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# 가격
해당 [roboflow.com/credits](https://roboflow.com/credits) 페이지에는 1 크레딧이 500초의 추론 시간에 해당한다고 나와 있습니다. 더 정확한 공식은 다음과 같습니다:
```matlab
x-remote-processing-time 헤더가 설정되어 있으면:
credits = (100ms + x-remote-processing-time) / 500,000ms
그렇지 않으면:
credits = max(x-processing-time, 100ms) / 500,000ms
```
여기서 `x-processing-time` 및 `x-remote-processing-time` 는 HTTP 응답 헤더이며, float 형식(초 단위)입니다. 다음을 참조하세요 [roboflow.com/pricing](https://roboflow.com/pricing) 크레딧 가격 정보는
### 모델 추론
아래 예시에서는 다음에서 추론을 실행합니다 [coco/39 모델](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/39) (RF-DETR Small, 560x560). 응답 헤더에서 다음을 찾을 수 있습니다 `x-processing-time` 이며, 이는 81ms입니다. 이 경우 다음과 같습니다 `credits = max(81, 100) / 500,000 = 0.0002 credits` , 즉 이미지 1000장당 0.2 크레딧입니다.
```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
```
#### 콜드 스타트
같은 요청을 10분 뒤에 다시 실행하면 모델이 언로드되어 GPU에 다시 로드되어야 할 수 있습니다. 이것이 콜드 스타트입니다. 모델 로드는 몇 초까지 걸릴 수 있으며, 추론 간 지연 시간과 매우 높은 상관관계가 있습니다.
```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
```
**공식**: `credits = max(1106, 100)/500,000 = 0.0022` , 또는 **1000장당 2.2** (콜드 스타트) 이미지.
### 워크플로 실행
워크플로의 경우, 모델 추론을 일반 워크플로 처리와 분리합니다. 즉, 워크플로 자체는 (더 저렴한) CPU 전용 머신에서 실행되고 모델 추론에만 GPU 머신을 사용하므로, 더 비용 효율적인 처리가 가능합니다.
2개의 객체 탐지 모델, 동적 크롭, 여러 시각화, 그리고 OCR용 Gemini를 사용한 차량 번호판 인식 워크플로
```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
```
**공식**: `credits = (100ms + 1054ms)/500,000` , 따라서 **0.0023 크레딧** 처리 비용이며, Gemini API 호출에는 토큰 수에 따라 아주 적은 비용이 추가됩니다(다음을 참조 [roboflow.com/credits](https://roboflow.com/credits)).
### 실패한 요청
상태가 다음인 요청은 `402`, `408`, `409`, `423`, `429`, 또는 다음의 `5xx` 코드는 크레딧을 사용하지 않습니다. 여기에는 서버 오류, 타임아웃, 속도 제한이 포함됩니다.
그 밖의 실패는, 예를 들어 `401`, `403`, 그리고 `404`, 도 여전히 크레딧을 사용합니다.