# 料金と請求 Hugging Face Jobsでは、Hugging Faceのインフラストラクチャ上で計算タスクを実行できますが、インフラの管理は不要です。コマンド、Dockerイメージ、そして各種CPUおよびGPUオプションから選択するハードウェアのタイプを定義するだけです。 > [!TIP] > 正の[クレジット残高](https://huggingface.co/settings/billing)を持つユーザーまたは組織であれば、誰でもJobsを利用できます。[PRO](./pro)、Team、または[Enterprise](./enterprise)サブスクリプションに含まれる月次コンピュートクレジットは、この残高に計上され、Jobsに使用できます。 Jobsの請求はハードウェアの使用量に基づいて計算され、1分単位で課金されます。要求されたハードウェア上でJobsが実行された1分ごとに料金が請求されます。 Jobのライフサイクルにおいて、課金が発生するのはJobがStartingまたはRunningの状態のときのみです。つまり、ビルド中はコストが発生しません。 実行中のJobが失敗し始めると、自動的に停止され、請求が停止されます。 ## 料金 ジョブは、使用したハードウェアに基づいて1分単位で課金されます。例えば、`a10g-small`で10分間使用した場合、ハードウェア料金は約0.17ドルです。 支出を管理するには、[タイムアウトを設定](#set-timeout-limits)、[Jobをキャンセル](#cancel-irrelevant-jobs)、または[現在の使用量を表示](#view-current-compute-usage)してください。 ### CPU | **ハードウェア** | **CPU** | **メモリ** | **エフェメラルストレージ** | **時間単価** | |----------------------- |-------------- |------------- |---------------------- | ----------------- | | CPU 基本 | 2 vCPU | 16 GB | 50 GB | $0.01 | | CPU アップグレード | 8 vCPU | 32 GB | 50 GB | $0.03 | | CPU XL | 16 vCPU | 124 GB | 1000 GB | $1.00 | | CPUのパフォーマンス | 32 vCPU | 256 GB | 1024 GB | $1.90 | ### GPU | **ハードウェア** | **CPU** | **メモリ** | **GPU メモリ** | **エフェメラルストレージ** | **時間単価** | |----------------------- |-------------- |------------- |---------------- |---------------------- | ----------------- | | Nvidia T4 - 小型 | 4 vCPU | 15 GB | 16 GB | 50 GB | $0.40 | | Nvidia T4 - 中 | 8 vCPU | 30 GB | 16 GB | 100 GB | $0.60 | | Nvidia L4 1枚 | 8 vCPU | 30 GB | 24 GB | 400 GB | $0.80 | | Nvidia L4 4枚 | 48 vCPU | 186 GB | 96 GB | 3200 GB | $3.80 | | Nvidia L40S 1台 | 8 vCPU | 62 GB | 48 GB | 380 GB | $1.80 | | Nvidia L40S 4台 | 48 vCPU | 382 GB | 192 GB | 3200 GB | $8.30 | | 8x Nvidia L40S | 192 vCPU | 1534 GB | 384 GB | 6500 GB | $23.50 | | Nvidia A10G - 小型 | 4 vCPU | 15 GB | 24 GB | 110 GB | $1.00 | | Nvidia A10G - 大 | 12 vCPU | 46 GB | 24 GB | 200 GB | $1.50 | | 2x Nvidia A10G - large | 24 vCPU | 92 GB | 48 GB | 1000 GB | $3.00 | | 4x Nvidia A10G - 大 | 48 vCPU | 184 GB | 96 GB | 2000 GB | $5.00 | | Nvidia A100 - 大 | 12 vCPU | 142 GB | 80 GB | 1000 GB | $2.50 | | 4x Nvidia A100 - 大 | 48 vCPU | 568 GB | 320 GB | 4000 GB | $10.00 | | 8x Nvidia A100 - 大 | 96 vCPU | 1136 GB | 640 GB | 8000 GB | $20.00 | | Nvidia H200 | 23 vCPU | 256 GB | 141 GB | 3000 GB | $5.00 | | Nvidia H200 2台 | 46 vCPU | 512 GB | 282 GB | 6000 GB | $10.00 | | Nvidia H200 4台 | 92 vCPU | 1024 GB | 564 GB | 12000 GB | $20.00 | | 8x Nvidia H200 | 184 vCPU | 2048 GB | 1128 GB | 24000 GB | $40.00 | | Nvidia RTX PRO 6000 | 23 vCPU | 256 GB | 96 GB | 475 GB | $2.75 | | Nvidia RTX PRO 6000 2台 | 46 vCPU | 512 GB | 192 GB | 950 GB | $5.50 | | Nvidia RTX PRO 6000 4枚 | 92 vCPU | 1024 GB | 384 GB | 1900 GB | $11.00 | | 8x Nvidia RTX PRO 6000 | 184 vCPU | 2048 GB | 768 GB | 3800 GB | $22.00 | `GET /api/jobs/hardware` の API または CLI を介して、利用可能なハードウェアと価格をプログラム的に取得することもできます。 ```bash >>> hf jobs hardware ``` ### 公開ポート Jobは、実行中に外部からアクセス可能にするために、[1つ以上のポートを公開](./jobs-configuration#expose-ports)できます。1つ以上のポートを公開する場合は、ハードウェアの料金に加えて、Jobごとに定額で課金されます。 | **プロダクト** | **時間単価** | |---------------| ----------------- | | 公開ポート | $0.01 | ハードウェアと同様に、JobがStartingまたはRunning状態の間のみ、分単位で課金されます。 ## 請求の管理 ### 組織に請求 デフォルトでは、ユーザーのネームスペースに対して請求が行われますが、`namespace`に適切な値を指定することで、組織に対して請求することもできます。 ```bash hf jobs run --namespace my-org-name ... ``` この場合、Jobは組織アカウントの下で実行され、組織のJobsページ（組織ページ > settings > Jobs）で確認できます。 > [!NOTE] > Enterprise プラン以上では、組織管理者は、組織に請求される Jobs の実行と表示を誰に許可するかを制限できます。制限の対象は、組織管理者のみ、または選択した Resource Group のメンバーです。この設定は、[Granular feature access](./security-resource-groups#granular-feature-access) 設定から行います。 ### リソースグループに請求 > [!WARNING] > この機能は、Enterpriseプラン以上でご利用いただけます。 組織で[Resource Groups](./security-resource-groups)が設定されている場合、ジョブのコストを特定のリソースグループに帰属させることができます。そのためには: 1. リソースグループのメンバーである必要があります。 2. リソースグループの所有者である組織を`namespace`として、リソースグループのIDを`resource_group_id`として渡します。両方とも必須です。リソースグループは、その組織に請求されるJobsに対してのみ考慮されます。 リソースグループのIDは、組織のリソースグループ設定ページで確認できます。 ```bash hf jobs run --namespace my-org-name --resource-group-id ... ``` Pythonでは: ```python >>> from huggingface_hub import run_job >>> run_job( ... image="python:3.12", ... command=["python", "-c", "print('Hello!')"], ... namespace="my-org-name", ... resource_group_id="", ... ) ``` OrganizationおよびResource Groupの管理者は、グループに請求されるJobsの[月間支出上限](./security-resource-groups#spend-limits)を設定できます。 ### 現在の計算リソースの使用状況を表示 Jobsの現在の請求情報は、[Billing](https://huggingface.co/settings/billing)ページの「Compute Usage」セクションで確認できます。 請求に関する追加情報は、[Hubの専用ドキュメント](https://huggingface.co/docs/hub/en/billing)で確認できます。 ### 推奨事項 #### タイムアウト制限を設定する Job を作成する際に`timeout`を設定し、一定時間を超えて実行されないようにします。`timeout`の時間数に達した Job の実行は自動的に停止され、課金も停止されます。CLI でタイムアウトを設定する方法は以下の通りです。 ```bash hf jobs run --timeout 3h ... ``` デフォルトのタイムアウトは**30分**に設定されています。そのため、Jobの実行にそれ以上の時間がかかる場合は、より長いタイムアウトを指定する必要があります。 #### 関連のないJobsをキャンセルする 実行中のJobがもはや不要になった場合は、JobページまたはCLIを介して早期にキャンセルし、課金を停止できます。 ```bash hf jobs cancel ```