배치 처리 가격 정책

아래 표는 다음을 사용하여 데이터를 처리할 때의 비용을 설명합니다 배치 처리(Batch Processing).

워크플로 설명	데이터셋 크기	머신 유형	요금
단일 모델 - YOLOv8 Nano (이미지 크기 = 640) - 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.04 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Nano (이미지 크기 = 1280)- 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.06 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Medium (이미지 크기 = 640) - 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.06 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Medium (이미지 크기 = 1280) - 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.1 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Large (이미지 크기 = 640) - 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.08 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Large (이미지 크기 = 1280) - 객체 감지	100k 이미지	GPU	0.18 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - Roboflow Instant - 객체 감지	30k 이미지	GPU	0.33 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - Florence-2 - 객체 감지 + 영역 캡셔닝	30k 이미지	GPU	0.5 크레딧 / 1k 이미지
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + YoloV8 Nano (이미지 크기 = 640) - OD	10k 이미지	GPU	0.25 크레딧 / 1k 이미지
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + YoloV8 Large (이미지 크기 = 640) - OD + OD	10k 이미지	GPU	0.30 크레딧 / 1k 이미지
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + CLIP (이미지 크기 = 640) - OD + 임베딩	10k 이미지	GPU	0.25 크레딧 / 1k 이미지
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + 분류기(Classifier) (이미지 크기 = 640) - OD + CLS	10k 이미지	GPU	0.20 크레딧 / 1k 이미지
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + SAM 2 (이미지 크기 = 640) - OD + 세그멘테이션	10k 이미지	GPU	0.40 크레딧 / 1k 이미지
단일 모델 - YOLOv8 Nano (이미지 크기 = 640) - 객체 감지	비디오 4개, 각각 1시간 @ 30 fps 480p	GPU	1 크레딧 / 비디오 시간, 0.01 크레딧 / 1k 프레임
단일 모델 - YOLOv8 Nano (이미지 크기 = 640) - 객체 감지 + 추적	비디오 32개, 각각 1분 @ 10 fps HD	CPU	1.8 크레딧 / 비디오 시간, 0.05 크레딧 / 1k 프레임
2단계 - YoloV8 Nano + 크롭 + 분류기(Classifier) (이미지 크기 = 640) - OD + CLS	비디오 2개, 각각 1시간 @ 30 fps 480p	GPU	4.6 크레딧 / 비디오 시간, 0.046 크레딧 / 1k 프레임