Azure AI 검색 기술 세트에 비용 청구 가능한 리소스를 연결하십시오.

Azure AI 검색 AI 보강 기본 제공 기술을 사용하는 경우 하루에 인덱스당 최대 20개의 트랜잭션을 무료로 적은 수의 문서를 보강할 수 있습니다. 더 크거나 더 빈번한 워크로드의 경우 청구 가능한 Microsoft Foundry 리소스를 skillset 연결해야 합니다.

Azure AI 검색 내부적으로 호스트되는 전용 리소스를 사용하여 Foundry 도구에서 지원되는 기본 제공 기술을 실행하고 청구 목적으로만 Foundry 리소스가 필요합니다. 예외는 청구 및 처리 모두에 리소스를 사용하는 Azure 콘텐츠 이해 기술입니다.

Foundry 리소스는 Foundry 도구 내의 여러 서비스에 대한 액세스를 제공합니다. 기술 세트에 지정하면 Microsoft 다음 서비스 사용에 대한 요금을 청구할 수 있습니다.

• Azure 비전: 이미지 분석, OCR(광학 문자 인식) 및 멀티모달 임베딩을 위한 Foundry 도구.
• 언어 감지, 엔터티 인식, 감정 분석 및 핵심 구 추출을 위한 Foundry Tools의 Azure 언어.
• Foundry 도구의 Azure Translator는 기계 텍스트 번역을 위해 사용됩니다.

기술 세트 처리는 각 기술의 기본 서비스에 청구됩니다. Azure AI 검색 Foundry 도구에 대한 요금을 단일 Foundry 리소스로 통합합니다. 예를 들어 Image Analysis 및 Language Detection 기술을 사용하는 경우 Azure Vision 및 Azure 언어에 대한 요금은 Foundry 리소스에 대해 동일한 청구서에 표시됩니다. 다른 모든 리소스는 독립적으로 청구됩니다.

Foundry 리소스를 연결하려면 연결 정보를 스킬셋에 입력하십시오. 키 기반 또는 키 없는 방법을 사용할 수 있습니다.

필수 구성 요소

• 검색 서비스가 Foundry 리소스에 대한 프라이빗 연결 에 대한 생성 날짜, 계층 및 지역 요구 사항을 충족하지 않는 한 퍼블릭 엔드포인트를 통한 연결

• API 종류가 포함된 AIServices. Azure 포털의 리소스 Overview 페이지에서 API 종류를 확인할 수 있습니다.

  

키 없는 연결을 통해 청구

관리 ID 및 권한을 사용하여 Foundry 리소스를 연결할 수 있습니다. 이 접근 방식의 장점은 청구할 때 키가 필요 없고 지역에 제한이 없다는 것입니다.

키와 마찬가지로 리소스에 대해 제공하는 세부 정보는 연결이 아닌 청구에 사용됩니다. 기본 제공 기술 처리를 위해 Foundry Tools에 Azure AI 검색 모든 API 요청은 내부적으로 유지되고 Microsoft 의해 관리됩니다.

키 없는 연결을 통해 청구하려면 다음을 수행합니다.

1. Azure AI 검색 서비스에서 관리 ID 구성합니다. 시스템 할당 ID와 사용자 할당 ID가 모두 지원됩니다.

2. Foundry 리소스에서 검색 서비스의 관리 ID에 Cognitive Services 사용자 역할을 할당합니다.

3. 관리 ID를 사용하도록 기술 세트를 구성합니다. Azure 포털, 안정적인 최신 버전의 Skillsets - 만들기 또는 업데이트(REST API) 또는 구문을 제공하는 Azure SDK 패키지를 사용할 수 있습니다.

   • @odata.type는 항상 #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity.

   • subdomainUrl 는 Foundry 리소스의 엔드포인트입니다. https://<resource-name>.services.ai.azure.com 또는 https://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com 형식을 사용할 수 있으며, 둘 다 Azure 포털의 Keys 및 엔드포인트 페이지에서 사용할 수 있습니다.

   • 다른 속성은 다음 REST API 예제와 같이 관리 ID 유형에 따라 다릅니다.

   • 시스템 할당 관리 ID
   • 사용자 할당 관리 ID

   시스템 할당 관리 ID에 대한 샘플 기술 세트 구성은 다음과 같습니다. 이 시나리오에서는 identity을(를) null로 설정해야 합니다.

   POST https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
   api-key: [admin-key]
   Content-Type: application/json
   
   {
     "name": "my-skillset",
     "skills": [
       // Skills definition goes here
     ],
     "cognitiveServices": {
       "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity",
       "description": "A sample configuration for a system-assigned managed identity.",
       "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
       "identity": null
     }
   }
   

리소스 키를 통해 청구

기본적으로 Azure AI 검색는 Foundry 리소스의 키를 사용하여 트랜잭션에 요금을 부과합니다. 이 방법은 일반적으로 사용할 수 있습니다. Azure 포털, 안정적인 REST API 버전 또는 동등한 Azure SDK 사용하여 기술 세트에 키를 추가할 수 있습니다.

지원되는 두 가지 키 유형은 다음과 같습니다.

• #Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey 지역 엔드포인트를 호출합니다.
• #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey 하위 도메인을 호출합니다. 공유 프라이빗 링크를 지원하고 검색 서비스에 상대적인 지역 요구 사항이 없으므로 이 형식을 사용하는 것이 좋습니다.

Foundry 리소스는 검색 서비스와 동일한 지역에 있어야 합니다. Foundry Tools 통합을 제공하는 Azure AI 검색 지역을 선택합니다. 이 지역은 AI 강화 열로 표시됩니다. 동일한 지역 요구 사항에 대한 자세한 내용은 키를 사용하는 방법을 참조하세요.

cognitiveServices 속성을 지정하지 않으면, 검색 서비스에서 매일 인덱서에 제공되는 무료 강화 기능을 사용하려고 합니다. 청구 가능한 기술의 실행은 인덱서 호출당 20개의 트랜잭션에서 중지되고 인덱서 실행 기록에 "시간 초과" 메시지가 표시됩니다.

PUT https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json
{
    "name": "my-skillset",
    "skills": 
    [
      // Skills definition goes here
    ],
    "cognitiveServices": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey",
        "description": "A sample configuration for key-based billing.",
        "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
        "key": "{your-billable-resource-key}"
    }
}

IConfigurationBuilder builder = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("appsettings.json");
IConfigurationRoot configuration = builder.Build();

string searchServiceUri = configuration["SearchServiceUri"];
string adminApiKey = configuration["SearchServiceAdminApiKey"];
string cognitiveServicesKey = configuration["CognitiveServicesKey"];

SearchIndexerClient indexerClient = new SearchIndexerClient(new Uri(searchServiceUri), new AzureKeyCredential(adminApiKey));

// Create the skills
Console.WriteLine("Creating the skills...");
OcrSkill ocrSkill = CreateOcrSkill();
MergeSkill mergeSkill = CreateMergeSkill();

// Create the skillset
Console.WriteLine("Creating or updating the skillset...");
List<SearchIndexerSkill> skills = new List<SearchIndexerSkill>();
skills.Add(ocrSkill);
skills.Add(mergeSkill);

SearchIndexerSkillset skillset = CreateOrUpdateDemoSkillSet(indexerClient, skills, cognitiveServicesKey);

키 제거

보강은 청구 가능한 작업입니다. Foundry 도구를 더 이상 호출할 필요가 없는 경우 다음 지침에 따라 키를 제거하고 Foundry 리소스를 사용하지 않도록 합니다.

키가 없으면 기술 세트는 하루에 인덱서당 20개의 무료 트랜잭션을 기본 할당으로 되돌립니다. 청구 가능한 기술의 실행은 20개 트랜잭션에서 중지되고 할당이 사용될 때 인덱서 실행 기록에 "시간 초과" 메시지가 표시됩니다.

키 사용 방법

파운드리 리소스에 대한 API 호출이 하루에 인덱서당 20개 API 호출을 초과하면 청구가 적용됩니다. 인덱서 다시 설정하여 API 수를 다시 설정할 수 있습니다.

키 없는 연결 및 키 기반 연결은 청구에 사용되지만 보강 작업과 관련된 연결에는 사용되지 않습니다.

키 기반 연결의 경우 검색 서비스는 내부 네트워크를 통해동일한 물리적 지역에 있는 Foundry 리소스에 연결합니다. Azure AI 검색 제공하는 대부분의 지역은 다른 Azure 서비스도 제공합니다. 두 서비스가 모두 없는 지역에서 AI 보강을 시도하는 경우 다음 메시지가 표시됩니다. "제공된 키는 검색 서비스 지역에 유효한 CognitiveServices 유형 키가 아닙니다."

키 없는 연결의 경우 검색 서비스는 ID 및 역할 할당을 사용하여 인증하고 Foundry 리소스를 대상으로 합니다. 리소스는 정규화된 URI로 지정되고 URI에는 고유한 하위 도메인이 포함됩니다.

인덱서는 사용자 고유의 검색 서비스의 검색 노드만 사용하여 전용 처리를 위해 프라이빗 실행 환경에서 실행되도록 구성할 수 있습니다. 프라이빗 실행 환경을 사용하는 경우에도 Azure AI 검색 내부적으로 프로비전된 리소스를 사용하여 모든 기술 보강을 수행합니다.

공용 연결 요구 사항

검색 서비스가 만들어진 시기, 해당 가격 책정 계층 및 해당 지역에 따라 built-in skills 청구 시 Azure AI 검색 Foundry 리소스에 대한 공용 연결이 필요할 수 있습니다. 공용 네트워크 액세스를 사용하지 않도록 설정하면 일부 시나리오에서 청구가 중단됩니다. 공유 프라이빗 링크를 통해 연결에 대한 요구 사항을 검토하여 검색 서비스에 공용 연결이 필요한지 여부를 확인합니다.

공용 네트워크를 사용할 수 없는 경우 Azure 함수로 구현된 Custom Web API 기술을 구성하고, 프라이빗 엔드포인트를 지원하며 Foundry 리소스를 동일한 VNET에 추가할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 사용자 지정 기술에서 직접 Foundry 리소스를 호출할 수 있습니다.

주요 요구 사항 특수 사례

Custom Entity Lookup는 Azure AI 검색 측정되지만, 하루에 인덱서당 20개 이상의 트랜잭션을 잠금 해제하려면 Foundry 리소스 키가 필요합니다. 이 기술에 대해서만 리소스 키는 트랜잭션 수를 차단 해제하지만 청구와는 관련이 없습니다.

무료 보강

AI 보강은 외부 리소스를 연결하지 않고도 짧은 연습을 완료할 수 있도록 청구 가능한 보강을 소량 무료로 처리할 수 있습니다. 무료 보강은 하루에 인덱서당 20개의 문서입니다. 연습을 반복하려는 경우 인덱서 로 다시 설정하여 카운터를 다시 설정할 수 있습니다.

일부 보강은 항상 무료입니다.

• Foundry 도구를 호출하지 않는 유틸리티 기술(즉, 조건부, 문서 추출, 쉐이퍼, 텍스트 병합 및 텍스트 분할 기술)은 청구할 수 없습니다.

• PDF 문서 및 기타 응용 프로그램 파일에서 텍스트 추출은 청구되지 않습니다. 문서 크래킹 중에 발생하는 텍스트 추출은 AI 보강이 아니라 AI 보강 중에 발생하므로 여기에 설명되어 있습니다.

청구 가능한 보강

AI 보강 중에 Azure AI 검색 Azure Vision, Azure Language 및 Azure Translator 기반으로 하는 빌드된 기술 API를 호출합니다.

외부 서비스에 대한 백 엔드 호출을 만드는 청구 가능한 기본 제공 기술은 다음과 같습니다.

• 엔터티 연결
• 엔터티 인식
• 이미지 분석
• 핵심 문구 추출
• 언어 감지
• Ocr
• PII(개인 식별 정보) 검색
• 감정
• 텍스트 번역
• Azure Vision 멀티모달 임베딩(미리 보기)

Azure Vision 멀티모달 임베딩 모델로 지원되는 쿼리 시간 벡터라이저도 청구 가능한 강화 기능입니다.

이미지 추출은 보강이 이루어지기 전에 문서에 균열이 생길 때 수행되는 Azure AI 검색 작업입니다. 이미지 추출은 무료 계층에서 20개의 무료 일일 추출을 제외하고 모든 가격 책정 계층에서 청구할 수 있습니다. 이미지 추출 비용은 Blob 내의 이미지 파일, 다른 파일(PDF 및 기타 앱 파일)에 포함된 이미지 및 문서 추출을 사용하여 추출된 이미지에 적용됩니다. 이미지 추출 가격 책정은 Azure AI 검색 가격 책정 페이지 참조하세요.

예: 비용 예측

이 섹션에 표시된 가격은 가상이며 예측 프로세스를 설명하는 데 사용됩니다. 비용은 더 낮을 수 있습니다. 실제 트랜잭션 가격은 Foundry Tools 가격 책정을 참조하세요.

Azure AI 검색 인덱싱과 관련된 비용을 예측하려면 평균적인 문서가 어떻게 생겼는지 이해하는 것으로 시작해야 합니다. 그래야 비용을 추산해보기 위해 숫자를 계산할 수 있습니다. 예를 들어 근사치를 구할 수 있습니다.

• PDF 1,000개
• 각 6페이지
• 페이지당 이미지 1개(이미지 6,000개)
• 페이지당 3,000자

각 PDF의 문서 크래킹, 이미지 및 텍스트 추출, 이미지의 OCR 및 조직의 엔터티 인식으로 구성된 파이프라인을 가정합니다.

1. 텍스트 및 이미지 콘텐츠가 포함된 문서 크래킹의 경우 현재 텍스트 추출이 무료입니다. 6,000개의 이미지에 대해 추출된 1,000개 이미지마다 $1을 가정합니다. 이 단계에 대한 비용은 $6.00입니다.

2. 영어로 6,000개의 이미지 중 OCR의 경우 OCR 인지 기술은 최상의 알고리즘(DescribeText)을 사용합니다. 분석할 이미지 1,000개당 $2.50의 비용을 가정하면 이 단계에 대해 $15.00를 지불하게 됩니다.

3. 엔터티 추출의 경우 페이지당 총 3개의 텍스트 레코드가 있습니다. 각 레코드는 1,000자입니다. 페이지당 3개의 텍스트 레코드에 6,000페이지를 곱한 값은 텍스트 레코드 18,000개와 같습니다. 텍스트 레코드 1,000개당 $2.00를 가정하면 이 단계는 $36.00의 비용이 듭니다.

이 모든 것을 종합하면 설명된 기술 세트로 이 유형의 PDF 문서 1,000건을 수집하기 위해 약 $57.00를 지불하게 됩니다.

관련 콘텐츠

• Azure AI 검색 가격 책정 페이지
• 기술 세트를 정의하는 방법
• 기술 세트 만들기(REST)
• 보강된 필드를 매핑하는 방법