在AWS Sagemaker中使用PIPE模式进行模型训练时，Sagemaker本身不对S3流式数据收费。然而，您将需要支付S3存储和数据传输的相关费用。

以下是一个使用PIPE模式进行模型训练的示例代码：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri

# 获取Sagemaker执行角色
role = get_execution_role()

# 设置S3输入和输出路径
input_data = 's3://your_bucket/input_data'
output_data = 's3://your_bucket/output_data'

# 获取Sagemaker XGBoost容器
container = get_image_uri(sagemaker.Session().boto_region_name, 'xgboost', '0.90-1')

# 创建Sagemaker训练作业
sagemaker_session = sagemaker.Session()
xgb_estimator = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                              role,
                                              train_instance_count=1,
                                              train_instance_type='ml.m4.xlarge',
                                              output_path=output_data,
                                              sagemaker_session=sagemaker_session)

# 设置PIPE模式配置
input_mode = 'Pipe'
s3_input_train = sagemaker.s3_input(s3_data=input_data,
                                    content_type='text/csv',
                                    input_mode=input_mode)

# 启动训练作业
xgb_estimator.fit({'train': s3_input_train})

在上述示例中，input_mode参数被设置为'Pipe'，这将告诉Sagemaker使用PIPE模式进行训练，而不是默认的'File'模式。您可以将input_data设置为S3中的流式数据路径。

请注意，您需要将your_bucket和实际的S3输入和输出路径替换为您自己的值。

希望对您有帮助！