुटियाँ, टाइमआउट, और rate limits शामिल हैं।

अन्य विफलताएँ, जैसे `401`, `403`, और `404`, फिर भी क्रेडिट्स का उपयोग करती हैं।