# Model Hub の課金

パイプラインの使用量と使用期間に基づきます。

1時間は12ブロックに分割されます — **1ブロック = 5分**。
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• ブロックが小さいため、アイドル時間に対して課金されることはありません。
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• モデルがアクティブな場合、そのブロック中に使用したストレージ容量（GB単位）を計測しま
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す。
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• モデルが削除された場合、何も記録されず、そのブロックの料金は発生しません。
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• 1時間終了時に、記録された全使用量を合計して請求額を算出します。

料金: `01 GB/hour` (1時間ごと)

***

#### 請求計算式

時間単位のストレージ使用量 = 1時間内の総使用量 = (各5分ブロックごとの使用量の合計)

***

#### 例

| 時間枠         | 記録ブロック サイズ (GB) | 価格 / 1分  | 使用量                                   |
| ----------- | --------------- | -------- | ------------------------------------- |
| 00:00–00:05 | 5               | 0.000013 | 5GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000325 |
| 00:05–00:10 | 5               | 0.000013 | 5GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000325 |
| 00:10–00:15 | 5               | 0.000013 | 5GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000325 |
| 00:15–00:20 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:20–00:25 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:25–00:30 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:30–00:35 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:35–00:40 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:40–00:45 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:45–00:50 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:50–00:55 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |
| 00:55–01:00 | 7               | 0.000013 | 7GB × 0.000013 × 5 minutes = 0.000455 |

***

**合計（1時間）**\
12件の合計金額 = $0.0050


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ai-docs.fptcloud.com/ai-factory-guideline-jp/akaunto/ke-jin/chtoriaru/nonitsuite/model-hub-no.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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