Preços do BigQuery

Limites de uso do programa Sempre gratuito

Como parte do Nível gratuito do Google Cloud, o BigQuery oferece alguns recursos gratuitos até um limite específico. Esses limites de uso gratuito estão disponíveis durante e após o período de teste gratuito. Se você exceder esses limites e não estiver mais no período de teste, a cobrança será feita de acordo com os preços apresentados nesta página.

Recurso Limites mensais de uso gratuito Detalhes
Armazenamento Os primeiros 10 GB por mês são gratuitos. Os modelos do BigQuery ML e os dados de treinamento armazenados no BigQuery estão incluídos no próprio nível gratuito de armazenamento da ferramenta.
Consultas (análise) O primeiro 1 TB de dados de consulta processados por mês é gratuito. As consultas que usam as funções de previsão, inspeção e avaliação do BigQuery ML estão incluídas no nível gratuito de análise dele. Já as consultas do BigQuery ML que contêm instruções CREATE MODEL não estão incluídas.
Os preços fixos do BigQuery também estão disponíveis para clientes de alto volume que preferem um custo mensal estável.
API Storage Write do BigQuery (Pré-lançamento) Os primeiros 2 TB por mês são gratuitos. Para mais informações, consulte Preços de ingestão de dados.
Consultas CREATE MODEL do BigQuery ML Os primeiros 10 GB de dados processados por consultas que contêm instruções CREATE MODEL por mês são gratuitos. As consultas CREATE MODEL do BigQuery ML são independentes do nível gratuito de análise da ferramenta e aplicam-se somente a modelos integrados do BigQuery ML (modelos que são treinados dentro do BigQuery).

Preços do BigQuery ML

Os modelos do BigQuery ML podem ser classificados em duas categorias diferentes: integrados e externos. Os modelos integrados do BigQuery ML são treinados dentro do BigQuery, como regressão linear, regressão logística, k-means, fatoração de matriz e de série temporal. Os modelos externos do BigQuery ML são treinados usando outros serviços do Google Cloud, DNN e modelos de árvore otimizados (que são treinados naVertex AI) e do AutoML (treinados no back-end do AutoML Tables). O preço de treinamento de modelos no BigQuery ML tem como base o tipo de modelo e o padrão de uso: taxa fixa ou sob demanda. As funções de avaliação e previsão do BigQuery ML são executadas dentro do BigQuery ML para todos os tipos de modelos, precificados conforme as explicações abaixo.

Preços fixos do BigQuery ML

No BigQuery, são oferecidos preços fixos para clientes corporativos ou de alto volume que preferem um custo mensal estável em vez de pagar o preço sob demanda para criação, avaliação, inspeção e previsão de modelos.

Para modelos atuais, use reservas para treinar no BigQuery ML. Se você optar pelo preço fixo, o custo do BigQuery ML está incluído no preço fixo mensal do BigQuery.

Reservas para criar modelos integrados

O BigQuery tem três tipos de job para atribuição de reservas: QUERY, PIPELINE e ML_EXTERNAL. As atribuições QUERY, que são usadas para consultas analíticas, também são usadas para executar consultas CREATE MODEL em modelos integrados do BigQuery ML. O treinamento de modelos integrados e consultas analíticas compartilham o mesmo pool de recursos nas reservas atribuídas e têm o mesmo comportamento de preemptividade e de uso de slots ociosos de outras reservas.

Reservas para criar modelos externos

Como os modelos externos são treinados fora do BigQuery, essas cargas de trabalho não são preemptivas. Como resultado, para garantir que outras cargas de trabalho não sejam afetadas, somente as reservas com atribuição de tipo de job ML_EXTERNAL podem ser usadas para esses jobs externos. Você precisa ter atribuições de reserva com o tipo de job QUERY e atribuições de reserva com o tipo de job ML_EXTERNAL para executar consultas CREATE MODEL em modelos externos do BigQuery ML. Os slots do tipo QUERY são usados no pré-processamento de consultas executadas no BigQuery. Os tipos de slots ML_EXTERNAL são usados para executar treinamentos de modelos em serviços externos do Google Cloud. Em Gerenciamento de carga de trabalho de reservas, descrevemos como criar reservas para jobs de treinamento de modelos externos. O uso de slots por job é calculado para manter a paridade de preços entre o slot do BigQuery e os custos de serviços externos do Google Cloud.

Preços sob demanda do BigQuery ML

Os preços do BigQuery ML para consultas sob demanda dependem do tipo de operação: criação, avaliação, inspeção, previsão ou tipo de modelos.

Os preços sob demanda do BigQuery ML são estes:

Simulação do BigQuery ML

Devido à natureza dos algoritmos específicos de alguns tipos de modelo e diferenças no faturamento, os bytes processados não serão calculados para alguns tipos de modelo até que o treinamento seja concluído. Isso acontece por conta da complexidade do cálculo da estimativa inicial.

Exemplo de preços do BigQuery ML

As cobranças do BigQuery ML não são separadas por itens no extrato. Para modelos atuais, se você tiver um plano de preço fixo do BigQuery, as taxas do BigQuery ML estão incluídas.

Se você estiver usando preços sob demanda, as cobranças do BigQuery ML serão incluídas nas cobranças de análises (consultas) do BigQuery.

Os jobs do BigQuery ML que realizam operações de inspeção, avaliação e previsão geram as mesmas cobranças que os jobs de consulta sob demanda. Como consultas CREATE MODEL geram cobranças diferentes, você precisa calcular os custos de jobs CREATE MODEL de maneira independente. Para isso, use registros de auditoria do Cloud Logging. Ao usar esses registros, é possível determinar os bytes faturados pelo serviço do BigQuery ML referentes a cada job CREATE MODEL. Em seguida, multiplique os bytes faturados pelo custo correspondente às consultas CREATE MODEL no seu local regional ou multirregional.

Por exemplo, para determinar o custo de um job de consulta em US que inclua a instrução CREATE MODEL do BigQuery ML:

  1. Abra a página Cloud Logging no Console do Google Cloud.

  2. Verifique se o produto está definido como BigQuery.

  3. Clique na seta suspensa na caixa "Filtrar por marcador ou pesquisa de texto" e selecione Converter para filtro avançado. Assim, o texto a seguir será adicionado ao filtro:

    resource.type="bigquery_resource"
    
  4. Adicione o texto a seguir na segunda linha abaixo da linha resource.type:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobConfiguration.query.statementType="CREATE_MODEL"
    
  5. Escolha o período apropriado na lista suspensa à direita do botão Enviar filtro. Por exemplo, ao escolher Últimas 24 horas, serão exibidos os jobs CREATE MODEL do BigQuery ML concluídos nas últimas 24 horas.

  6. Clique em Enviar filtro para exibir os jobs concluídos no período em questão.

  7. Depois de preencher os dados, clique em Opções de exibição e selecione Modificar campos personalizados.

  8. Na caixa de diálogo Adicionar campos personalizados, insira:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobStatistics.totalBilledBytes
    
  9. Clique em Salvar para atualizar os resultados.

  10. Depois da atualização da página, os bytes faturados em cada job do BigQuery ML aparecerão à direita do carimbo de data/hora do job. Não serão exibidos valores para os bytes incluídos no nível gratuito. Por exemplo:

    Bytes faturados do BigQuery ML

  11. Para calcular as cobranças relativas ao job CREATE MODEL do BigQuery ML, multiplique os bytes faturados pelo preço sob demanda da ferramenta. Nesse exemplo, o job CREATE MODEL processou 100.873.011.200 bytes. Para calcular o custo desse job no local multirregional US, divida os bytes faturados pelo número de bytes por TB e multiplique pelo custo de criação do modelo:

    100873011200/1099511627776 x $250.00 = $22.94

A seguir

Solicite uma cotação personalizada

Com os preços de pagamento por utilização do Google Cloud, você paga apenas pelos serviços que usa. Fale com nossa equipe de vendas e receba uma cotação personalizada para sua organização.
Entre em contato com a equipe de vendas