Precios de Vertex AI

Los precios de esta página están en dólares estadounidenses (USD). Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Precios de Vertex AI comparados con los precios de los productos antiguos

Los costes de Vertex AI no varían con respecto a los de los productos antiguos de AI Platform y AutoML que sustituye Vertex AI, con las siguientes excepciones:

Las predicciones de la versión antigua de AI Platform Prediction y AutoML Tables eran compatibles con tipos de máquina de bajo coste y bajo rendimiento que no se admiten en Vertex AI Inference ni en el modelo tabular de AutoML.
La versión antigua de AI Platform Prediction admitía el escalado a cero, pero Vertex AI Inference no admite esta función.

Vertex AI también ofrece más formas de optimizar los costes, como las siguientes:

Entorno de ejecución de TensorFlow optimizado.
Compatibilidad con modelos de alojamiento compartido.
No hay una duración de uso mínima para el entrenamiento ni para la predicción. En lugar de ello, el tiempo de uso se cobra en incrementos de 30 segundos.

Precios de la IA generativa en Vertex AI

Para obtener información sobre los precios de la IA generativa en Vertex AI, consulta Precios de la IA generativa en Vertex AI.

Precios de los modelos de AutoML

En el caso de los modelos de AutoML de Vertex AI, pagas por tres actividades principales:

Entrenar el modelo
Desplegar el modelo en un endpoint
Usar el modelo para hacer predicciones

Vertex AI usa configuraciones de máquina predefinidas para los modelos de AutoML de Vertex, y la tarifa por hora de estas actividades refleja el uso de los recursos.

El tiempo necesario para entrenar el modelo depende del tamaño y de la complejidad de los datos de entrenamiento. Los modelos deben desplegarse para poder hacer predicciones o dar explicaciones online.

Pagas por cada modelo desplegado en un endpoint, aunque no se haga ninguna predicción. Si no quieres incurrir en más gastos, anula el despliegue de tu modelo. No se cobran los modelos que no se hayan desplegado o que no se hayan podido desplegar.

Solo pagas por las horas de procesamiento que utilices. Si el entrenamiento falla, no se te cobrará el tiempo empleado, a menos que hayas cancelado la operación por tu cuenta. En ese caso, sí deberás pagar por ese tiempo de entrenamiento.

Selecciona un tipo de modelo en la siguiente tabla para consultar información sobre los precios.

Datos de imagen

Operación	Precio (clasificación) (USD)	Precio (detección de objetos, en USD)
Formación	3,465 US$ / 1 hour	3,465 US$ / 1 hour
Entrenamiento (modelo Edge en el dispositivo)	18,00 US$ / 1 hour	18,00 US$ / 1 hour
Despliegue y predicción online	1,375 US$ / 1 hour	2,002 US$ / 1 hour
Predicción por lotes	2,222 US$ / 1 hour	2,222 US$ / 1 hour

Datos tabulares

Operación	Precio por hora de nodo para la clasificación o la regresión	Precio de las previsiones
Formación	21,252 US$ / 1 hour	Consulta Vertex AI Forecast
Predicción	El mismo precio que las predicciones para modelos con entrenamiento personalizado. Vertex AI lleva a cabo la predicción por lotes con 40 máquinas n1-highmem-8.	Consulta Vertex AI Forecast

Operación

Precio por hora de nodo para la clasificación o la regresión

Precio de las previsiones

Formación

21,252 US$ / 1 hour

Consulta Vertex AI Forecast

Predicción

El mismo precio que las predicciones para modelos con entrenamiento personalizado.

Vertex AI lleva a cabo la predicción por lotes con 40 máquinas n1-highmem-8.

Consulta Vertex AI Forecast

Cargos de predicción de Vertex Explainable AI

Los costes de computación asociados a Vertex Explainable AI se cobran al mismo precio que las predicciones. No obstante, las explicaciones tardan más tiempo en procesarse que las predicciones normales. Por eso, si Vertex Explainable AI se usa de forma intensiva junto con el autoescalado, pueden iniciarse más nodos y, como consecuencia, incrementarse los cargos de predicción.

Vertex AI Forecast

AutoML

Escenario	Precios
Predicción	0 count to 1,000,000 count 0,20 US$ / 1,000 count, per 1 month / account 1,000,000 count to 50,000,000 count 0,10 US$ / 1,000 count, per 1 month / account 50,000,000 count and above 0,02 US$ / 1,000 count, per 1 month / account
Formación	21,252 US$ / 1 hour
Explainable AI	Explicabilidad a través de valores de Shapley. Consulta la página de precios de Inferencia y explicación de Vertex AI.

* Un punto de datos de predicción es un momento en el horizonte de previsión. Por ejemplo, con granularidad diaria, un horizonte de 7 días corresponde a 7 puntos por cada serie temporal.

Se pueden incluir hasta 5 cuantiles de predicción sin coste adicional.
El número de puntos de datos que se consumen por nivel se actualiza mensualmente.

ARIMA+

Escenario	Precios
Predicción	5,00 US$ / 1,000 count
Formación	250,00 USD por TB × Número de modelos posibles × Número de ventanas de backtesting*
Explainable AI	La explicabilidad lograda por medio de la descomposición de series temporales no implica costes adicionales. No se admite la explicabilidad mediante valores de Shapley.

Consulta la página de precios de BigQuery ML para obtener más información. Cada tarea de entrenamiento y predicción incurre en el coste de una ejecución de flujo de procesamiento gestionada, como se describe en la documentación sobre los precios de Vertex AI.

* Se crea una ventana de backtesting para cada periodo del conjunto de pruebas. El valor utilizado en AUTO_ARIMA_MAX_ORDER determina el número de modelos posibles. En el caso de los modelos con varias series temporales, el rango va de 6 a 42.

Modelos con entrenamiento personalizado

Formación

En las tablas que aparecen más abajo figura el precio por hora aproximado de diversas configuraciones de entrenamiento. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Para calcular los precios, suma los costes de las máquinas virtuales que uses.

Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobra aparte. Para calcular este coste, multiplica el precio correspondiente de la tabla de aceleradores que encontrarás más abajo por el número de horas de máquina de cada tipo de acelerador que utilices.

Tipos de máquinas

Puedes usar máquinas virtuales de spot con el entrenamiento personalizado de Vertex AI.Las VMs de acceso puntual se facturan según los precios de las VMs de acceso puntual de Compute Engine. Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Custom Training, que se indican en las siguientes tablas.

Puedes usar reservas de Compute Engine con el entrenamiento personalizado de Vertex AI. Cuando usas reservas de Compute Engine, se te factura según los precios de Compute Engine, incluidos los descuentos por uso comprometido (CUDs) aplicables. Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Custom Training, que se indican en las siguientes tablas.

Tipo de máquina	Precio (USD)
n1‑standard‑4	0,21849885 US$ / 1 hour
n1‑standard‑8	0,4369977 US$ / 1 hour
n1‑standard‑16	0,8739954 US$ / 1 hour
n1‑standard‑32	1,7479908 US$ / 1 hour
n1-standard-64	3,4959816 US$ / 1 hour
n1-standard-96	5,2439724 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑2	0,13604845 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑4	0,2720969 US$ / 1 hour
n1-highmem-8	0,5441938 US$ / 1 hour
n1-highmem-16	1,0883876 US$ / 1 hour
n1-highmem-32	2,1767752 US$ / 1 hour
n1-highmem-64	4,3535504 US$ / 1 hour
n1-highmem-96	6,5303256 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑16	0,65180712 US$ / 1 hour
n1-highcpu-32	1,30361424 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑64	2,60722848 US$ / 1 hour
n1-highcpu-96	3,91084272 US$ / 1 hour
a2-highgpu-1g*	4,425248914 US$ / 1 hour
a2-highgpu-2g*	8,850497829 US$ / 1 hour
a2-highgpu-4g*	17,700995658 US$ / 1 hour
a2-highgpu-8g*	35,401991315 US$ / 1 hour
a2-megagpu-16g*	65,707278915 US$ / 1 hour
a3-highgpu-8g*	101,007352 US$ / 1 hour
a3-megagpu-8g*	106,0464232 US$ / 1 hour
a3-ultragpu-8g*	99,7739296 US$ / 1 hour
a4-highgpu-8g*	148,212 US$ / 1 hour
e2-standard-4	0,154126276 US$ / 1 hour
e2-standard-8	0,308252552 US$ / 1 hour
e2-standard-16	0,616505104 US$ / 1 hour
e2-standard-32	1,233010208 US$ / 1 hour
e2-highmem-2	0,103959618 US$ / 1 hour
e2-highmem-4	0,207919236 US$ / 1 hour
e2-highmem-8	0,415838472 US$ / 1 hour
e2-highmem-16	0,831676944 US$ / 1 hour
e2-highcpu-16	0,455126224 US$ / 1 hour
e2-highcpu-32	0,910252448 US$ / 1 hour
n2-standard-4	0,2233714 US$ / 1 hour
n2-standard-8	0,4467428 US$ / 1 hour
n2-standard-16	0,8934856 US$ / 1 hour
n2-standard-32	1,7869712 US$ / 1 hour
n2-standard-48	2,6804568 US$ / 1 hour
n2-standard-64	3,5739424 US$ / 1 hour
n2-standard-80	4,467428 US$ / 1 hour
n2-highmem-2	0,1506661 US$ / 1 hour
n2-highmem-4	0,3013322 US$ / 1 hour
n2-highmem-8	0,6026644 US$ / 1 hour
n2-highmem-16	1,2053288 US$ / 1 hour
n2-highmem-32	2,4106576 US$ / 1 hour
n2-highmem-48	3,6159864 US$ / 1 hour
n2-highmem-64	4,8213152 US$ / 1 hour
n2-highmem-80	6,026644 US$ / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6596032 US$ / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3192064 US$ / 1 hour
n2-highcpu-48	1,9788096 US$ / 1 hour
n2-highcpu-64	2,6384128 US$ / 1 hour
n2-highcpu-80	3,298016 US$ / 1 hour
c2-standard-4	0,2401292 US$ / 1 hour
c2-standard-8	0,4802584 US$ / 1 hour
c2-standard-16	0,9605168 US$ / 1 hour
c2-standard-30	1,800969 US$ / 1 hour
c2-standard-60	3,601938 US$ / 1 hour
m1-ultramem-40	7,237065 US$ / 1 hour
m1-ultramem-80	14,47413 US$ / 1 hour
m1-ultramem-160	28,94826 US$ / 1 hour
m1-megamem-96	12,249984 US$ / 1 hour
cloud-tpu	El precio se determina en función del tipo de acelerador. Consulta la sección "Aceleradores".

*Este importe incluye el precio de la GPU, ya que este tipo de instancia siempre requiere un número fijo de aceleradores de GPU.

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Aceleradores

Tipo de máquina	Precio (USD)	Tarifa de gestión de Vertex
NVIDIA_TESLA_A100	2,933908 US$ / 1 hour	0,4400862 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_A100_80GB	3,92808 US$ / 1 hour	0,589212 US$ / 1 hour
NVIDIA_H100_80GB	9,79655057 US$ / 1 hour	1,4694826 US$ / 1 hour
NVIDIA_H200_141GB	10,708501 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_H100_MEGA_80GB	11,8959171 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_TESLA_L4	0,644046276 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_TESLA_P4	0,69 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_TESLA_P100	1,679 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_TESLA_T4	0,4025 US$ / 1 hour	No disponible
NVIDIA_TESLA_V100	2,852 US$ / 1 hour	No disponible
TPU_V2 Single (8 cores)	5,175 US$ / 1 hour	No disponible
Pod de TPU_V2 (32 núcleos)^*	27,60 US$ / 1 hour	No disponible
TPU_V3 Single (8 cores)	9,20 US$ / 1 hour	No disponible
Pod de TPU_V3 (32 núcleos)^*	36,80 US$ / 1 hour	No disponible

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

* El precio del entrenamiento con un pod de TPUs de Cloud se basa en el número de núcleos del pod. El número de núcleos de un pod siempre es un múltiplo de 32. Para determinar el precio del entrenamiento en un pod que tiene más de 32 núcleos, multiplica el precio del pod de 32 núcleos por el número de núcleos dividido entre 32. Por ejemplo, en un pod de 128 núcleos, el precio es (precio de un pod de 32 núcleos) × (128/32). Para obtener información acerca de los pods de TPUs de Cloud disponibles en una región concreta, consulta Arquitectura del sistema en la documentación sobre las TPUs de Cloud.

Discos

Tipo de máquina	Precio (USD)
pd-standard	0,000063014 US$ / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000267808 US$ / 1 gibibyte hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
Durante el ciclo de vida de Vertex AI, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage. Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.

Se te cobrará por entrenar tus modelos desde el momento en que se aprovisionen los recursos de una tarea hasta que esa tarea termine.

Advertencia: Las tareas de entrenamiento están limitadas por la política de cuotas de Vertex AI. Si eliges un clúster de procesamiento muy potente para tus primeras tareas de entrenamiento, es probable que superes la cuota.

Niveles de escalabilidad con configuraciones predefinidas (AI Platform Training)

Al entrenar tu modelo, puedes elegir el tipo de clúster de procesamiento que se debe utilizar. Lo más sencillo es elegir una de las configuraciones predefinidas, llamadas niveles de escalabilidad. Consulta más información sobre los niveles de escalabilidad.

Tipos de máquinas con configuraciones personalizadas

Si usas Vertex AI o seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM en AI Platform Training, puedes controlar el número y el tipo de máquinas virtuales que se deben utilizar en la maestra, el trabajador y el servidor de parámetros del clúster. Consulta más información sobre los tipos de máquina de Vertex AI y los tipos de máquina de AI Platform Training.

Para calcular el precio de la preparación con un clúster de procesamiento personalizado, se suma el coste de todas las máquinas que especifiques. Se te cobra por el tiempo total de la tarea, no por el tiempo de procesamiento activo de cada máquina.

Servicio de evaluación de la IA generativa

En el caso de las métricas basadas en modelos, solo se aplican cargos por los costes de predicción asociados al modelo de evaluador automático subyacente. Se facturan en función de los tokens de entrada que proporciones en tu conjunto de datos de evaluación y de la salida del evaluador automático.

El servicio de evaluación de la IA generativa ya está disponible para el público general. El cambio de precio entró en vigor el 14 de abril del 2025.

métrico	Precios
Pointwise	Modelo de evaluador automático predeterminado Gemini 2.0 Flash
Por pares	Modelo de evaluador automático predeterminado Gemini 2.0 Flash

métrico

Precios

Pointwise

Modelo de evaluador automático predeterminado

Gemini 2.0 Flash

Por pares

Modelo de evaluador automático predeterminado

Gemini 2.0 Flash

Las métricas basadas en la computación se cobran a 0,00003 USD por cada 1000 caracteres de entrada y a 0,00009 USD por cada 1000 caracteres de salida. Se denominan "métrica automática" en la SKU.

Nombre de la métrica	Tipo
Concordancia exacta	Basada en cálculos
BLEU	Basada en cálculos
Rouge	Basada en cálculos
Tool Call Valid	Basada en cálculos
Tool Name Match	Basada en cálculos
Coincidencia de clave de parámetro de herramienta	Basada en cálculos
Tool Parameter KV Match	Basada en cálculos

Las métricas basadas en modelos antiguos se cobran a 0,005 USD por cada 1000 caracteres de entrada y a 0,015 USD por cada 1000 caracteres de salida.

Nombre de la métrica	Tipo
Coherencia	Pointwise
Fluidez	Pointwise
Fulfillment	Pointwise
Seguridad	Pointwise
Fundamentación	Pointwise
Calidad de resumen	Pointwise
Utilidad de la función de resumen	Pointwise
Verbosidad de la función de resumen	Pointwise
Calidad de la búsqueda de respuestas	Pointwise
Relevancia de la búsqueda de respuestas	Pointwise
Utilidad de la búsqueda de respuestas	Pointwise
Precisión en la búsqueda de respuestas	Pointwise
Calidad de resumen por pares	Por pares
Calidad de la respuesta a preguntas por pares	Por pares

Vertex AI Agent Engine

Vertex AI Agent Engine es un conjunto de servicios que permite a los desarrolladores escalar agentes en producción. Hoy en día, se han establecido los precios del tiempo de ejecución de Agent Engine. Los precios de otros servicios de Agent Engine, como Sessions, Memory Bank y Code Execution, se publicarán más adelante (actualmente, se pueden usar sin coste económico).

Precios de Agent Engine Runtime

Los precios se basan en los recursos de computación (horas de vCPU) y memoria (horas de GiB) que usan los agentes desplegados en el runtime de Agent Engine. La facturación se redondea al segundo de uso más cercano. El tiempo de inactividad de un agente no se factura.

Nivel gratuito

Para ayudarte a dar tus primeros pasos con el runtime, ofrecemos un nivel gratuito mensual.

vCPU: primeros 180.000 vCPU/segundo gratis al mes
RAM: los primeros 360.000 GiB por segundo al mes son gratuitos

Precio basado en uso

Cuando tu uso mensual supere el nivel gratuito, se empezará a facturar según las tarifas que se indican a continuación.

Recurso	Precio (USD)
vCPU	0 hour to 50 hour 0,00 US$ (Free) / 3,600 second, per 1 month / project 50 hour and above 0,0994 US$ / 3,600 second, per 1 month / project
RAM	0 gigabyte hour to 100 gigabyte hour 0,00 US$ (Free) / 3,600 gibibyte second, per 1 month / project 100 gigabyte hour and above 0,0105 US$ / 3,600 gibibyte second, per 1 month / project

A partir del 6 de noviembre del 2025, los precios del entorno de ejecución de Agent Engine se simplificarán a una sola tarifa, que se aplicará en todas las regiones donde esté disponible el entorno de ejecución de Agent Engine.

Ray en Vertex AI

Formación

Tipos de máquinas

Tipo de máquina	Precio (USD)
n1‑standard‑4	0,2279988 US$ / 1 hour
n1‑standard‑8	0,4559976 US$ / 1 hour
n1‑standard‑16	0,9119952 US$ / 1 hour
n1‑standard‑32	1,8239904 US$ / 1 hour
n1-standard-64	3,6479808 US$ / 1 hour
n1-standard-96	5,4719712 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑2	0,1419636 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑4	0,2839272 US$ / 1 hour
n1-highmem-8	0,5678544 US$ / 1 hour
n1-highmem-16	1,1357088 US$ / 1 hour
n1-highmem-32	2,2714176 US$ / 1 hour
n1-highmem-64	4,5428352 US$ / 1 hour
n1-highmem-96	6,8142528 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑16	0,68014656 US$ / 1 hour
n1-highcpu-32	1,36029312 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑64	2,72058624 US$ / 1 hour
n1-highcpu-96	4,08087936 US$ / 1 hour
a2-highgpu-1g*	4,408062 US$ / 1 hour
a2-highgpu-2g*	8,816124 US$ / 1 hour
a2-highgpu-4g*	17,632248 US$ / 1 hour
a2-highgpu-8g*	35,264496 US$ / 1 hour
a2-highgpu-16g*	70,528992 US$ / 1 hour
a3-highgpu-8g*	105,39898088 US$ / 1 hour
a3-megagpu-8g*	110,65714224 US$ / 1 hour
a4-highgpu-8g*	148,212 US$ / 1 hour
e2-standard-4	0,16082748 US$ / 1 hour
e2-standard-4	0,32165496 US$ / 1 hour
e2-standard-16	0,64330992 US$ / 1 hour
e2-standard-32	1,28661984 US$ / 1 hour
e2-highmem-2	0,10847966 US$ / 1 hour
e2-highmem-4	0,21695932 US$ / 1 hour
e2-highmem-8	0,43391864 US$ / 1 hour
e2-highmem-16	0,86783728 US$ / 1 hour
e2-highcpu-16	0,4749144 US$ / 1 hour
e2-highcpu-32	0,9498288 US$ / 1 hour
n2-standard-4	0,2330832 US$ / 1 hour
n2-standard-8	0,4661664 US$ / 1 hour
n2-standard-16	0,9323328 US$ / 1 hour
n2-standard-32	1,8646656 US$ / 1 hour
n2-standard-48	2,7969984 US$ / 1 hour
n2-standard-64	3,7293312 US$ / 1 hour
n2-standard-80	4,661664 US$ / 1 hour
n2-highmem-2	0,1572168 US$ / 1 hour
n2-highmem-4	0,3144336 US$ / 1 hour
n2-highmem-8	0,6288672 US$ / 1 hour
n2-highmem-16	1,2577344 US$ / 1 hour
n2-highmem-32	2,5154688 US$ / 1 hour
n2-highmem-48	3,7732032 US$ / 1 hour
n2-highmem-64	5,0309376 US$ / 1 hour
n2-highmem-80	6,288672 US$ / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6882816 US$ / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3765632 US$ / 1 hour
n2-highcpu-48	2,0648448 US$ / 1 hour
n2-highcpu-64	2,7531264 US$ / 1 hour
n2-highcpu-80	3,441408 US$ / 1 hour
c2-standard-4	0,2505696 US$ / 1 hour
c2-standard-8	0,5011392 US$ / 1 hour
c2-standard-16	1,0022784 US$ / 1 hour
c2-standard-30	1,879272 US$ / 1 hour
c2-standard-60	3,758544 US$ / 1 hour
m1-ultramem-40	7,55172 US$ / 1 hour
m1-ultramem-80	15,10344 US$ / 1 hour
m1-ultramem-160	30,20688 US$ / 1 hour
m1-megamem-96	12,782592 US$ / 1 hour
cloud-tpu	El precio se determina en función del tipo de acelerador. Consulta la sección "Aceleradores".

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Aceleradores

Tipo de GPU	Precio (USD)
NVIDIA_TESLA_A100	3,5206896 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_A100_80GB	4,517292 US$ / 1 hour
NVIDIA_H100_80GB	11,75586073 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P4	0,72 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	1,752 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,42 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	2,976 US$ / 1 hour
TPU_V2 Single (8 cores)	5,40 US$ / 1 hour
Pod de TPU_V2 (32 núcleos)^*	28,80 US$ / 1 hour
TPU_V3 Single (8 cores)	9,60 US$ / 1 hour
Pod de TPU_V3 (32 núcleos)^*	38,40 US$ / 1 hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Discos

Tipo de disco	Precio (USD)
pd-standard	0,000065753 US$ / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000279452 US$ / 1 gibibyte hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
Durante el ciclo de vida de Vertex AI, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage. Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.

Se te cobrará por entrenar tus modelos desde el momento en que se aprovisionen los recursos de una tarea hasta que esa tarea termine.

Predicción y explicación

En las tablas de más abajo se incluyen los precios de la predicción por lotes, la predicción online y la explicación online por hora de nodo. Una hora de nodo representa el tiempo que una máquina virtual dedica a ejecutar una tarea de predicción o a mantenerse a la espera en estado activo (un endpoint con uno o varios modelos desplegados) para gestionar solicitudes de predicción o explicación.

Puedes usar máquinas virtuales de Spot con Vertex AI Inference.Las VMs de acceso puntual se facturan según los precios de las VMs de acceso puntual de Compute Engine. Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Inference, que se indican en las siguientes tablas.

Puedes usar reservas de Compute Engine con Vertex AI Inference. Cuando usas reservas de Compute Engine, se te factura según los precios de Compute Engine, incluidos los descuentos por uso comprometido (CUDs) aplicables. Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Inference, que se indican en las siguientes tablas.

Serie E2

Tipo de máquina	Precio (USD)
e2-standard-2	0,0770564 US$ / 1 hour
e2-standard-4	0,1541128 US$ / 1 hour
e2-standard-8	0,3082256 US$ / 1 hour
e2-standard-16	0,6164512 US$ / 1 hour
e2-standard-32	1,2329024 US$ / 1 hour
e2-highmem-2	0,1039476 US$ / 1 hour
e2-highmem-4	0,2078952 US$ / 1 hour
e2-highmem-8	0,4157904 US$ / 1 hour
e2-highmem-16	0,8315808 US$ / 1 hour
e2-highcpu-2	0,056888 US$ / 1 hour
e2-highcpu-4	0,113776 US$ / 1 hour
e2-highcpu-8	0,227552 US$ / 1 hour
e2-highcpu-16	0,455104 US$ / 1 hour
e2-highcpu-32	0,910208 US$ / 1 hour

Serie N1

Tipo de máquina	Precio (USD)
n1‑standard‑2	0,1095 US$ / 1 hour
n1‑standard‑4	0,219 US$ / 1 hour
n1‑standard‑8	0,438 US$ / 1 hour
n1‑standard‑16	0,876 US$ / 1 hour
n1‑standard‑32	1,752 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑2	0,137 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑4	0,274 US$ / 1 hour
n1-highmem-8	0,548 US$ / 1 hour
n1-highmem-16	1,096 US$ / 1 hour
n1-highcpu-2	0,081 US$ / 1 hour
n1-highcpu-4	0,162 US$ / 1 hour
n1-highcpu-8	0,324 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑16	0,648 US$ / 1 hour
n1-highcpu-32	1,296 US$ / 1 hour

Serie N2

Tipo de máquina	Precio (USD)
n2-standard-2	0,1116854 US$ / 1 hour
n2-standard-4	0,2233708 US$ / 1 hour
n2-standard-8	0,4467416 US$ / 1 hour
n2-standard-16	0,8934832 US$ / 1 hour
n2-standard-32	1,7869664 US$ / 1 hour
n2-highmem-2	0,1506654 US$ / 1 hour
n2-highmem-4	0,3013308 US$ / 1 hour
n2-highmem-8	0,6026616 US$ / 1 hour
n2-highmem-16	1,2053232 US$ / 1 hour
n2-highcpu-2	0,0824504 US$ / 1 hour
n2-highcpu-4	0,1649008 US$ / 1 hour
n2-highcpu-8	0,3298016 US$ / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6596032 US$ / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3192064 US$ / 1 hour

Serie N2D

Tipo de máquina	Precio (USD)
n2d‑standard‑2	0,0971658 US$ / 1 hour
n2d‑standard‑4	0,1943316 US$ / 1 hour
n2d‑standard‑8	0,3886632 US$ / 1 hour
n2d‑standard‑16	0,7773264 US$ / 1 hour
n2d‑standard‑32	1,5546528 US$ / 1 hour
n2d‑highmem‑2	0,131077 US$ / 1 hour
n2d‑highmem‑4	0,262154 US$ / 1 hour
n2d‑highmem‑8	0,524308 US$ / 1 hour
n2d‑highmem‑16	1,048616 US$ / 1 hour
n2d‑highcpu‑2	0,0717324 US$ / 1 hour
n2d‑highcpu‑4	0,1434648 US$ / 1 hour
n2d‑highcpu‑8	0,2869296 US$ / 1 hour
n2d‑highcpu‑16	0,5738592 US$ / 1 hour
n2d‑highcpu‑32	1,1477184 US$ / 1 hour

Serie C2

Tipo de máquina	Precio (USD)
c2-standard-4	0,240028 US$ / 1 hour
c2-standard-8	0,480056 US$ / 1 hour
c2-standard-16	0,960112 US$ / 1 hour
c2-standard-30	1,80021 US$ / 1 hour
c2-standard-60	3,60042 US$ / 1 hour

Serie C2D

Tipo de máquina	Precio (USD)
c2d-standard-2	0,1044172 US$ / 1 hour
c2d-standard-4	0,2088344 US$ / 1 hour
c2d-standard-8	0,4176688 US$ / 1 hour
c2d-standard-16	0,8353376 US$ / 1 hour
c2d-standard-32	1,6706752 US$ / 1 hour
c2d-standard-56	2,9236816 US$ / 1 hour
c2d-standard-112	5,8473632 US$ / 1 hour
c2d-highmem-2	0,1408396 US$ / 1 hour
c2d-highmem-4	0,2816792 US$ / 1 hour
c2d-highmem-8	0,5633584 US$ / 1 hour
c2d-highmem-16	1,1267168 US$ / 1 hour
c2d-highmem-32	2,2534336 US$ / 1 hour
c2d-highmem-56	3,9435088 US$ / 1 hour
c2d-highmem-112	7,8870176 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-2	0,086206 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-4	0,172412 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-8	0,344824 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-16	0,689648 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-32	1,379296 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-56	2,413768 US$ / 1 hour
c2d-highcpu-112	4,827536 US$ / 1 hour

Serie C3

Tipo de máquina	Precio (USD)
c3-highcpu-4	0,19824 US$ / 1 hour
c3-highcpu-8	0,39648 US$ / 1 hour
c3-highcpu-22	1,09032 US$ / 1 hour
c3-highcpu-44	2,18064 US$ / 1 hour
c3-highcpu-88	4,36128 US$ / 1 hour
c3-highcpu-176	8,72256 US$ / 1 hour

Serie A2

Tipo de máquina	Precio (USD)
a2-highgpu-1g	4,2244949 US$ / 1 hour
a2-highgpu-2g	8,4489898 US$ / 1 hour
a2-highgpu-4g	16,8979796 US$ / 1 hour
a2-highgpu-8g	33,7959592 US$ / 1 hour
a2-megagpu-16g	64,1020592 US$ / 1 hour
a2-ultragpu-1g	5,7818474 US$ / 1 hour
a2-ultragpu-2g	11,5636948 US$ / 1 hour
a2-ultragpu-4g	23,1273896 US$ / 1 hour
a2-ultragpu-8g	46,2547792 US$ / 1 hour

Cuando se consume capacidad reservada o de spot, la facturación se divide en dos SKUs: el SKU de GCE con la etiqueta "vertex-ai-online-prediction" y el SKU de la tarifa de gestión de Vertex AI. De esta forma, podrás usar tus descuentos por compromiso de uso (CUDs) en Vertex AI.

Serie A3

Tipo de máquina	Precio (USD)
a3-ultragpu-8g	96,015616 US$ / 1 hour
a3-megagpu-8g	106,65474 US$ / 1 hour

Serie A4

Tipo de máquina	Precio (USD)
a4-highgpu-8g	148,212 US$ / 1 hour

Serie A4X

Tipo de máquina	Precio (USD)
a4x-highgpu-4g	74,75 US$ / 1 hour

a4x-highgpu-4g requiere al menos 18 máquinas virtuales.

G2 Series

Tipo de máquina	Precio (USD)
g2-standard-4	0,81293 US$ / 1 hour
g2-standard-8	0,98181 US$ / 1 hour
g2-standard-12	1,15069 US$ / 1 hour
g2-standard-16	1,31957 US$ / 1 hour
g2-standard-24	2,30138 US$ / 1 hour
g2-standard-32	1,99509 US$ / 1 hour
g2-standard-48	4,60276 US$ / 1 hour
g2-standard-96	9,20552 US$ / 1 hour

Precios de las TPU v5e

Tipo de máquina	Precio (USD)
ct5lp-hightpu-1t	1,38 US$ / 1 hour
ct5lp-hightpu-4t	5,52 US$ / 1 hour
ct5lp-hightpu-8t	5,52 US$ / 1 hour

Cada tipo de máquina se cobra según las siguientes SKUs en tu factura de Google Cloud:

Coste de las vCPUs: calculado en horas de vCPU
Coste de la RAM: calculado en horas de GB
Coste de las GPUs: ya sea integradas en la máquina o configuradas de manera opcional, se calcula en horas de GPU

Los precios por tipo de máquina se utilizan para ofrecer una cifra aproximada del coste total por hora correspondiente a cada nodo de predicción de una versión del modelo que use dicho tipo de máquina.

Por ejemplo, el tipo de máquina n1-highcpu-32 incluye 32 vCPUs y 32 GB de RAM. Por tanto, el precio por hora equivale a 32 vCPU por hora + 32 GB por hora.

Serie E2

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0250826 US$ / 1 hour
RAM	0,0033614 US$ / 1 gibibyte hour

Serie N1

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,036 US$ / 1 hour
RAM	0,005 US$ / 1 gibibyte hour

Serie N2

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0363527 US$ / 1 hour
RAM	0,0048725 US$ / 1 gibibyte hour

Serie N2D

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0316273 US$ / 1 hour
RAM	0,0042389 US$ / 1 gibibyte hour

Serie C2

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,039077 US$ / 1 hour
RAM	0,0052325 US$ / 1 gibibyte hour

Serie C2D

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0339974 US$ / 1 hour
RAM	0,0045528 US$ / 1 gibibyte hour

Serie C3

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,03908 US$ / 1 hour
RAM	0,00524 US$ / 1 gibibyte hour

Serie A2

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0363527 US$ / 1 hour
RAM	0,0048725 US$ / 1 gibibyte hour
GPU (A100 de 40 GB)	3,3741 US$ / 1 hour
GPU (A100 de 80 GB)	4,51729 US$ / 1 hour

Serie A3

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,0293227 US$ / 1 hour
RAM	0,0025534 US$ / 1 gibibyte hour
GPU (H100 de 80 GB)	11,2660332 US$ / 1 hour
GPU (H200)	10,708501 US$ / 1 hour

G2 Series

Elemento	Precio (USD)
vCPU	0,02874 US$ / 1 hour
RAM	0,00337 US$ / 1 gibibyte hour
GPU (L4)	0,64405 US$ / 1 hour

Algunos tipos de máquina te permiten añadir de manera opcional aceleradores de GPU con fines predictivos. Las GPUs opcionales se cobran aparte de los precios que figuran en la tabla anterior. Consulta las tablas de precios, en las que se describe el precio de cada tipo de GPU opcional.

Aceleradores: precio por hora

Tipo de GPU	Precio (USD)
NVIDIA_TESLA_P4	0,69 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	1,679 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,402 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	2,852 US$ / 1 hour

El precio es por GPU. Si usas varias GPUs por nodo de predicción o si tu versión se escala para utilizar varios nodos, el coste aumentará proporcionalmente.

Para servir predicciones de tu modelo, AI Platform Prediction ejecuta varias máquinas virtuales llamadas "nodos". Vertex AI escala de forma predeterminada y automática el número de nodos que se ejecutan en cada momento. En el caso de la predicción online, dicho número se escala según la demanda. y cada nodo puede responder a varias solicitudes de predicción. Al solicitar predicciones por lotes, se escala el número de nodos para reducir el tiempo total que tarda en ejecutarse la tarea. Si quieres, puedes personalizar cómo se escalan los nodos de predicción.

Se te cobrará por el tiempo de ejecución de cada nodo dentro de tu modelo, incluidas las siguientes situaciones:

Cuando el nodo procesa una tarea de predicción por lotes
Cuando el nodo procesa una solicitud de predicción online
Cuando el nodo se mantiene listo para servir predicciones online

Una hora de nodo representa el coste de ejecutar un nodo durante una hora. En la tabla de precios de predicción se indica cuánto cuesta una hora de nodo, lo cual varía según la región y el método (online o por lotes).

Las horas de nodo se pueden consumir en incrementos fraccionarios; por ejemplo, si ejecutas un nodo durante 30 minutos, se te cobra como 0,5 horas de nodo.

Cálculo de los costes de los tipos de máquina N1 de Compute Engine

El tiempo de ejecución de un nodo se factura en incrementos de 30 segundos. Eso significa que, cada 30 segundos, se facturan a tu proyecto 30 segundos de lo que cuesten los recursos de vCPU, RAM o GPU que use el nodo en ese momento.

Consulta más información sobre el escalado automático de los nodos de predicción.

Predicción online	Predicción por lotes
La prioridad del escalado es reducir la latencia de cada solicitud. El servicio se encarga de que tu modelo se mantenga listo durante unos minutos de inactividad tras servir una solicitud.	La prioridad del escalado es reducir el tiempo total de la tarea.
El escalado afecta al total de los cargos mensuales, ya que, cuanto más numerosas y frecuentes son tus solicitudes, más nodos se utilizan.	El escalado apenas debería afectar al precio de la tarea. Sin embargo, activar nodos nuevos conlleva algunos gastos indirectos.
Puedes permitir que el servicio se escale en función del tráfico (escalado automático) o, si quieres evitar la latencia, especificar el número de nodos que se deben ejecutar de forma constante (escalado manual). Si eliges el escalado automático, la cantidad de nodos aumentará y disminuirá automáticamente. En el caso de los despliegues de tipos de máquina antiguos de AI Platform Prediction (MLS1), el número de nodos puede reducirse verticalmente a cero durante periodos sin tráfico. En los despliegues de Vertex AI y otros tipos de despliegues de AI Platform Prediction, los nodos no pueden reducirse verticalmente a cero. Con el escalado manual, especificas un número concreto de nodos que se mantendrán en ejecución constante. En este caso, se te cobra por todo el tiempo que se están ejecutando, desde que realizas el despliegue hasta que eliminas la versión del modelo.	Puedes influir en el escalado si defines el número máximo de nodos que se usarán en una tarea de predicción por lotes o si estableces el número de nodos que se seguirán ejecutando con un modelo cuando lo despliegues.

Predicción online

Predicción por lotes

La prioridad del escalado es reducir la latencia de cada solicitud. El servicio se encarga de que tu modelo se mantenga listo durante unos minutos de inactividad tras servir una solicitud.

La prioridad del escalado es reducir el tiempo total de la tarea.

El escalado afecta al total de los cargos mensuales, ya que, cuanto más numerosas y frecuentes son tus solicitudes, más nodos se utilizan.

El escalado apenas debería afectar al precio de la tarea. Sin embargo, activar nodos nuevos conlleva algunos gastos indirectos.

Puedes permitir que el servicio se escale en función del tráfico (escalado automático) o, si quieres evitar la latencia, especificar el número de nodos que se deben ejecutar de forma constante (escalado manual).

Si eliges el escalado automático, la cantidad de nodos aumentará y disminuirá automáticamente. En el caso de los despliegues de tipos de máquina antiguos de AI Platform Prediction (MLS1), el número de nodos puede reducirse verticalmente a cero durante periodos sin tráfico. En los despliegues de Vertex AI y otros tipos de despliegues de AI Platform Prediction, los nodos no pueden reducirse verticalmente a cero.
Con el escalado manual, especificas un número concreto de nodos que se mantendrán en ejecución constante. En este caso, se te cobra por todo el tiempo que se están ejecutando, desde que realizas el despliegue hasta que eliminas la versión del modelo.

Puedes influir en el escalado si defines el número máximo de nodos que se usarán en una tarea de predicción por lotes o si estableces el número de nodos que se seguirán ejecutando con un modelo cuando lo despliegues.

Las tareas de predicción por lotes se cobran una vez completadas

Las tareas de predicción por lotes se cobran después de completarse, no de forma incremental durante la tarea. Las alertas de presupuesto de Facturación de Cloud que hayas configurado no se activarán mientras se esté ejecutando una tarea. Antes de iniciar una tarea grande, te recomendamos que ejecutes algunas tareas de comparativa de costes con pocos datos de entrada.

Ejemplo de cálculo de la predicción

Una agencia inmobiliaria de una región de América realiza una predicción semanal del valor de la vivienda en las zonas donde presta servicio. En el transcurso de un mes, ejecuta las predicciones de cuatro semanas en lotes de 3920, 4277, 3849 y 3961. Estas tareas tienen un límite de un nodo, y cada instancia tarda en procesarse una media de 0,72 segundos.

Primero, se debe calcular lo que dura la ejecución de cada tarea:

Cargando...

Como todas las tareas se han ejecutado durante más de 10 minutos, se cobra por cada minuto de procesamiento:

Cargando...

El coste total del mes es de 0,26 USD.

En este ejemplo, se presupone que las tareas se ejecutan en un solo nodo y que el tiempo que tarda cada instancia de entrada es uniforme. A la hora de calcular los costes de un caso de uso real, se deben contabilizar varios nodos, así como el tiempo de ejecución real de cada uno.

Cargos de Vertex Explainable AI

Explicaciones basadas en características

Las explicaciones basadas en características vienen incluidas con las predicciones sin coste adicional. No obstante, las explicaciones tardan más tiempo en procesarse que las predicciones normales. Por eso, si Vertex Explainable AI se usa de forma intensiva junto con el autoescalado, pueden iniciarse más nodos y, como consecuencia, incrementarse los cargos de predicción.

Explicaciones basadas en ejemplos

Los precios de las explicaciones basadas en ejemplos son los que se indican a continuación:

Cuando subes un modelo o actualizas su conjunto de datos, se te cobrará de la siguiente manera:
Por hora de nodo en función de la tarea de predicción por lotes utilizada para generar las representaciones del espacio latente de los ejemplos. Esto se factura al mismo precio que las predicciones.
Una tarifa por crear o actualizar índices. Esta tarifa es la misma que los costes de indexación de Vector Search, que corresponde a número de ejemplos × número de dimensiones × 4 bytes por flotante × 3,00 USD por GB. Por ejemplo, si tienes un millón de ejemplos y un espacio latente de 1000 dimensiones, el coste será 12 USD (1.000.000 × 1000 × 4 × 3,00 ÷ 1.000.000.000).
Cuando despliegas un modelo en un endpoint, se te cobra por hora de nodo de cada nodo de tu endpoint. Cualquier recurso informático asociado al endpoint se cobra al mismo precio que las predicciones. Sin embargo, dado que las explicaciones basadas en ejemplos requieren recursos informáticos adicionales para proporcionar el índice de Vector Search, esto provoca que se inicien más nodos, lo que aumenta los costes de predicción.

Vertex AI Neural Architecture Search

En las siguientes tablas se resumen los precios en cada una de las regiones donde está disponible Neural Architecture Search.

Precios

En las tablas que aparecen a continuación se indican los precios por hora de diversas configuraciones.

Puedes elegir un nivel de escalabilidad predefinido o una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Si escoges esta última opción, tienes que sumar el coste de las máquinas virtuales que uses.

El precio de los tipos de máquinas antiguos con aceleradores habilitados incluye el coste de los aceleradores. Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobra aparte. Para calcular este coste, multiplica el precio correspondiente de la siguiente tabla de aceleradores por el número de aceleradores de cada tipo que utilices.

Tipos de máquinas

Tipo de máquina	Precio (USD)
n1‑standard‑4	0,2849985 US$ / 1 hour
n1‑standard‑8	0,569997 US$ / 1 hour
n1‑standard‑16	1,139994 US$ / 1 hour
n1‑standard‑32	2,279988 US$ / 1 hour
n1-standard-64	4,559976 US$ / 1 hour
n1-standard-96	6,839964 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑2	0,1774545 US$ / 1 hour
n1‑highmem‑4	0,1774545 US$ / 1 hour
n1-highmem-8	0,709818 US$ / 1 hour
n1-highmem-16	1,419636 US$ / 1 hour
n1-highmem-32	2,839272 US$ / 1 hour
n1-highmem-64	5,678544 US$ / 1 hour
n1-highmem-96	8,517816 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑16	0,8501832 US$ / 1 hour
n1-highcpu-32	1,7003664 US$ / 1 hour
n1‑highcpu‑64	3,4007328 US$ / 1 hour
n1-highcpu-96	5,1010992 US$ / 1 hour
a2-highgpu-1g	5,641070651 US$ / 1 hour
a2-highgpu-2g	11,282141301 US$ / 1 hour
a2-highgpu-4g	22,564282603 US$ / 1 hour
a2-highgpu-8g	45,128565205 US$ / 1 hour
a2-highgpu-16g	90,257130411 US$ / 1 hour
e2-standard-4	0,20103426 US$ / 1 hour
e2-standard-8	0,40206852 US$ / 1 hour
e2-standard-16	0,80413704 US$ / 1 hour
e2-standard-32	1,60827408 US$ / 1 hour
e2-highmem-2	0,13559949 US$ / 1 hour
e2-highmem-4	0,27119898 US$ / 1 hour
e2-highmem-8	0,54239796 US$ / 1 hour
e2-highmem-16	1,08479592 US$ / 1 hour
e2-highcpu-16	0,59364288 US$ / 1 hour
e2-highcpu-32	1,18728576 US$ / 1 hour
n2-standard-4	0,291354 US$ / 1 hour
n2-standard-8	0,582708 US$ / 1 hour
n2-standard-16	1,165416 US$ / 1 hour
n2-standard-32	2,330832 US$ / 1 hour
n2-standard-48	3,496248 US$ / 1 hour
n2-standard-64	4,661664 US$ / 1 hour
n2-standard-80	5,82708 US$ / 1 hour
n2-highmem-2	0,196521 US$ / 1 hour
n2-highmem-4	0,393042 US$ / 1 hour
n2-highmem-8	0,786084 US$ / 1 hour
n2-highmem-16	1,572168 US$ / 1 hour
n2-highmem-32	3,144336 US$ / 1 hour
n2-highmem-48	4,716504 US$ / 1 hour
n2-highmem-64	6,288672 US$ / 1 hour
n2-highmem-80	7,86084 US$ / 1 hour
n2-highcpu-16	0,860352 US$ / 1 hour
n2-highcpu-32	1,720704 US$ / 1 hour
n2-highcpu-64	3,441408 US$ / 1 hour
n2-highcpu-80	4,30176 US$ / 1 hour
c2-standard-4	0,313212 US$ / 1 hour
c2-standard-8	0,626424 US$ / 1 hour
c2-standard-16	1,252848 US$ / 1 hour
c2-standard-30	2,34909 US$ / 1 hour
c2-standard-60	4,69818 US$ / 1 hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Los precios de las instancias a2-highgpu incluyen los costes de los aceleradores NVIDIA_TESLA_A100.

Aceleradores

Tipo de GPU	Precio (USD)
NVIDIA_TESLA_A100	4,400862 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P4	0,90 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	2,19 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,525 US$ / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	3,72 US$ / 1 hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Discos

Tipo de disco	Precio (USD)
pd-standard	0,000082192 US$ / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000349315 US$ / 1 gibibyte hour

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Notas:

Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Neural Architecture Search.
Durante el ciclo de vida de Neural Architecture Search, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Cloud Storage. Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.
Para conseguir descuentos por volumen, ponte en contacto con el equipo de Ventas.
El precio del disco solo se cobra si configuras que cada máquina virtual tenga un disco de más de 100 GB. No se cobra nada por los primeros 100 GB (el tamaño de disco predeterminado) de cada máquina virtual. Por ejemplo, si configuras una máquina virtual para que tenga 105 GB de disco, se te cobrarán 5 GB de disco por cada máquina virtual.

Uso obligatorio de Cloud Storage

Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de Cloud Storage durante el ciclo de vida de Neural Architecture Search. Este almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.

Es obligatorio usar Cloud Storage para lo siguiente:

Almacenar en área de stage el paquete de aplicaciones de entrenamiento.
Almacenar tus datos de entrada para el entrenamiento.

Nota: Puedes usar otro servicio de Google Cloud para almacenar tus datos de entrada, como BigQuery, que tiene sus propios precios.

Almacenar los resultados de tus tareas. Neural Architecture Search no requiere que se almacenen a largo plazo estos elementos. Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.

Operaciones gratuitas para gestionar tus recursos

Puedes hacer operaciones de gestión de recursos con Neural Architecture Search de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de Neural Architecture Search limita algunas de ellas.

Recurso	Operaciones gratuitas
tareas	get, list, cancel
operaciones	get, list, cancel, delete

Vertex AI Pipelines

Vertex AI Pipelines cobra una tarifa de ejecución de 0,03 USD por cada ejecución de flujo de procesamiento. No se te cobrará la tarifa de ejecución durante la versión preliminar. También pagas por los recursos de Google Cloud que uses con Vertex AI Pipelines, como los recursos de Compute Engine que consumen los componentes de los flujos de procesamiento (se cobran al mismo precio que los de Vertex AI Training). Por último, eres responsable de los costes de todos los servicios (como Dataflow) a los que llama tu flujo de procesamiento.

Vertex AI Feature Store

Vertex AI Feature Store está disponible para el público general desde noviembre del 2023. Para obtener más información sobre la versión anterior del producto, visita la documentación de Vertex AI Feature Store (antigua).

Nueva Vertex AI Feature Store

La nueva Vertex AI Feature Store es compatible con las funciones de dos tipos de operaciones:

Las operaciones sin conexión se utilizan para transferir, almacenar, extraer y transformar datos en el almacén sin conexión (BigQuery).
Las operaciones online son tanto aquellas en las que se transfieren datos a los almacenes online como aquellas que se realizan en los datos mientras estos están en dichos almacenes.

Precios de las operaciones sin conexión

Dado que BigQuery se utiliza para hacer operaciones sin conexión, consulta los precios de BigQuery relativos a funciones como la ingestión en el almacén sin conexión, la consulta de dicho almacén y el almacenamiento sin conexión.

Precios de las operaciones online

En el caso de las operaciones online, Vertex AI Feature Store cobra por cualquier función de disponibilidad general que se use para transferir datos al almacén online o para servir o almacenar datos. Una hora de nodo representa el tiempo que tarda una máquina virtual en completar una operación, y se cobra por minuto.

Operación	Precio (USD)
Nodo de procesamiento de datos Procesamiento de datos (por ejemplo, la ingestión en cualquier almacenamiento, monitorización, etc.)	0,08 US$ / 1 hour
Nodo de entrega online optimizada Publicación de baja latencia y publicación de embeddings Cada nodo incluye 200 GB de almacenamiento	0,30 US$ / 1 hour
Nodo de entrega online de Bigtable Servir con Cloud Bigtable	0,94 US$ / 1 hour
Almacenamiento de entrega online de Bigtable Almacenamiento para servir con Cloud Bigtable	0,000342466 US$ / 1 gibibyte hour

La entrega online optimizada y la entrega online de Bigtable utilizan arquitecturas distintas, por lo que sus nodos no son comparables.

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Estimaciones de las cargas de trabajo de operaciones online

Ten en cuenta las siguientes directrices al estimar tus cargas de trabajo. El número de nodos que se requieren para una carga de trabajo determinada puede variar en función de cada enfoque de entrega.

Tratamiento de datos:
Ingestión: un nodo puede ingerir aproximadamente un mínimo de 100 MiB de datos por hora en una tienda online de Bigtable o en una tienda online optimizada si no se usa ninguna función analítica.
Entrega online de Bigtable: cada nodo admite aproximadamente 15.000 CPS y hasta 5 TB de almacenamiento.
Servicio online optimizado: el rendimiento se basa en el tipo de máquina y las réplicas, que se configuran automáticamente para minimizar los costes en función de la carga de trabajo. Cada nodo puede tener un mínimo de 2 y un máximo de 6 réplicas para ofrecer alta disponibilidad y escalado automático. Se te cobra por el número de réplicas correspondiente. Para obtener más información, consulta los ejemplos de situaciones mensuales.
En el caso de las cargas de trabajo que no están relacionadas con las inserciones, cada nodo puede admitir aproximadamente 500 CPS y hasta 200 GB de almacenamiento.
En el caso de las cargas de trabajo relacionadas con los embeddings, cada nodo puede admitir aproximadamente 500 CPS y hasta 4 GB de almacenamiento de datos de 512 dimensiones.

Puedes ver el número de nodos (con réplicas) en el Explorador de métricas:

Explorador de métricas para averiguar el número de nodos que se han usado.

Ejemplo de casos mensuales (suponiendo que se utiliza us-central1)

Carga de trabajo de flujo de datos: entrega online de Bigtable con 2,5 TB de datos (1 GB actualizado diariamente) y 1200 CPS.

Operaciones	Uso mensual	Coste mensual
Nodo de procesamiento de datos	(1 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo ÷ 100 MB) = 300 horas de nodo	300 horas de nodo × (0,08 USD por hora de nodo) = 24 USD
Nodo de entrega online optimizada	N/A	N/A
Nodo de entrega online de Bigtable	(1 nodo) × (24 horas/día) × (30 días/mes) = 720 horas de nodo	720 horas de nodo × (0,94 USD por hora de nodo) = 677 USD
Almacenamiento de entrega online de Bigtable	(2,5 TB al mes) × (1000 GB/TB) = 2500 GB al mes	2500 GB al mes × (0,25 USD por GB al mes) = 625 USD
Total		1326 USD

Carga de trabajo con un número elevado de CPS: entrega online optimizada con 10 GB de datos que no son de incrustación (5 GB actualizados diariamente) y 2000 CPS.

Operaciones	Uso mensual	Coste mensual
Nodo de procesamiento de datos	(5 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo ÷ 100 MB) = 1500 horas de nodo	1500 horas de nodo × (0,08 USD por hora de nodo) = 120 USD
Nodo de entrega online optimizada	Roundup(10 GB * (1 nodo ÷ 200 GB)) = 1 * max(2 réplicas predeterminadas, 2000 QPS * (1 réplica ÷ 500 QPS)) = 4 nodos en total * (24 horas/día) * (30 días/mes) =2880 horas de nodo	2880 horas de nodo × (0,30 por hora de nodo) = 864 USD
Nodo de entrega online de Bigtable	N/A	N/A
Almacenamiento de entrega online de Bigtable	N/A	N/A
Total		984$

Carga de trabajo de entrega de embeddings: entrega online optimizada con 20 GB de datos de embeddings (2 GB actualizados diariamente) y 800 CPS.

Operaciones	Uso mensual	Coste mensual
Nodo de procesamiento de datos	(2 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo ÷ 100 MB) = 600 horas de nodo	600 horas de nodo × (0,08 USD por hora de nodo) = 48 USD
Nodo de entrega online optimizada	Roundup(20 GB* (1 nodo / 4 GB) = 5 * max(2 réplicas predeterminadas, 800 QPS * (1 réplica / 500 QPS)) = 10 nodos en total * (24 horas/día) * (30 días/mes) = 7200 horas de nodo	7200 horas de nodo × (0,30 USD por hora de nodo) = 2160 USD
Nodo de entrega online de Bigtable	N/A	N/A
Almacenamiento de entrega online de Bigtable	N/A	N/A
Total		2208 USD

Vertex AI Feature Store (antigua)

Los precios de Vertex AI Feature Store (antigua) se basan en la cantidad de datos de las características presentes en el almacenamiento online y offline, así como en la disponibilidad de la entrega online. Una hora de nodo representa el tiempo que dedica una máquina virtual a servir datos de características o a mantenerse lista y a la espera para gestionar solicitudes de datos de características.

Operación	Precio (USD)
Almacenamiento online	0,25 USD por GB al mes
Almacenamiento offline	0,023 USD por GB al mes
Entrega online	0,94 USD por nodo y hora
Exportación por lotes	0,005 USD por GB
Ingestión en streaming	0,10 USD por GB de ingesta

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Cuando se habilita la monitorización de valores de características, la facturación incluye los costes aplicables que se citan arriba además de los costes aplicables que se indican a continuación:

3,50 USD por GB en todos los datos analizados. Si se habilita el análisis de capturas, se incluyen las capturas tomadas de los datos en Vertex AI Feature Store (antigua). Si se habilita el análisis de características de importación, se incluyen los lotes de datos ingeridos.
Los costes adicionales correspondientes a otras operaciones de Vertex AI Feature Store (antigua) utilizadas con la monitorización de valores de características incluyen lo siguiente:
La característica de análisis de capturas toma periódicamente una captura de los valores de la característica según la configuración del intervalo de monitorización.
El coste de una exportación de capturas es el mismo que el de una operación de exportación por lotes normal.

Ejemplo de análisis de capturas

Un científico de datos habilita la monitorización de valores de características en su Vertex AI Feature Store (antigua) y activa la monitorización para obtener un análisis de capturas diario. Se ejecuta un flujo de procesamiento diario para monitorizar tipos de entidad. El flujo de procesamiento analiza 2 GB de datos en Vertex AI Feature Store (antigua) y exporta una captura que contiene 0,1 GB de datos. El coste total del análisis de un día es el siguiente:

(0,1 GB x 3,50 USD) + (2 GB x 0,005 USD) = 0,36 USD

Ejemplo de análisis de operaciones de ingestión

Un científico de datos habilita la monitorización de valores de características en su Vertex AI Feature Store (antigua) y activa la monitorización de las operaciones de ingestión. Una operación de ingestión importa 1 GB de datos en Vertex AI Feature Store (antigua). El coste total de la monitorización de valores de características es el siguiente:

(1 GB x 3,50 USD) = 3,50 USD

Vertex ML Metadata

El almacenamiento de metadatos se mide en gigabytes binarios (GiB), donde 1 GiB equivale a 1.073.741.824 bytes. Esta unidad de medida también se denomina gibibyte.

Vertex ML Metadata cobra 10 USD por gibibyte (GiB) al mes por el almacenamiento de metadatos. Los precios se prorratean por megabyte (MB). Por ejemplo, si almacenas 10 MB de metadatos, se te cobrarán 0,10 USD al mes correspondientes a esos 10 MB de metadatos.

Los precios son los mismos en todas las regiones donde se ofrece Vertex ML Metadata.

Vertex AI TensorBoard

Para utilizar Vertex AI TensorBoard, pide al administrador de gestión de identidades y accesos del proyecto que te asigne el rol Usuario de la aplicación web de Vertex AI TensorBoard. El rol de administrador de Vertex AI también tiene acceso.

Desde agosto del 2023, los precios de Vertex AI TensorBoard han cambiado: en lugar de una licencia mensual de 300 USD/mes por usuario, ahora se cobran 10 USD por GiB/mes por el almacenamiento de datos de registros y métricas. Esto significa que ya no se aplican cuotas de suscripción. Solo pagarás por el almacenamiento que utilices. Consulta el tutorial sobre la eliminación de experimentos de TensorBoard obsoletos de Vertex AI TensorBoard para aprender a gestionar el almacenamiento.

Vertex AI Vizier

Vertex AI Vizier es un servicio de optimización de caja negra que se incluye en Vertex AI. El modelo de precios de Vertex AI Vizier consta de los siguientes elementos:

Las pruebas que usan RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no tienen ningún coste. Consulta más información sobre los algoritmos de búsqueda.
Las primeras 100 pruebas de Vertex AI Vizier por mes natural están disponibles sin coste adicional (las pruebas que utilicen RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no se incluyen en este total).
Una vez realizadas 100 pruebas de Vertex AI Vizier, las pruebas posteriores que se realicen durante el mismo mes natural se cobrarán a 1 USD por prueba. Las pruebas que usen RANDOM_SEARCH o GRID_SEARCH no se cobran.

Vector Search

Los precios del servicio Approximate Nearest Neighbor de Vector Search consisten en lo siguiente:

El precio por hora de nodo de cada máquina virtual que se utilice para alojar un índice desplegado.
El coste derivado de la creación y la actualización de índices, y del uso de actualizaciones de índices en streaming.

Los datos procesados durante la creación y la actualización de los índices se miden en gigabytes binarios (GiB), donde 1 GiB equivale a 1.073.741.824 bytes. Esta unidad de medida también se denomina gibibyte.

Vector Search cobra 3,00 USD por gibibyte (GiB) de datos procesado en todas las regiones. Vector Search cobra 0,45 USD por GiB ingerido en las inserciones de actualizaciones en streaming.

En las tablas siguientes se resumen los precios de servir un índice en cada una de las regiones donde está disponible Vector Search. El precio varía según el tipo de máquina y la región, y se cobra por hora de nodo.

Tipo de máquina	Precio (USD)
e2-standard-2	0,0938084 US$ / 1 hour
e2-standard-16	0,7504672 US$ / 1 hour
e2-highmem-16	1,012368 US$ / 1 hour
n2d‑standard‑32	1,8926208 US$ / 1 hour
n1‑standard‑16	1,0639944 US$ / 1 hour
n1‑standard‑32	2,1279888 US$ / 1 hour

Ejemplos de precios de Vector Search

Los precios de Vector Search vienen determinados por el volumen de datos, la cantidad de consultas por segundo (CPS) que quieras ejecutar y el número de nodos que utilices. Para dar con el coste de servicio estimado, debes calcular el volumen de datos total. El volumen de datos es el número de incrustaciones o vectores multiplicado por el número de dimensiones que tengas y por 4 bytes por cada dimensión. Una vez que hayas calculado el volumen de datos, puedes estimar el coste de servicio y el coste de compilación. La suma del coste de servicio y el coste de compilación es el coste mensual total.

Coste de servicio: n.º de réplicas por fragmento × n.º de fragmentos (~volumen de datos ÷ tamaño de un fragmento) × coste por hora × 730 horas
Coste de compilación: volumen de datos(en GiB) × 3 USD/GiB × n.º de actualizaciones al mes

Actualización de streaming: la búsqueda vectorial usa métricas basadas en heurísticas para determinar cuándo activar la compactación. Si los datos no compactados más antiguos tienen cinco días, la compactación siempre se activa. Se te cobra el coste de reconstruir el índice al mismo precio que una actualización por lotes, además de los costes de la actualización en streaming.

Número de incrustaciones o vectores	Número de dimensiones	Consultas por segundo (CPS)	Tipo de máquina	Nodos	Coste mensual de servicio estimado (USD)
2 millones	128	100	e2-standard-2	1	68 USD
20 millones	256	1000	e2-standard-16	1	547 USD
20 millones	256	3000	e2-standard-16	3T	1642 USD
100 millones	256	500	e2-highmem-16	2	1477 USD
1000 millones	100	500	e2-highmem-16	8	5910 USD

Todos los ejemplos se basan en tipos de máquina de la región us-central1. El coste que tendrás que pagar variará según los requisitos de latencia y las tasa de sensibilidad. El coste de servicio mensual estimado es directamente proporcional al número de nodos que se utilizan en la consola. Para obtener más información sobre los parámetros de configuración que influyen en el coste, consulta la documentación sobre los parámetros de configuración que influyen en la sensibilidad y en la latencia.

Si el nivel de consultas por segundo (CPS) es elevado, organizar las consultas por lotes puede reducir los costes totales entre un 30 y un 40 %.

Nivel de búsqueda vectorial optimizado para el almacenamiento

En lugar de gestionar y pagar por máquinas virtuales individuales y tareas de compactación independientes, hay dos SKUs:

Unidades de capacidad (CUs): es la métrica principal para la publicación. Una CU es una unidad combinada de computación y almacenamiento SSD activo, de hasta 1 TiB cada una, con un precio de 2, 30 USD por CU, por hora y por réplica. Esta tarifa única incluye el coste de la publicación y la gestión continua de los índices. El servicio se escala automáticamente y se añaden más CUs a medida que aumenta el tamaño del índice.
Unidades de escritura: para añadir datos, se cobra 0,45 USD por GiB. El cargo se aplica tanto a las actualizaciones de índices por lotes como en streaming.

Unidad	Precio
Unidad de capacidad optimizada para el almacenamiento	2,30 US$ / 1 hour
Unidad de escritura	0,45 US$ / 1 gibibyte

Registro de modelos de Vertex AI

El registro de modelos de Vertex AI es un repositorio central que hace un seguimiento y elabora una lista de tus modelos y versiones de modelos. Los modelos que importes a Vertex AI se mostrarán en el registro de modelos. Tener los modelos en este registro no conlleva ningún coste. Lo que sí se cobra es desplegar el modelo en un endpoint o hacer una predicción por lotes del modelo. Este coste se determina en función del tipo de modelo que despliegues.

Para obtener más información sobre cuánto cuesta desplegar modelos personalizados del registro de modelos de Vertex AI, consulta la sección Modelos con entrenamiento personalizado. Si quieres saber más acerca de los precios de despliegue de los modelos de AutoML, consulta la sección Precios de los modelos de AutoML.

Vertex AI Model Monitoring

Vertex AI te permite monitorizar la eficacia continuada de tu modelo después de desplegarlo en un entorno de producción. Para obtener más información, consulta la introducción a Vertex AI Model Monitoring.

Cuando usas Vertex Model AI Monitoring, se te factura lo siguiente:

3,50 USD/GB por todos los datos analizados, incluidos los datos de entrenamiento proporcionados y los datos de predicción registrados en una tabla de BigQuery.
Los cargos por otros productos de Google Cloud que uses con Model Monitoring, como el almacenamiento de BigQuery o Batch Explain cuando la monitorización de la atribución está habilitada.

Vertex AI Model Monitoring se ofrece en las siguientes regiones: us-central1, europe-west4, asia-east1 y asia-southeast1. Los precios son los mismos en todas las regiones.

Los volúmenes de datos se miden una vez que se convierten al formato TfRecord.

Cuando configuras una tarea de Vertex AI Model Monitoring, incurres en un cargo único por los conjuntos de datos de entrenamiento.

Los conjuntos de datos de predicción constan de registros recogidos del servicio de predicción online. Como las solicitudes de predicción llegan durante diferentes periodos, se recogen los datos de cada periodo, y la suma de los datos analizados de cada periodo de predicción se utiliza para calcular el cargo.

Ejemplo: Un científico de datos ejecuta la monitorización del modelo en el tráfico de predicción que pertenece a su modelo.

El modelo se entrena a partir de un conjunto de datos de BigQuery. El tamaño de los datos tras la conversión a TfRecord es de 1,5 GB.
Los datos de predicción registrados entre las 13:00 y las 14:00 ocupan 0,1 GB, y entre las 15:00 y las 16:00, 0,2 GB.
El precio total de configurar la tarea de monitorización del modelo es el siguiente:
(1,5 GB x 3,50 USD) + ((0,1 GB + 0,2 GB) x 3,50 USD) = 6,30 USD

Vertex AI Workbench

Selecciona las pestañas "Instancias", "Cuadernos gestionados" o "Cuadernos gestionados por usuarios" para obtener información sobre los precios.

Instancias

En las tablas de abajo figura el precio por hora aproximado de diversas configuraciones de máquinas virtuales. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Para calcular los precios, suma los costes de las máquinas virtuales que uses.

CPUs

Tipo de máquina	Precio por vCPU (USD)
N1	0,0379332 US$ / 1 hour
N2	0,0379332 US$ / 1 hour
E2	0,026173908 US$ / 1 hour
A2	0,0379332 US$ / 1 hour

Memoria

Tipo de máquina	Precio (USD)
N1	0,0050844 US$ / 1 gibibyte hour
N2	0,0050844 US$ / 1 gibibyte hour
E2	0,003508236 US$ / 1 gibibyte hour
A2	0,0050844 US$ / 1 gibibyte hour

Aceleradores

Tipo de máquina	Precio (USD)
Nvidia Tesla A100	4,400862 US$ / 1 hour
Nvidia Tesla A100 de 80 GB	4,51729 US$ / 1 hour
Nvidia Tesla T4	0,525 US$ / 1 hour
Nvidia Tesla V100	3,72 US$ / 1 hour
Nvidia Tesla P100	2,19 US$ / 1 hour

Discos

Tipo de máquina	Precio (USD)
Espacio aprovisionado de Hyperdisk Extreme	0,000205479 US$ / 1 gibibyte hour
Espacio aprovisionado equilibrado	0,000164384 US$ / 1 gibibyte hour
Espacio aprovisionado extremo	0,000205479 US$ / 1 gibibyte hour
Espacio aprovisionado en SSD	0,000279452 US$ / 1 gibibyte hour
Espacio aprovisionado estándar	0,000065753 US$ / 1 gibibyte hour

Tu instancia de Vertex AI Workbench genera cargos de la siguiente forma:

En el caso del uso de CPU y aceleradores, se te cobra cuando la instancia está en los siguientes estados:
INICIANDO
APROVISIONAR
ACTIVA
ACTUALIZANDO
ROLLBACKING
RESTAURANDO
DETENIENDO
SUSPENDIENDO
En el caso del almacenamiento en disco, se te cobra cuando la instancia está en los siguientes estados:
INICIANDO
APROVISIONAR
ACTIVA
ACTUALIZANDO
ROLLBACKING
RESTAURANDO
DETENIENDO
DETENIDA
SUSPENDIENDO
SUSPENDIDO

Cuadernos gestionados

En el precio se incluyen los recursos de computación y almacenamiento que uses, las tarifas de gestión de tus instancias de Vertex AI Workbench y cualquier recurso de Cloud adicional que utilices. Consulta más información en las secciones siguientes.

Recursos de computación y almacenamiento

Los recursos de computación y almacenamiento se cobran al mismo precio que pagas por Compute Engine y Cloud Storage.

Comisiones de gestión

Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Workbench, que se indican en la siguiente tabla.

SKU	Precio (USD)
vCPU	0,05 USD por vCPU
T4 y P4 (GPU estándar)	0,35 USD por GPU
P100, V100, L4 y A100 (GPU premium)	2,48 USD por GPU

Cuadernos gestionados por usuarios

Recursos de computación y almacenamiento

Los recursos de computación y almacenamiento se cobran al mismo precio que pagas por Compute Engine y Cloud Storage.

Comisiones de gestión

Además del uso de la infraestructura, se aplican tarifas de gestión de Vertex AI Workbench, que se indican en la siguiente tabla.

SKU	Precio (USD)
vCPU	0,005 USD por vCPU
T4 y P4 (GPU estándar)	0,035 USD por GPU
P100, V100 y A100 (GPU premium)	0,25 USD por GPU

Recursos adicionales de Google Cloud

Además de los costes previamente mencionados, también se te cobrará por cualquier recurso de Google Cloud que utilices. Por ejemplo:

Servicios de análisis de datos: se aplican cargos de BigQuery cuando envías consultas de SQL dentro de un cuaderno (consulta Precios de BigQuery).
Claves de encriptado gestionadas por los clientes: se aplican cargos cuando usas estas claves. Cada vez que tus instancias de cuadernos gestionados o de cuadernos gestionados por usuarios utilizan claves de Cloud Key Management Service, se te cobra usando los precios de las operaciones con claves de Cloud KMS (consulta los precios correspondientes).

Colab Enterprise

Para consultar información sobre los precios de Colab Enterprise, visita la página Precios de Colab Enterprise.

Contenedores de aprendizaje profundo, máquinas virtuales de aprendizaje profundo y AI Platform Pipelines

En el caso de los contenedores de aprendizaje profundo, las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y AI Platform Pipelines, los precios se calculan según los recursos de computación y almacenamiento que utilices. Estos recursos se te cobrarán al mismo precio que pagas por Compute Engine y Cloud Storage.

Además de los costes de computación y almacenamiento, también se te cobrará por los recursos de Google Cloud que uses. Por ejemplo:

Servicios de análisis de datos: se aplican cargos de BigQuery cuando envías consultas de SQL dentro de un cuaderno (consulta Precios de BigQuery).
Claves de encriptado gestionadas por los clientes: se aplican cargos cuando usas estas claves. Cada vez que tus instancias de cuadernos gestionados o de cuadernos gestionados por usuarios utilizan claves de Cloud Key Management Service, se te cobra usando los precios de las operaciones con claves de Cloud KMS (consulta los precios correspondientes).

Etiquetado de datos

Vertex AI te permite solicitar que una serie de personas etiqueten conjuntos de datos que quieras utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados. Los precios del servicio se calculan en función del tipo de tarea de etiquetado.

En el caso de las tareas de etiquetado normal, los precios se determinan según el número de unidades de anotación.
En las tareas de clasificación de imágenes, las unidades se determinan según el número de imágenes y la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en una imagen con 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 1 × 3 = 3. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de cuadros delimitadores en imágenes, las unidades se determinan según el número de cuadros delimitadores identificados en las imágenes y según la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en una imagen con 2 cuadros delimitadores y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente manera: 2 × 3 = 6. Las imágenes sin cuadros delimitadores no se cobrarán.
En las tareas de segmentación de imágenes, cuadros girados, polilíneas o polígonos, las unidades se determinan de la misma manera que en las tareas de cuadros delimitadores en imágenes.
En las tareas de clasificación de vídeos, las unidades se determinan en función de la duración del vídeo (cada 5 segundos es una unidad de precio) y del número de etiquetadores. Por ejemplo, en un vídeo de 25 segundos con tres etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 25 ÷ 5 × 3 = 15. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de seguimiento de objetos en vídeos, las unidades se calculan en función del número de objetos que se identifican en el vídeo y de la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en un vídeo con 2 objetos y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 2 × 3 = 6. No se cobran los vídeos sin objetos.
En las tareas de reconocimiento de acciones en vídeos, las unidades se determinan de la misma forma que en las tareas de seguimiento de objetos en vídeos.
En las tareas de clasificación de textos, las unidades se determinan según la longitud del texto (cada 50 palabras es una unidad de precio) y el número de etiquetadores. Por ejemplo, en un texto con 100 palabras y 3 etiquetadores, las unidades se calculan así: 100 ÷ 50 × 3 = 6. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de opiniones en textos, las unidades se determinan de la misma forma que en las tareas de clasificación de textos.
En las tareas de extracción de entidades en textos, las unidades se determinan según la longitud del texto (cada 50 palabras es una unidad de precio), el número de entidades identificadas y la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en un fragmento de texto con 100 palabras, 2 entidades identificadas y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 100 ÷ 50 × 2 × 3 = 12. No se cobran los textos sin entidades.
En las tareas de opiniones en textos y de clasificación de textos, vídeos e imágenes, los etiquetadores pueden perder la cuenta de las clases si el tamaño del conjunto de etiquetas es demasiado grande. En consecuencia, enviamos un máximo de 20 clases de forma simultánea a los etiquetadores. Por ejemplo, si el tamaño del conjunto de etiquetas de una tarea de etiquetado es 40, las veces que se enviará cada elemento de datos para que lo revise una persona se calcularán mediante esta fórmula: 40 ÷ 20 = 2. Por tanto, se cobrará el doble del precio (calculado anteriormente).
En las tareas de etiquetado en las que se habilita la función de etiquetador personalizado, cada elemento de datos se cuenta como una unidad de etiquetador personalizado.
En las tareas de etiquetado de elementos de datos para el entrenamiento activo con anotaciones generadas por modelos (sin ayuda de etiquetadores humanos), cada elemento de datos se cuenta como una unidad de entrenamiento activo.
En las tareas de etiquetado de elementos de datos para el entrenamiento activo con anotaciones generadas por etiquetadores humanos, cada elemento de datos se cuenta como una tarea de etiquetado normal con las características descritas anteriormente.

En la tabla que aparece a continuación se muestran los precios por cada 1000 unidades por persona que etiqueta, según la unidad de cada objetivo. Los precios del nivel 1 corresponden a las primeras 50.000 unidades mensuales de cada proyecto de Google Cloud, mientras que los del nivel 2 se aplican a las siguientes 950.000 unidades de cada proyecto en ese mes, hasta llegar al límite de 1.000.000 unidades. Ponte en contacto con nosotros para que te informemos sobre los precios de los volúmenes superiores a 1.000.000 unidades al mes.

Tipo de datos	Objetivo	Unidad	Precio del nivel 1 (USD)	Precio del nivel 2 (USD)
Imagen	Clasificación	Imagen	35 USD	25 USD
	Cuadro delimitador	Cuadro delimitador	63 USD	49 USD
	Segmentación	Segmento	870 USD	850 USD
	Cuadro rotado	Cuadro delimitador	86 USD	60 USD
	Polígono/Polilínea	Polígono/Polilínea	257 USD	180 USD
Vídeo	Clasificación	Vídeo de 5 s	86 USD	60 USD
	Monitorización de objetos	Cuadro delimitador	86 USD	60 USD
	Reconocimiento de acciones	Evento en 30 s de vídeo	214 USD	150 USD
Texto	Clasificación	50 palabras	129 USD	90 USD
	Opinión	50 palabras	200 USD	140 USD
	Extracción de entidades	Entidad	86 USD	60 USD
Entrenamiento activo	Todo	Elemento de datos	80 USD	56 USD
Etiquetador personalizado	Todo	Elemento de datos	80 USD	56 USD

Uso obligatorio de Cloud Storage

Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de Cloud Storage durante el ciclo de vida de Vertex AI. Este almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.

Es obligatorio usar Cloud Storage para lo siguiente:

Almacenar en área de stage el paquete de aplicaciones de entrenamiento de los modelos con entrenamiento personalizado.
Almacenar tus datos de entrada para el entrenamiento.
Almacenar los resultados de las tareas de entrenamiento. Vertex AI no exige que estos elementos se almacenen a largo plazo. Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.

Operaciones gratuitas para gestionar recursos

Puedes realizar operaciones de gestión de recursos con AI Platform de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de AI Platform limita algunas de ellas.

Recurso	Operaciones gratuitas
modelos	create, get, list, delete
versiones	create, get, list, delete, setDefault
tareas	get, list, cancel
operaciones	get, list, cancel, delete

Costes de Google Cloud

Si almacenas imágenes en Cloud Storage para analizarlas o si utilizas otros recursos de Google Cloud junto con Vertex AI, también se te cobrará el uso de esos servicios.

Para ver el estado actual de tu facturación en la consola de Google Cloud, incluidos el uso y la factura en curso, visita la página Facturación. Si quieres obtener más información sobre cómo gestionar tu cuenta, consulta la documentación de Facturación de Cloud o la página de asistencia para pagos y facturación.

Siguientes pasos

Consulta la documentación de Vertex AI.
Consulta más información sobre las soluciones y los casos prácticos de Vertex AI.

Solicitar un presupuesto personalizado

Gracias al modelo de pago por uso de Google Cloud, solo pagas por los servicios que utilizas. Ponte en contacto con nuestro equipo de Ventas para solicitar un presupuesto personalizado para tu organización.