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Tarification et facturation
Tarification et facturation
Les Hugging Face Jobs vous permettent d’exécuter des tâches de calcul sur l’infrastructure Hugging Face sans avoir à la gérer vous-même. Il suffit de définir une commande, une image Docker et un type de matériel parmi diverses options CPU et GPU.
Les Jobs sont disponibles pour tout utilisateur ou toute organisation disposant d'un solde de crédits positif. Les crédits de calcul mensuels inclus dans un abonnement PRO, Team ou Enterprise sont comptés dans ce solde et peuvent être utilisés pour les Jobs.
La facturation des Jobs est basée sur l'utilisation du matériel et est calculée à la minute : vous êtes facturé pour chaque minute pendant laquelle les Jobs s'exécutent sur le matériel demandé.
Au cours du cycle de vie d’un Job, la facturation n’a lieu que lorsque le Job est en cours de démarrage (Starting) ou en cours d’exécution (Running). Cela signifie qu’il n’y a aucun coût pendant la phase de build.
Si un Job en cours commence à échouer, il est automatiquement suspendu et la facturation cesse.
Tarifs
Les tâches sont facturées à la minute en fonction du matériel utilisé. Par exemple, 10 minutes facturables sur a10g-small coûtent environ 0,17 $ en frais de matériel.
Pour gérer les dépenses, définissez un délai d’expiration, annulez un Job ou consultez votre utilisation actuelle.
CPU
| Matériel | CPU | Mémoire | Stockage éphémère | Prix horaire |
|---|---|---|---|---|
| CPU de base | 2 vCPU | 16 Go | 50 Go | $0.01 |
| Mise à niveau du CPU | 8 vCPU | 32 Go | 50 Go | $0.03 |
| CPU XL | 16 vCPU | 124 Go | 1000 Go | $1.00 |
| Performance CPU | 32 vCPU | 256 Go | 1024 Go | $1.90 |
GPU
| Matériel | CPU | Mémoire | Mémoire GPU | Stockage éphémère | Prix horaire |
|---|---|---|---|---|---|
| Nvidia T4 - petit | 4 vCPU | 15 Go | 16 Go | 50 Go | $0.40 |
| Nvidia T4 - moyen | 8 vCPU | 30 Go | 16 Go | 100 Go | $0.60 |
| 1x Nvidia L4 | 8 vCPU | 30 Go | 24 Go | 400 Go | $0.80 |
| 4x Nvidia L4 | 48 vCPU | 186 Go | 96 Go | 3200 Go | $3.80 |
| 1x Nvidia L40S | 8 vCPU | 62 Go | 48 Go | 380 Go | $1.80 |
| 4x Nvidia L40S | 48 vCPU | 382 Go | 192 Go | 3200 Go | $8.30 |
| 8x Nvidia L40S | 192 vCPU | 1534 Go | 384 Go | 6500 Go | $23.50 |
| Nvidia A10G - petit | 4 vCPU | 15 Go | 24 Go | 110 Go | $1.00 |
| Nvidia A10G - grande | 12 vCPU | 46 Go | 24 Go | 200 Go | $1.50 |
| 2x Nvidia A10G - grand | 24 vCPU | 92 Go | 48 Go | 1000 Go | $3.00 |
| 4x Nvidia A10G - grand | 48 vCPU | 184 Go | 96 Go | 2000 Go | $5.00 |
| Nvidia A100 - grande | 12 vCPU | 142 Go | 80 Go | 1000 Go | $2.50 |
| 4x Nvidia A100 - grand | 48 vCPU | 568 Go | 320 Go | 4000 Go | $10.00 |
| 8x Nvidia A100 - grand | 96 vCPU | 1136 Go | 640 Go | 8000 Go | $20.00 |
| Nvidia H200 | 23 vCPU | 256 Go | 141 Go | 3000 Go | $5.00 |
| 2x Nvidia H200 | 46 vCPU | 512 Go | 282 Go | 6000 Go | $10.00 |
| 4x Nvidia H200 | 92 vCPU | 1024 Go | 564 Go | 12000 Go | $20.00 |
| 8x Nvidia H200 | 184 vCPU | 2048 Go | 1128 Go | 24000 Go | $40.00 |
| Nvidia RTX PRO 6000 | 23 vCPU | 256 Go | 96 Go | 475 Go | $2.75 |
| 2x Nvidia RTX PRO 6000 | 46 vCPU | 512 Go | 192 Go | 950 Go | $5.50 |
| 4x Nvidia RTX PRO 6000 | 92 vCPU | 1024 Go | 384 Go | 1900 Go | $11.00 |
| 8x Nvidia RTX PRO 6000 | 184 vCPU | 2048 Go | 768 Go | 3800 Go | $22.00 |
Vous pouvez également récupérer le matériel disponible et les tarifs de manière programmatique via l’API à l’adresse GET /api/jobs/hardware ou via l’interface en ligne de commande :
>>> hf jobs hardwarePorts exposés
Un Job peut exposer un ou plusieurs ports pour les rendre accessibles de l’extérieur pendant son exécution. L’exposition d’un ou plusieurs ports est facturée à un tarif forfaitaire par Job, en plus du prix du matériel :
| Produit | Prix horaire |
|---|---|
| Ports exposés | $0.01 |
Comme le matériel, la facturation est effectuée à la minute, uniquement lorsque le Job est en cours de démarrage ou en cours d'exécution.
Gérer la facturation
Facturation à votre organisation
La facturation est effectuée par défaut dans l’espace de noms de l’utilisateur, mais vous pouvez facturer à votre organisation à la place en spécifiant le namespace approprié :
hf jobs run --namespace my-org-name ...Dans ce cas, le Job s'exécute sous le compte de l'organisation, et vous pouvez le voir sur la page Jobs de votre organisation (page de l'organisation > paramètres > Jobs).
Sur les plans Enterprise et supérieurs, les administrateurs d’organisation peuvent restreindre qui peut exécuter et consulter les Jobs facturés à l’organisation — aux seuls administrateurs d’organisation ou aux membres de groupes de ressources sélectionnés — via les paramètres Granular feature access.
Facturation à un groupe de ressources
Cette fonctionnalité fait partie de l'offre Enterprise et des offres supérieures.
Si votre organisation a configuré des Resource Groups, vous pouvez attribuer les coûts des tâches à un groupe de ressources spécifique. Pour ce faire :
- Vous devez être membre du groupe de ressources.
- Transmettez l’organisation propriétaire du groupe de ressources en tant que
namespace, et l’identifiant du groupe de ressources en tant queresource_group_id. Les deux sont obligatoires : un groupe de ressources n’est pris en compte que pour les Jobs facturés à son organisation.
Vous pouvez trouver l’identifiant du groupe de ressources sur la page des paramètres des groupes de ressources de votre organisation.
hf jobs run --namespace my-org-name --resource-group-id <resource-group-id> ...En 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="<resource-group-id>",
... )Les administrateurs d’organisation et de groupe de ressources peuvent définir des limites de dépenses mensuelles pour les Jobs facturés au groupe.
Afficher l'utilisation actuelle des ressources de calcul
Vous pouvez consulter vos informations de facturation actuelles pour les Jobs sur votre page Billing, dans la section « Compute Usage » :

Des informations supplémentaires sur la facturation sont disponibles dans la documentation dédiée du Hub.
Recommandations
Définir des limites de délai
Définissez un timeout lors de la création du Job pour vous assurer qu’il ne peut pas s’exécuter au-delà d’une certaine durée.
L’exécution d’un Job qui atteint la durée du timeout est automatiquement arrêtée, ainsi que sa facturation.
Voici comment définir un timeout avec le CLI :
hf jobs run --timeout 3h ...Notez que le délai d'attente par défaut est fixé à 30 minutes. Vous devez donc spécifier un délai d'attente plus long si votre Job nécessite plus de temps pour s'exécuter.
Annuler les Jobs non pertinents
Si un Job en cours n’est plus pertinent, vous pouvez l’annuler prématurément pour arrêter sa facturation, soit via la page du Job, soit via le CLI :
hf jobs cancel <job-id>
