价格

“始终免费”用量限制

作为 Google Cloud 免费层级的一部分,BigQuery 提供一些有特定限额的免费资源。这些免费资源的用量限额在免费试用期间及试用结束后均有效。如果超过这些用量限额且免费试用期已过,您将需要根据本页中列出的价格支付费用。

资源 每月免费用量上限 详细信息
存储 每月前 10 GB 数据免费。 存储在 BigQuery 中的 BigQuery ML 模型和训练数据会计入 BigQuery 存储服务的免费层级。
查询(分析) 每月处理的前 1 TB 查询数据免费。 使用 BigQuery ML 预测、检查和评估功能的查询会计入 BigQuery 分析服务的免费层级。包含 CREATE MODEL 语句的 BigQuery ML 查询不计入免费层级。
BigQuery 还为那些希望有稳定月度费用的高用量客户提供统一费率价格方案。
BigQuery Storage Write API(预览版 每月的前 2 TB 免费。 如需了解详情,请参阅数据提取价格
BigQuery ML CREATE MODEL 查询 包含 CREATE MODEL 语句的查询每月处理的前 10 GB 数据免费。 BigQuery ML CREATE MODEL 查询独立于 BigQuery 分析服务的免费层级,仅适用于 BigQuery ML 内置模型(在 BigQuery 内训练的模型)。

BigQuery ML 价格

BigQuery ML 模型可分为两种不同的类别:内置模型和外部模型。BigQuery ML 内置模型是在 BigQuery 内训练的,包括线性回归、逻辑回归、kmeans、矩阵分解和时间序列等模型。使用其他 Google Cloud 服务、DNN 和增强树模型(在 Vertex AI 上进行了训练)和 AutoML 模型(在 AutoML Tables 后端上进行了训练)对 BigQuery ML 外部模型进行了训练。BigQuery ML 模型训练价格取决于模型类型以及您的使用模式,即统一费率还是按需费率。对于所有模型类型,BigQuery ML 预测和评估函数都在 BigQuery ML 内执行,价格如下所述。

BigQuery ML 统一费率价格

BigQuery 提供统一费率价格方案,以满足查询量较大的客户或企业客户的需求。此类客户更愿意每月支付稳定的费用,而不是以按需计费的方式支付模型的创建、评估、检查和预测费用。

对于当前模型,您可以使用预留,在 BigQuery ML 内进行训练。 如果您选择统一费率价格方案,BigQuery ML 费用将包含在 BigQuery 每月的统一费率价格中。

用于创建内置模型的预留

BigQuery 具有三种用于预留分配的作业类型:QUERYPIPELINEML_EXTERNAL。用于分析查询的 QUERY 分配还用于运行针对 BigQuery ML 内置模型的 CREATE MODEL 查询。内置模型训练和分析查询在其分配的预留中共享相同的资源池,并且在可抢占以及使用其他预留中的空闲槽方面具有相同的行为。

用于创建外部模型的预留

由于外部模型是在 BigQuery 之外进行训练的,因此这些工作负载不是抢占式的。因此,为了确保其他工作负载不受影响,只能将作业类型分配为 ML_EXTERNAL 的预留用于这些外部作业。如需运行针对 BigQuery ML 外部模型的 CREATE MODEL 查询,您必须具有作业类型为 QUERY 的预留分配和作业类型为 ML_EXTERNAL 的预留分配。QUERY 类型的槽用于预处理在 BigQuery 内运行的查询,ML_EXTERNAL 类型的槽用于在外部 Google Cloud 服务中运行模型训练。预留工作负载管理介绍了如何为外部模型训练作业创建预留。系统会计算每个作业的槽用量,以在 BigQuery 槽费用与外部 Google Cloud 服务费用之间保持价格均等。

BigQuery ML 按需价格

BigQuery ML 的按需查询价格取决于操作类型:模型类型、模型创建、模型评估、模型检查或模型预测。

BigQuery ML 的按需价格如下所示:

BigQuery ML 试运行

由于某些模型类型的基础算法的性质和结算方面的差异以及计算初始估计值的复杂性,只有在训练完成后,系统才会针对某些模型类型计算处理的字节数。

BigQuery ML 价格示例

BigQuery ML 费用不会在您的对帐单上单独列出。对于当前的模型,如果您采用的是 BigQuery 统一费率方案,则 BigQuery ML 费用已包含在内。

如果您采用的是按需价格方案,则 BigQuery ML 费用会计入 BigQuery 分析(查询)费用之中。

对于执行检查、评估和预测操作的 BigQuery ML 作业,我们会依照按需查询作业的价格向您收费。由于 CREATE MODEL 查询产生的费用会有不同,因此您必须利用 Stackdriver 审核日志单独计算 CREATE MODEL 作业的费用。通过审核日志,您可以确定 BigQuery ML 服务针对每项 BigQuery ML CREATE MODEL 作业结算的字节数。然后,将此结算字节数与您所在单区域或多区域位置的相应 CREATE MODEL 查询费用相乘即可。

例如,若要确定在 US 多区域执行包含 BigQuery ML CREATE MODEL 语句的查询作业所需的费用,请执行以下操作:

  1. 打开 Google Cloud Console 中的 Stackdriver Logging 页面。

  2. 确认产品设置为 BigQuery。

  3. 点击“按标签过滤或搜索文字”框中的下拉箭头,然后选择转换为高级过滤条件。系统随即会将以下文本添加到过滤条件中:

    resource.type="bigquery_resource"
    
  4. 将以下文本添加到 resource.type 行下的第二行:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobConfiguration.query.statementType="CREATE_MODEL"
    
  5. 提交过滤条件按钮的右侧,从下拉列表中选择合适的时间范围。例如,如果您选择过去 24 小时,系统将显示过去 24 小时内完成的 BigQuery ML CREATE MODEL 作业。

  6. 点击提交过滤条件,以显示在给定时间范围内完成的作业。

  7. 数据显示在页面上之后,点击查看选项并选择修改自定义字段

  8. 添加自定义字段对话框中,输入以下内容:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobStatistics.totalBilledBytes
    
  9. 点击保存以更新结果。

  10. 页面更新后,每项 BigQuery ML 作业的结算字节数会显示在该作业的时间戳右侧。如果结算字节数属于免费层级范围,则系统不会显示任何值。例如:

    BigQuery ML 结算字节数

  11. 如需计算 BigQuery ML CREATE MODEL 作业的费用,将结算字节数与 BigQuery ML 按需价格相乘即可。在本示例中,CREATE MODEL 作业处理了 100873011200 个字节。如需计算在 US 多区域位置执行这项作业所需的费用,请将结算字节数除以每 TB 字节数,然后再将所得结果与模型创建费用相乘即可:

    100873011200/1099511627776 x $250.00 = $22.94