Los precios aparecen en dólares estadounidenses. Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en los SKU de Cloud Platform.

Los costos de Vertex AI siguen siendo los mismos que los de los productos heredados de AI Platform y AutoML que Vertex AI reemplaza, con las siguientes excepciones:

• Las predicciones heredadas de AI Platform Prediction y AutoML Tables admiten tipos de máquinas de menor costo y menor rendimiento que no son compatibles con Vertex AI Inference ni en el modelo tabular de AutoML.
• AI Platform Prediction es compatible con la reducción de escala a cero, que no es compatible con Vertex AI Inference.

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

• Entorno de ejecución optimizado de TensorFlow
• Compatibilidad con modelos de hosting compartido
• No hay una duración mínima de uso para el entrenamiento y la predicción. En cambio, el uso se cobra en incrementos de 30 segundos.

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

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

• Entrenar el modelo
• Implementar el modelo en un extremo
• Usar el modelo para hacer predicciones

Vertex AI usa parámetros de configuración predefinidos de máquinas para los modelos de Vertex AutoML y la tarifa por hora de estas actividades refleja el uso de los recursos.

El tiempo necesario para entrenar tu modelo depende del tamaño y la complejidad de tus datos de entrenamiento. Se deben implementar los modelos antes de que puedan proporcionar predicciones o explicaciones en línea.

Pagas por cada modelo implementado en un extremo, incluso si no se hace ninguna predicción. Debes anular la implementación de tu modelo para evitar que se sigan generando cargos. No se cobran los modelos que no se implementaron o que fallaron.

Se paga solo por las horas de procesamiento que uses. Si el entrenamiento falla por cualquier motivo que no sea una cancelación iniciada por el usuario, no se te facturará por ese tiempo. Se te cobra el tiempo del entrenamiento si cancelas la operación.

Selecciona un tipo de modelo a continuación para obtener información sobre los precios.

Cargos de predicción para Vertex Explainable AI

El procesamiento asociado con Vertex Explainable AI se cobra a la misma tarifa que la predicción. Sin embargo, el procesamiento de las explicaciones demora más que el de las predicciones normales. Por lo tanto, el uso intensivo de las Vertex Explainable AI junto con el ajuste de escala automático podrían traer como resultado el inicio de más nodos, lo que podría aumentar los cargos de predicción.

En las siguientes tablas, se indica el precio por hora aproximado de varios parámetros de configuración de entrenamiento. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquinas seleccionados. Para calcular los precios, suma los costos de las máquinas virtuales que usas.

Si usas los tipos de máquinas de Compute Engine y les conectas aceleradores, el costo correspondiente se cobra por separado. Para calcularlo, multiplica los precios de la tabla de aceleradores a continuación por la cantidad de cada tipo de acelerador que uses.

Puedes usar VMs Spot con el entrenamiento personalizado de Vertex AI. Las VMs Spot se facturan de acuerdo con los precios de las VMs Spot de Compute Engine. Hay tarifas de administración del entrenamiento personalizado de Vertex AI además de tu uso de la infraestructura, como puedes ver en las tablas a continuación.

Puedes usar reservas de Compute Engine con el entrenamiento personalizado de Vertex AI. Cuando usas las reservas de Compute Engine, se te factura según los precios de Compute Engine, incluidos los descuentos por compromiso de uso (CUD) aplicables. Hay tarifas de administración del entrenamiento personalizado de Vertex AI además de tu uso de la infraestructura, como puedes ver en las tablas a continuación.

• Todo el uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
• Debes almacenar los datos y los archivos de programa en buckets de Google Cloud Storage durante el ciclo de vida de Vertex AI. Obtén más información sobre el uso de Cloud Storage.

Se cobra el entrenamiento de tus modelos desde el momento en que los recursos se aprovisionan para un trabajo hasta que el trabajo finaliza.

Advertencia: La política de cuotas de Vertex AI limita tus trabajos de entrenamiento. Si seleccionas un clúster de procesamiento potente para los primeros trabajos de entrenamiento, es probable que superes la cuota.

Niveles de escala para las configuraciones predefinidas (AI Platform Training)

Puedes controlar el tipo de clúster de procesamiento que se usará para entrenar un modelo. La forma más sencilla es seleccionar uno de los parámetros de configuración predeterminados, denominados niveles de escala. Obtén más información acerca de los niveles de escala.

Tipos de máquinas para las configuraciones personalizadas

Si usas Vertex AI o seleccionas PERSONALIZADO como el nivel de escala para AI Platform Training, puedes controlar la cantidad y el tipo de las máquinas virtuales que se usarán para la instancia principal del clúster, el trabajador y los servidores de parámetro. Obtén más información sobre los tipos de máquinas para Vertex AI y los tipos de máquinas para AI Platform Training.

El costo del entrenamiento con un clúster de procesamiento personalizado es la suma de todas las máquinas que especifiques. Se te cobra el tiempo total del trabajo, no el tiempo de procesamiento activo de las máquinas individuales.

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

Gen AI Evaluation Service tiene disponibilidad general (DG). El cambio de precio entró en vigencia el 14 de abril de 2025.

Las métricas basadas en procesamiento se cobran a $0.00003 por 1,000 caracteres de entrada y $0.00009 por 1,000 caracteres de salida. Se denominan métricas automáticas en SKU.

Las métricas basadas en modelos heredados se cobran a $0.005 por 1,000 caracteres de entrada y $0.015 por 1,000 caracteres de salida.

Los precios se basan en los recursos de procesamiento (horas de CPU virtuales) y memoria (horas de GiB) que usan los agentes implementados en el entorno de ejecución administrado de Agent Engine.

La facturación del entorno de ejecución de Vertex AI Agent Engine se determina por el nivel de región (1 o 2) en el que usas tu servicio. Los precios se basan en los recursos de procesamiento (horas de CPU virtual) y memoria (horas de GiB) que usan los agentes para procesar solicitudes. Además, no se factura el tiempo de inactividad del agente.

Nivel por región:

En las siguientes tablas, se indica el precio por hora aproximado de varios parámetros de configuración de entrenamiento. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquinas seleccionados. Para calcular los precios, suma los costos de las máquinas virtuales que usas.

Si usas los tipos de máquinas de Compute Engine y les conectas aceleradores, el costo correspondiente se cobra por separado. Para calcularlo, multiplica los precios de la tabla de aceleradores a continuación por la cantidad de cada tipo de acelerador que uses.

• Todo el uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
• Debes almacenar los datos y los archivos de programa en buckets de Google Cloud Storage durante el ciclo de vida de Vertex AI. Obtén más información sobre el uso de Cloud Storage.

Se cobra el entrenamiento de tus modelos desde el momento en que los recursos se aprovisionan para un trabajo hasta que el trabajo finaliza.

Advertencia: La política de cuotas de Vertex AI limita tus trabajos de entrenamiento. Si seleccionas un clúster de procesamiento potente para los primeros trabajos de entrenamiento, es probable que superes la cuota.

Las tablas siguientes proporcionan los precios de la predicción por lotes, la predicción en línea y la explicación en línea por hora de procesamiento de nodo. Una hora de procesamiento de nodo representa el tiempo que una máquina virtual dedica a la ejecución del trabajo de predicción o espera en estado activo (un extremo con uno o más modelos implementados) para administrar solicitudes de predicción o explicación.

Puedes usar VMs Spot con la inferencia de Vertex AI. Las VMs Spot se facturan de acuerdo con los precios de las VMs Spot de Compute Engine. Hay tarifas de administración de la inferencia de Vertex AI además de tu uso de la infraestructura, como puedes ver en las tablas a continuación.

Puedes usar reservas de Compute Engine con la inferencia de Vertex AI. Cuando usas las reservas de Compute Engine, se te factura según los precios de Compute Engine, incluidos los descuentos por compromiso de uso (CUD) aplicables. Hay tarifas de administración de la inferencia de Vertex AI además de tu uso de la infraestructura, como puedes ver en las tablas a continuación.

Cada tipo de máquina se cobra como los siguientes SKU en tu factura de Google Cloud:

• Costo de CPU virtual: medido en horas de CPU virtual
• Costo de RAM: medido en GB-hora
• Costo de GPU: si está incorporado en la máquina o configurado de manera opcional, medido en GPU-hora

Los precios de los tipos de máquinas son usados para aproximar el costo total por hora para cada nodo de predicción de una versión del modelo que usa ese tipo de máquina.

Por ejemplo, un tipo de máquina de n1-highcpu-32 incluye 32 CPU virtuales y 32 GB de RAM. Por lo tanto, el precio por hora es igual a 32 horas de CPU virtual + 32 horas de GB.