가격 및 청구

가격 및 청구 (Pricing and Billing)

Hugging Face Jobs를 사용하면 인프라를 직접 관리하지 않고도 Hugging Face 인프라에서 컴퓨트 작업을 실행할 수 있어요. 명령, Docker 이미지, 그리고 여러 CPU·GPU 옵션 중 하드웨어 flavor만 정의하면 되죠. 비용은 하드웨어 사용량 기준으로 분 단위로 계산돼요.

출처: 문서

본문

Hugging Face Jobs를 사용하면 인프라를 직접 관리하지 않고도 Hugging Face 인프라에서 컴퓨트 작업을 실행할 수 있어요. 명령, Docker 이미지, 다양한 CPU·GPU 옵션 중 하드웨어 flavor를 정의하기만 하면 돼요.

[!TIP] Jobs는 양수 크레딧 잔액이 있는 모든 사용자·조직이 사용할 수 있어요. PRO, Team, Enterprise 구독에 포함된 월간 컴퓨트 크레딧이 그 잔액에 합산되고 Jobs에 쓸 수 있어요.

Jobs 청구는 하드웨어 사용량 기반이며 분 단위로 계산돼요: 요청한 하드웨어에서 Job이 실행되는 매 분마다 요금이 청구돼요.

Job 수명 동안 Starting 또는 Running 상태일 때만 청구돼요. 즉 빌드 중에는 비용이 없어요.

실행 중인 Job이 실패하기 시작하면 자동으로 일시 중지되고 청구도 중지돼요.

가격

Jobs는 사용된 하드웨어 기준으로 분당 청구돼요. 예를 들어 a10g-small에서 청구 가능한 10분은 하드웨어 요금 약 $0.17예요.

지출을 관리하려면 타임아웃 설정, 불필요한 Job 취소, 또는 현재 컴퓨트 사용량 보기를 해요.

CPU

하드웨어	CPU	메모리	임시 스토리지 (Ephemeral Storage)	시간당 가격
CPU Basic	2 vCPU	16 GB	50 GB	$0.01
CPU Upgrade	8 vCPU	32 GB	50 GB	$0.03
CPU XL	16 vCPU	124 GB	1000 GB	$1.00
CPU Performance	32 vCPU	256 GB	1024 GB	$1.90

GPU

하드웨어	CPU	메모리	GPU 메모리	임시 스토리지 (Ephemeral Storage)	시간당 가격
Nvidia T4 - small	4 vCPU	15 GB	16 GB	50 GB	$0.40
Nvidia T4 - medium	8 vCPU	30 GB	16 GB	100 GB	$0.60
1x Nvidia L4	8 vCPU	30 GB	24 GB	400 GB	$0.80
4x Nvidia L4	48 vCPU	186 GB	96 GB	3200 GB	$3.80
1x Nvidia L40S	8 vCPU	62 GB	48 GB	380 GB	$1.80
4x Nvidia L40S	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 - small	4 vCPU	15 GB	24 GB	110 GB	$1.00
Nvidia A10G - large	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 - large	48 vCPU	184 GB	96 GB	2000 GB	$5.00
Nvidia A100 - large	12 vCPU	142 GB	80 GB	1000 GB	$2.50
4x Nvidia A100 - large	48 vCPU	568 GB	320 GB	4000 GB	$10.00
8x Nvidia A100 - large	96 vCPU	1136 GB	640 GB	8000 GB	$20.00
Nvidia H200	23 vCPU	256 GB	141 GB	3000 GB	$5.00
2x Nvidia H200	46 vCPU	512 GB	282 GB	6000 GB	$10.00
4x Nvidia H200	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
2x Nvidia RTX PRO 6000	46 vCPU	512 GB	192 GB	950 GB	$5.50
4x Nvidia RTX PRO 6000	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

사용 가능한 하드웨어와 가격을 API GET /api/jobs/hardware 또는 CLI로 프로그래밍 방식으로도 조회할 수 있어요:

>>> hf jobs hardware

노출된 포트 (Exposed ports)

Job은 실행 중 하나 이상의 포트를 노출해 외부에서 접근 가능하게 할 수 있어요. 포트를 하나 이상 노출하면 하드웨어 가격에 더해 Job당 고정 요율로 청구돼요:

제품	시간당 가격
Exposed ports	$0.01

하드웨어와 마찬가지로 분 단위로 청구되며, Starting 또는 Running 상태일 때만 청구돼요.

청구 관리

조직에 청구하기

청구는 기본적으로 사용자 네임스페이스로 되지만, 올바른 namespace를 지정하면 조직에 청구할 수도 있어요:

hf jobs run --namespace my-org-name ...

이 경우 Job이 조직 계정으로 실행되고, 조직 Jobs 페이지(조직 페이지 > settings > Jobs)에서 볼 수 있어요.

[!NOTE] Enterprise 요금제 이상에서는 org 관리자가 세분화된 기능 접근 (Granular feature access) 설정을 통해 조직에 청구되는 Jobs를 실행·볼 수 있는 사람을 제한할 수 있어요 — org 관리자만, 또는 선택된 리소스 그룹 멤버만.

리소스 그룹에 청구하기

[!WARNING] 이 기능은 Enterprise 요금제 이상의 일부예요.

조직에 리소스 그룹 (Resource Groups)이 설정돼 있다면, Job 비용을 특정 리소스 그룹에 귀속할 수 있어요. 그러려면:

리소스 그룹의 멤버여야 해요.
리소스 그룹을 소유한 조직을 namespace로, 리소스 그룹의 ID를 resource_group_id로 전달해요. 둘 다 필요해요: 리소스 그룹은 그 조직에 청구되는 Jobs에만 적용돼요.

리소스 그룹 ID는 조직의 Resource Groups 설정 페이지에서 찾을 수 있어요.

hf jobs run --namespace my-org-name --resource-group-id <resource-group-id> ...

Python에서는:

>>> from huggingface_hub import run_job
>>> run_job(
...     image="python:3.12",
...     command=["python", "-c", "print('Hello!')"],
...     namespace="my-org-name",
...     resource_group_id="<resource-group-id>",
... )

조직과 리소스 그룹 관리자는 그룹에 청구되는 Jobs에 대해 월간 지출 한도를 설정할 수 있어요.