Precios de BigQuery ML

Límites de uso Siempre gratuito

Como parte del Nivel gratuito de Google Cloud Platform, BigQuery ofrece recursos sin cargo hasta que alcances un límite específico. Estos límites de uso sin cargo están disponibles durante el período de prueba y después de este. Si excedes los límites de uso una vez finalizado el período de prueba gratuita, se aplicarán cargos conforme a los precios que se indican en esta página.

Recurso Límites de uso gratuito mensual Detalles
Almacenamiento Los primeros 10 GB por mes son gratis. El nivel de almacenamiento gratuito incluye los modelos de BigQuery ML y los datos de entrenamiento almacenados en BigQuery.
Consultas (análisis) El primer TB de datos de consultas que se procesan por mes es gratis. El nivel de análisis gratuito incluye las consultas que usan las funciones de predicción, inspección y evaluación de BigQuery ML. No se incluyen las consultas de BigQuery ML que incluyen instrucciones CREATE MODEL.
También ofrecemos precios de tasa fija de BigQuery para los clientes de alto volumen que prefieren un costo mensual estable.
Consultas CREATE MODEL de BigQuery ML Los primeros 10 GB de datos procesados mediante consultas que incluyen instrucciones CREATE MODEL por mes son gratis. Las consultas CREATE MODEL de BigQuery ML son independientes del nivel de análisis gratuito de BigQuery.

Precios de BigQuery ML

Los precios de BigQuery ML se aplicarán a todos los modelos compatibles en la actualidad. Los precios de BigQuery ML se basan en tus patrones de uso, que pueden ser de tasa fija o según demanda.

Precios de la tasa fija de BigQuery ML

BigQuery ofrece precios de tasa fija para los clientes empresariales o que trabajan con grandes volúmenes y prefieren un costo mensual estable en lugar de pagar el precio según demanda por la creación, evaluación, inspección y predicción de modelos.

Por el momento, no existen cobros adicionales por la tasa fija de BigQuery ML. Si eliges esta modalidad de pago, se incluirán los costos de BigQuery ML en el precio mensual de la tasa fija de BigQuery hasta el 31 de diciembre de 2019.

Precio de BigQuery ML según demanda

El precio de las consultas según demanda en BigQuery ML depende del tipo de operación que realices: creación de modelos, evaluación, inspección o predicción de modelos.

Los precios de BigQuery ML según demanda funcionan de la siguiente manera:

Ejemplos de precios de BigQuery ML

Los cargos de BigQuery ML no aparecerán detallados por separado en tu resumen de cuenta. Si tienes un plan de tasa fija de BigQuery, los cobros de BigQuery ML se incluyen en los de tasa fija hasta el 31 de diciembre de 2019.

Si usas precios según demanda, los cargos de BigQuery ML se incluyen dentro de los cargos de análisis (consulta) de BigQuery.

Los trabajos de BigQuery ML que realizan operaciones de inspección, evaluación y predicción incurren en los mismos gastos que los trabajos de consulta según demanda. Debido a que las consultas CREATE MODEL incurren en cargos diferentes, debes calcular los costos del trabajo CREATE MODEL independientemente mediante los registros de auditoría de Stackdriver. Mediante los registros de auditoría de Stackdriver, puedes determinar la cantidad de bytes facturados por el servicio de BigQuery ML correspondiente a cada trabajo CREATE MODEL de BigQuery ML. Luego, multiplica los bytes facturados por el costo correspondiente a las consultas CREATE MODEL en tu ubicación regional o multirregional.

Por ejemplo, para determinar el costo de un trabajo de consulta en US que incluya una declaración CREATE MODEL de BigQuery ML, haz lo siguiente:

  1. Abre la página de Stackdriver Logging en GCP Console.

  2. Verifica que el producto esté configurado para BigQuery.

  3. Haz clic en la flecha desplegable en la casilla "Filtrar por etiqueta o búsqueda de texto" y selecciona Convertir en filtro avanzado. Esto agregará el siguiente texto al filtro:

    resource.type="bigquery_resource"
    
  4. Agrega el siguiente texto en la segunda línea debajo de la línea resource.type:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobConfiguration.query.statementType="CREATE_MODEL"
    
  5. A la derecha del botón Enviar filtro, selecciona el período correspondiente en la lista desplegable. Por ejemplo, si seleccionas Últimas 24 horas, se mostrarán los trabajos CREATE MODEL de BigQuery ML realizados en las últimas 24 horas.

  6. Haz clic en Enviar filtro para mostrar los trabajos completados en el período seleccionado.

  7. Una vez que se hayan propagado los datos, haz clic en Opciones de vista y selecciona Modificar campos personalizados.

  8. En el cuadro de diálogo Agregar campos personalizados, ingresa lo siguiente:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobStatistics.totalBilledBytes
    
  9. Haz clic en Guardar para actualizar los resultados.

  10. Tras actualizar la página, los bytes facturados por cada trabajo de BigQuery ML aparecerán a la derecha de la marca de tiempo del trabajo. Si los bytes facturados se incluyen en el nivel gratuito, no aparecerá ningún monto. Por ejemplo:

    Bytes facturados por BigQuery ML

  11. Para calcular los cargos correspondientes al trabajo CREATE MODEL de BigQuery ML, multiplica los bytes facturados por el precio de BigQuery ML según demanda. En este ejemplo, el trabajo CREATE MODEL procesó 100873011200 bytes. Para calcular el costo de este trabajo en la ubicación multirregional US, divide los bytes facturados por la cantidad de bytes por TB y multiplícalo por el costo de creación del modelo:

    100873011200/1099511627776 x $250.00 = $22.94

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