料金

AutoML Tables の使用料金は、モデルのトレーニング、モデルのデプロイ、バッチ予測、オンライン予測に必要な、基盤となる GCP リソースに基づいて計算されます。

料金は米ドル(USD)で表しています。 米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

ここに示す料金はベータ版プログラム用の割引が適用されているため、一般提供時に変更される可能性があります。

無料トライアル: 請求先アカウント単位でトレーニングとバッチ予測ごとに 6 時間の無料ノード時間を使用することで AutoML Tables を無料で試すことができます。無料ノード時間は最初のモデルを作成する直前に発行され、最長で 1 年間利用できます。

モデルのトレーニングの費用

モデルのトレーニングの費用としては、この目的に使用されるコンピューティング リソースに対し、1 時間あたり $19.32 が課金されます。秒単位まで計算して請求されます。この料金には、n1-standard-4 と同等のマシン 92 台を並行して使用する料金も含まれています。

ユーザーがキャンセルした場合を除き、なんらかの理由でトレーニングが失敗した場合、そのトレーニング時間に対しては課金されません。トレーニング オペレーションをキャンセルする場合、オペレーションがキャンセルされる前に使用されたトレーニング時間に対して課金されます。キャンセルが成功しなかった場合、トレーニング時間全体に対して請求されます。

モデルのデプロイの費用

モデルのデプロイの費用としては、モデルをデプロイするマシン 1 台ごとに 1 時間あたり $0.005/GiB が課金されます。MiB/秒単位まで計算して請求されます。現在、低レイテンシに対応するためにモデルを 9 台のマシンのメモリに複製しているため、この費用 × 9 の計算となります。

たとえば、モデルのサイズが 10 GiB であり、デプロイ時間を 3 時間とすると、$0.005 × 10 × 3 × 9、つまり $1.35 が請求されます。

モデルを使用してオンライン予測を実施するには、まずモデルをデプロイする必要があります。

バッチ予測の費用

モデルを使用するバッチ予測の費用としては、使用されるコンピューティング リソース 1 時間あたり $1.16 が課金されます。秒単位まで計算して請求されます。この料金には、n1-standard-4 と同等のマシン 5.5 台を並行して使用する料金も含まれています。

オンライン予測の費用

モデルを使用するオンライン予測の費用としては、使用されるコンピューティング リソース 1 時間あたり $0.21 が課金されます。ミリ秒単位まで計算して請求されます。この料金には、n1-standard-4 と同等のマシン 1 台を使用する料金も含まれます。