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# मूल्य निर्धारण

यह [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 यह 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, float प्रारूप में (सेकंड)। 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)। प्रतिक्रिया हेडरों 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 -H "Authorization: Bearer $ROBOFLOW_API_KEY" "https://serverless.roboflow.com/coco/39?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 10 मिनट बाद वही अनुरोध चलाते हैं, तो ऐसा हो सकता है कि मॉडल अनलोड हो गया हो और उसे फिर से GPU पर लोड करने की आवश्यकता हो - एक कोल्ड स्टार्ट। मॉडल लोड होने में कुछ सेकंड तक लग सकते हैं, और यह इन्फ़रेंस के बीच की देरी के साथ अत्यधिक संबंधित है।

```bash
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $ROBOFLOW_API_KEY" "https://serverless.roboflow.com/coco/39?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 **2.2 क्रेडिट्स प्रति 1000** (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 निष्पादित होगा, और मॉडल इन्फ़रेंस के लिए केवल GPU मशीनों का उपयोग करेगा, जिससे प्रोसेसिंग अधिक किफायती हो जाती है।

<figure><img src="/files/966c7fa5070beaad48668bfb2ef2cd12b33942a3" alt=""><figcaption><p>2x ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल, डायनामिक क्रॉपिंग, कई विज़ुअलाइज़ेशन, 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 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "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` तो **0.0023 क्रेडिट्स** प्रोसेसिंग के लिए, और Gemini API कॉल के लिए थोड़ी-सी अतिरिक्त मात्रा (टोकन संख्या पर निर्भर, देखें [roboflow.com/credits](https://roboflow.com/credits)).

### असफल अनुरोध

वे अनुरोध जो स्थिति के साथ विफल होते हैं `402`, `408`, `409`, `423`, `429`या कोई `5xx` कोड क्रेडिट्स का उपयोग नहीं करते। इनमें सर्वर त्रुटियाँ, टाइमआउट, और दर सीमाएँ शामिल हैं।

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