使用 AutoML 涉及到开发者在采用前应评估的几个成本考量因素。这些因素包括直接服务成本、基础设施和数据费用以及持续的运营开销。虽然 AutoML 可以减少模型开发中的人工工作，但它并不能消除所有成本——而且某些费用可能会根据项目的范围和复杂性而意外增加。
首先，直接成本取决于 AutoML 平台的定价模式。 许多基于云的服务（例如，Google Cloud AutoML、Azure 机器学习）按计算时间、存储和 API 调用收费。 例如，训练单个模型可能花费每小时 5 美元到 20 美元，并且成本会随着更大的数据集或更长的训练时间而显着增加。 托管经过训练的模型以进行推理也会产生持续的费用——例如，每 1,000 次预测 0.10 美元到 0.50 美元。 免费层或试用积分可能会抵消小型项目，但生产工作负载的成本可能会迅速升级。 此外，某些平台会收取数据预处理或超参数调整的费用，这些费用在预算编制期间经常被忽视。
其次，基础设施和数据管理成本增加了总费用的层次。 AutoML 工具通常要求数据以特定格式存储在云存储中（例如，AWS S3、Google Cloud Storage），从而导致存储费用和数据传输费用。 例如，从云提供商传输出 1TB 的数据可能花费 90 美元到 120 美元。 AutoML 还可能需要高性能 GPU 或 TPU 以实现更快的训练，这比标准计算实例更昂贵。 开发者还必须考虑在使用 AutoML 之前清理和准备数据所需的时间和工具——诸如标记图像或处理缺失值之类的任务可能需要第三方服务或人工工作，从而进一步增加成本。
最后，运营成本包括维护、监控和更新。 AutoML 模型会随着时间的推移而退化，需要重复计算和存储费用的再训练周期。 需要监控工具（例如，Prometheus、自定义日志记录）来跟踪模型性能和数据漂移，这增加了基础设施和人工成本。 如果 AutoML 平台缺少内置的部署管道，团队可能会花费时间创建 CI/CD 工作流程或解决与现有系统的集成问题。 例如，将 AutoML 模型部署到边缘设备可能需要自定义容器或优化步骤，从而增加开发时间。 虽然 AutoML 简化了模型创建，但它并没有使整个生命周期自动化，从而使团队需要管理持续的成本。