バッチ処理の料金

下の表は、データ処理にかかる費用を説明しています： Batch Processing.

ワークフローの説明	データセットサイズ	マシンタイプ	料金
Single Model - YOLOv8 Nano （画像サイズ = 640） - オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.04 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Nano （画像サイズ = 1280）- オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.06 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Medium （画像サイズ = 640） - オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.06 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Medium （画像サイズ = 1280） - オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.1 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Large （画像サイズ = 640） - オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.08 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Large （画像サイズ = 1280） - オブジェクト検出	100k 画像	GPU	0.18 credit / 1k 画像
Single Model - Roboflow Instant - Object Detection	30k 画像	GPU	0.33 credit / 1k 画像
Single Model - Florence-2 - Object Detection + Region Captioning	30k 画像	GPU	0.5 credit / 1k 画像
Two stage - YoloV8 Nano + crop + YoloV8 Nano （画像サイズ = 640） - OD	10k 画像	GPU	0.25 credit / 1k 画像
Two stage - YoloV8 Nano + crop + YoloV8 Large （画像サイズ = 640） - OD + OD	10k 画像	GPU	0.30 credit / 1k 画像
Two stage - YoloV8 Nano + crop + CLIP （画像サイズ = 640） - OD + Embeddings	10k 画像	GPU	0.25 credit / 1k 画像
Two stage - YoloV8 Nano + crop + Classifier （画像サイズ = 640） - OD + CLS	10k 画像	GPU	0.20 credit / 1k 画像
Two stage - YoloV8 Nano + crop + SAM 2 （画像サイズ = 640） - OD + セグメンテーション	10k 画像	GPU	0.40 credit / 1k 画像
Single Model - YOLOv8 Nano （画像サイズ = 640） - オブジェクト検出	4本のビデオ、各1時間、30 fps、480p	GPU	1 credit / ビデオ時間、0.01 credit / 1k フレーム
Single Model - YOLOv8 Nano （画像サイズ = 640） - オブジェクト検出 + トラッキング	32本のビデオ、各1分、10 fps、HD	CPU	1.8 credit / ビデオ時間、0.05 credit / 1k フレーム
Two stage - YoloV8 Nano + crop + Classifier （画像サイズ = 640） - OD + CLS	2本のビデオ、各1時間、30 fps、480p	GPU	4.6 credits / ビデオ時間、0.046 credit / 1k フレーム