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モデル料金

Serverless Cloud API で提供されるモデルのクレジット料金（画像 1,000 枚あたり）。

Serverless Cloud API の画像推論は、画像ごとにクレジットで課金されます。このページの各価格は、標準レートでの画像1,000枚あたりのクレジット数であり、小数点以下4桁に丸めています。各行は最小サイズから価格が設定されたモデルアーキテクチャであり、各セクションを展開するとすべてのサイズが表示されます。

月間使用量がしきい値を超えると、自動的にボリューム割引が適用されます。 料金 は、Workflow の実行や、どの失敗したリクエストが課金対象になるかを含め、課金の仕組みを説明しています。動画は別途 Serverless Video Streaming.

物体検出

各アーキテクチャの最小サイズを使って、画像1,000枚あたりのクレジット数を COCO mAP 50:95 で割った値の昇順で並べています。精度の数値は Roboflow モデルリーダーボード.

これらは、このタスクにおける最も効率的な5つのアーキテクチャです。

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ
最高 COCO mAP 50:95

RF-DETR

0.125

7

59.9%

YOLO26

0.125

5

56.3%

YOLOv12

0.125

5

54.0%

YOLOv11

0.125

5

53.6%

YOLOv10

0.125

6

53.6%

すべての物体検出モデルとサイズ

  • RF-DETR

    • Nano: 0.125

    • Small、Base、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

    • 2XL: 0.3125

  • YOLO26

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv12

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv11

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv10

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Balanced、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv8

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv9

    • Tiny: 0.125

    • Small、Medium、Compact: 0.1875

    • Extended: 0.25

  • YOLOv7

    • Tiny: 0.125

    • Base: 0.1875

    • X: 0.25

  • YOLOv5

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOLite

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLO-NAS

    • Small、Medium: 0.1875

インスタンスセグメンテーション

価格の安い順に並べています。

これらは、このタスクにおける最も低価格な5つのアーキテクチャです。

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

RF-DETR Seg

0.1875

7

YOLO26 Seg

0.1875

5

YOLOv11 Seg

0.1875

5

YOLOv8 Seg

0.1875

5

YOLOv5 Seg

0.1875

5

すべてのインスタンスセグメンテーションモデルとサイズ

  • RF-DETR Seg

    • Nano: 0.1875

    • Small、Medium、Large、Preview: 0.25

    • XL、2XL: 0.3125

  • YOLO26 Seg

    • Nano: 0.1875

    • Small、Medium、Large: 0.25

    • XL: 0.3125

  • YOLOv11 Seg

    • Nano: 0.1875

    • Small、Medium、Large: 0.25

    • XL: 0.3125

  • YOLOv8 Seg

    • Nano: 0.1875

    • Small、Medium、Large: 0.25

    • XL: 0.3125

  • YOLOv5 Seg

    • Nano: 0.1875

    • Small、Medium、Large: 0.25

    • XL: 0.3125

  • YOLACT

    • ResNet-101: 0.25

セマンティックセグメンテーション

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

YOLO26 Semantic Seg

0.25

5

DeepLabV3+

0.25

1

すべてのセマンティックセグメンテーションモデルとサイズ

  • YOLO26 Semantic Seg

    • Nano、Small、Medium、Large、XL: 0.25

  • DeepLabV3+

    • MobileNetV2: 0.25

キーポイント検出

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

YOLO26 Pose

0.125

5

YOLOv11 Pose

0.125

5

YOLOv8 Pose

0.125

5

RF-DETR Keypoint

0.25

1

すべてのキーポイント検出モデルとサイズ

  • YOLO26 Pose

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv11 Pose

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • YOLOv8 Pose

    • Nano: 0.125

    • Small、Medium、Large: 0.1875

    • XL: 0.25

  • RF-DETR Keypoint

    • Preview: 0.25

分類

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

ViT

0.0625

1

ResNet

0.0625

4

DINOv3 Probe

0.0625

2

すべての分類モデルとサイズ

  • ViT

    • B/16: 0.0625

  • ResNet

    • 18, 34, 50, 101: 0.0625

  • DINOv3 Probe

    • Small: 0.0625

    • Base: 0.125

オープンボキャブラリ検出

これらのモデルは、学習なしでテキストプロンプトから物体を検出します。

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

YOLO-World

0.1875

8

Roboflow Instant

0.75

1

Grounding DINO

0.75

1

OWLv2

0.75

2

すべてのオープンボキャブラリ検出モデルとサイズ

  • YOLO-World

    • S、M、L、X、v2-S、v2-M、v2-L、v2-X: 0.1875

  • Roboflow Instant

    • 単一サイズ: 0.75

  • Grounding DINO

    • Swin-T: 0.75

  • OWLv2

    • Large、Large（微調整済み）: 0.75

Segment Anything

プロンプト可能なセグメンテーションの基盤モデル。

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

SAM 2

0.3125

4

SAM 3

0.5

2

SAM

0.5

1

Segment Anything のすべてのモデルとサイズ

  • SAM 2

    • Hiera Tiny、Hiera Small: 0.3125

    • Hiera Base+、Hiera Large: 0.5

  • SAM 3

    • Base、Large: 0.5

  • SAM

    • ViT-H: 0.5

OCR

PP-OCR は、ステージごとではなく実行ごとに課金されます。テキスト検出をオフにした呼び出しは認識のみのレートで課金され、検出をオンにしたあらゆる組み合わせは OCR レートで課金されます。

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

PP-OCR（認識のみ）

0.125

3

TrOCR

0.3125

1

PP-OCR（検出 + 認識）

0.375

3

DocTR

0.375

1

EasyOCR

0.375

1

OCR のすべてのモデルとサイズ

  • PP-OCR（認識のみ）

    • Tiny、Small、Medium: 0.125

  • TrOCR

    • 単一サイズ: 0.3125

  • PP-OCR（検出 + 認識）

    • Tiny、Small、Medium: 0.375

  • DocTR

    • 単一サイズ: 0.375

  • EasyOCR

    • 単一サイズ: 0.375

埋め込み

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

CLIP

0.125

3

Perception Encoder

0.3125

1

すべての埋め込みモデルとサイズ

  • CLIP

    • ViT-B/16、ViT-B/32: 0.125

    • ViT-L/14: 0.1875

  • Perception Encoder

    • 単一サイズ: 0.3125

深度推定

モデル
画像1,000枚あたりのクレジット
サイズ

Depth Anything V3

0.3125

2

Depth Anything V2

0.3125

1

すべての深度推定モデルとサイズ

  • Depth Anything V3

    • Small: 0.3125

    • Base: 0.75

  • Depth Anything V2

    • Small: 0.3125

実行時間の料金

カスタム Python ブロックと視覚言語モデルは、画像ごとではなく実行時間に対して課金されます。1 クレジットで 500 実行秒を購入できます。

ワークロード
1 クレジットあたりの実行秒数
1 秒あたりのクレジット
1 時間あたりのクレジット

カスタム Python ブロック

500

0.002

7.2

視覚言語モデル

500

0.002

7.2

視覚言語モデル

すべての視覚言語モデルは、プロンプトや出力トークン数に関係なく、上記のレートで実行時間に対して課金されます。

モデル
1 クレジットあたりの実行秒数

PaliGemma 2

500

Florence 2

500

Qwen2.5 VL

500

Qwen3 VL

500

Qwen3.5

500

SmolVLM

500

Cosmos 3（Edge）VLM

500

Moondream

500

Gemma 4

500

Mage-VL

500

GLM-OCR

500

画像ごとに 2.5 秒、10,000 画像にわたって視覚言語モデルを実行するステップは、25,000 実行秒、つまり 50 クレジットを使用します。

ボリューム割引

ボリューム割引は段階制です。各レートはその帯域に入る画像にのみ適用され、しきい値未満の画像は属する帯域のレートのままです。帯域は、カレンダー月ごとのワークスペース全体のすべてのモデル合計で計算されます。帯域を選択すると、その帯域内の画像に適用されるレートを確認できます。

標準レート。毎月最初の 250,000 画像に対して課金されます。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.0625

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.125

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.1875

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.25

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.3125

0.375

OCR パイプライン

0.375

0.5

Segment Anything

0.5

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.75

25% 割引。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.0469

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.0938

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.1406

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.1875

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.2344

0.375

OCR パイプライン

0.2813

0.5

Segment Anything

0.375

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.5625

50% 割引。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.0313

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.0625

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.0938

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.125

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.1563

0.375

OCR パイプライン

0.1875

0.5

Segment Anything

0.25

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.375

60% 割引。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.025

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.05

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.075

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.1

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.125

0.375

OCR パイプライン

0.15

0.5

Segment Anything

0.2

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.3

70% 割引。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.0188

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.0375

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.0563

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.075

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.0938

0.375

OCR パイプライン

0.1125

0.5

Segment Anything

0.15

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.225

80% 割引。

標準レート
このレートのモデル
この帯域のレート

0.0625

分類モデル

0.0125

0.125

Nano 検出、CLIP、PP-OCR 認識のみ

0.025

0.1875

Small〜Large 検出、Nano セグメンテーション

0.0375

0.25

XL 検出、Small〜Large セグメンテーション

0.05

0.3125

XL セグメンテーション、SAM 2 Tiny/Small

0.0625

0.375

OCR パイプライン

0.075

0.5

Segment Anything

0.1

0.75

オープンボキャブラリ検出、Depth Anything V3 Base

0.15

たとえば、1 か月で RF-DETR Small を通した 600,000 画像は、最初の 250,000 が 0.1875、次の 250,000 が 0.1406、最後の 100,000 が 0.0938 として課金され、合計 91.41 クレジットになります。

別途価格設定されているモデル

動画トラッカーの SAM 2 Video と SAM 3 Video は Serverless Video 上で実行され、料金は Serverless Video Streaming.

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