很多人在第一次使用 AWS 时，都会有一种相似的体验：
在官网价格页上看，2 核 4G 的实例价格并不算夸张；但当真正运行一段时间后，账单却明显高于预期，甚至和自己最初的预算完全不在一个区间。
问题并不在于 AWS “乱收费”，而在于 亚马逊云AWS 的定价方式本身就不适合用“看单价”的方式去理解。
AWS 的成本不是一个数字，而是一整套账单结构叠加后的结果。
在上一篇文章中，我们已经解释过：即使同样是2 核4G，不同云平台之间的价格也可能相差数倍。而这一篇，将只做一件事——把AWS 的钱是怎么算出来的，从头到尾拆清楚。
在算 亚马逊云AWS 成本之前，必须先搞清楚 2 核 4G 在 AWS 里代表什么
t3.medium 为什么常被当作“2 核 4G”
在 AWS 中，最常被用作 2 核 4G 的实例规格是 t3.medium。
它标注为 2 vCPU、4GB 内存，因此常被直接对标为“2 核 4G”。
但需要注意的是，AWS 的 vCPU 并不等同于很多国内云厂商所说的“独立 CPU 核心”。
在大多数情况下，vCPU 本质上是对物理核心的调度配额，而不是完全独占的计算资源。
这意味着，在持续高负载场景下，t3.medium 的性能表现和成本行为，与很多人理解的“2核服务器”并不完全一致。
CPU 积分机制对成本的隐性影响
t3 系列实例使用的是 CPU Credit（积分）机制。
在低负载时，实例会积累积分；当你需要持续使用 CPU 时，就会消耗这些积分。
如果积分耗尽，实例的 CPU 性能会被限制；
而在某些配置或计费模式下，持续高负载还可能带来额外费用。
这也是为什么有些用户在“看起来配置够用”的情况下，仍然觉得亚马逊云AWS的使用体验或成本不稳定
——问题并不在配置，而在实例类型的设计初衷。
亚马逊云AWS 的费用不是一个价格，而是一整套账单结构
很多人理解亚马逊云AWS 成本时，最大的误区是：
只看EC2 实例的单价。
实际上，AWS 的账单通常由以下几部分组成：
实例费用、存储费用、公网流量费用，以及可能出现的其他附加服务费用。
EC2 实例费用是怎么计算的
EC2 的实例费用通常按小时或按秒计费。
如果一台 t3.medium 实例 24 小时不关机运行，一个月大约就是 720 小时左右的实例费用。
需要注意的是，即使你停止实例，关联的存储资源（如 EBS）仍然会继续计费。
因此，“停机不用钱”并不是完全成立的。
存储费用（EBS）往往被低估
在 AWS 中，系统盘并不是免费的。
即使你只是创建了一台最基础的实例，也会至少绑定一块 EBS 磁盘，而这部分会按月计费。
很多新手在估算成本时，只计算了实例费用，却忽略了存储费用，最终导致账单高于预期。
真正拉开亚马逊云 AWS 成本的，是公网流量费用
如果说实例费用是“看得见的成本”，
那么公网流量费用往往是 最容易被忽略、但增长最快的部分。
亚马逊云AWS 出网流量是如何计费的
在 AWS 中，入站流量（Inbound）通常不收费，
但出站流量（Outbound）几乎一定收费。
这意味着：
只要你的服务对外提供访问，无论是网页、API 还是文件下载，都会产生出网流量费用。
这些费用不会体现在EC2 的实例价格中，而是单独列在账单里。
如果只从 AWS 的角度看成本，很容易忽略不同云平台在定价逻辑上的差异。同样是 2 核 4G 配置，不同云服务商之间的价格差距，往往来自于更底层的资源和计费模型，这一点可以从 同样配置下云服务器价格差异的整体分析 中看得更清楚。
为什么很多 AWS 账单“突然变贵”
一个非常常见的情况是：
实例配置没变，访问量增加了一点，但账单却明显上涨。
原因往往只有一个：
公网流量费用开始超过实例费用本身。对于网站、接口服务或跨境业务来说，这是 AWS 成本上升最主要的来源。
用一个真实使用场景，推算亚马逊云AWS 2 核4G的月成本
为了更直观地理解亚马逊云AWS 的真实成本，我们可以用一个非常常见的中小项目场景来推算。
场景设定
- 区域：亚太（新加坡）
- 实例类型：t3.medium
- 运行时间：全天运行
- 使用场景：中小型网站或 API 服务
- 每月出网流量：数百 GB 级别
一步步算出真实账单
在这种情况下，账单通常由三部分构成：
- 实例费用：持续运行整月
- 存储费用：系统盘与可能的日志数据
- 公网流量费用：访问产生的出网流量
最终的月成本，往往会明显高于用户在官网价格页上看到的“理论值”。
这也是为什么很多人在实际使用 AWS 后，会发现成本区间和预期存在明显偏差。
在实际使用中，很多用户并不是因为实例规格变化导致成本上升，而是因为流量、存储或附加服务逐步累积。如果你已经遇到 AWS 扣费明显高于预期的情况，可以进一步了解 AWS 账单异常的常见原因和排查思路。
为什么 亚马逊云AWS 官网价格页和真实账单差距这么大
官网展示的是“最低理论值”
AWS 的价格页面，本质上是一个“组件价格清单”。
它假设你只使用单一服务、极低流量、理想运行时间。
但真实业务环境中，这些条件很难长期成立。
亚马逊云AWS 的定价逻辑，更适合什么类型的用户
AWS 更适合那些：
- 对云架构理解较深
- 流量结构相对清晰
- 能够提前规划成本模型的技术团队
对于刚起步、流量不可预测的项目来说，AWS 的账单不确定性反而可能成为负担。
什么时候 亚马逊云AWS 的 2 核 4G 是合理选择，什么时候不是
适合使用 AWS 的场景
- 面向国际用户的服务
- API / SaaS 类应用
- 对稳定性和全球节点要求较高的项目
不适合直接使用 亚马逊云AWS 的情况
- 对成本极度敏感
- 流量波动非常大
- 只需要“稳定跑服务”的简单场景
在这些情况下，AWS 并不一定是最优解。
降低 亚马逊云AWS 成本的几个现实方法
从结构上降低成本，而不是抠单价
真正有效的成本控制，通常来自结构优化，而不是纠结每小时的实例价格。
例如：
合理选择区域、使用 CDN 分担流量、优化出网路径，往往比换一个更小的实例更有效。
为什么很多团队不会完全按官网方式使用 AWS
当项目进入稳定阶段，团队更关心的是：
- 成本是否可预测
- 账单是否稳定
- 管理复杂度是否可控
因此，不少团队会通过更可控的方式来使用 AWS，而不是完全依赖自助下单。
亚马逊云AWS 的成本问题，本质上不是“贵”，而是“算不清”
AWS 并不是不适合中小项目，但它并不适合“拍脑袋估价”。
只有真正理解账单结构，才能判断 AWS 是否适合自己的业务。
如果你已经理解了 为什么同样是 2 核 4G，不同云平台价格会差这么多，
再回头看 AWS 的账单逻辑，就会发现它并不神秘，只是更复杂。
总结
AWS 的 2 核 4G 实际成本，从来不是一个简单的价格问题。
它是实例、存储、网络和使用行为共同作用的结果。
单一配置的价格并不能代表 AWS 的真实成本，如果结合运行方式、网络流量和账号阶段一起看，费用差异会更清晰，这部分内容在 AWS 使用指南与成本优化大全 中有系统整理。
看懂账单结构，比选配置更重要；
算清真实成本，才能避免后期被动。
