Gemini Enterprise Agent Platform Tabular Workflows の料金

表形式ワークフローを使用してモデルをトレーニングする場合は、インフラストラクチャと依存サービスの費用に基づいて課金されます。このモデルで推論を行うと、インフラストラクチャの費用に基づいて課金されます。

インフラストラクチャの費用は次の要因によって変動します。

表形式ワークフローは、ユーザーに代わってプロジェクト内で複数の依存サービス（Dataflow、BigQuery、Cloud Storage、Gemini Enterprise Agent Platform パイプライン、Agent Platform トレーニング）を実行します。これらのサービスでは、お客様に直接課金されます。

例 1: デフォルトのハードウェア構成で CSV 形式の 110 MB のデータセットを 1 時間トレーニングした場合。

アーキテクチャ検索とトレーニングのデフォルトのワークフローの費用内訳は次のとおりです。

Service	費用
Dataflow のサンプルと統計情報の生成	$2（Dataflow の実行: 7 分）
Dataflow のデータと特徴の変換	$3（Dataflow の実行: 10 分）
Agent Platform トレーニング	0.8 時間 x $20 + 0.2 時間 x $20 + 3.3 SSD 費用 + パイプラインコンテナ費用 = $24（チューニング 48 分、トレーニング 12 分）
Agent Platform パイプライン	1 実行 x $0.03 = $0.03
モデル抽出を除く合計	$27.03

必要に応じて、モデル抽出を有効にして、生成されるモデルサイズを縮小できます。費用の内訳は次のとおりです。

Service	費用
モデル抽出を除く合計	$27.03
Agent Platform Training（モデル抽出）	$1
Dataflow データ、モデル抽出のための特徴変換	$3（Dataflow の実行: 10 分）
モデル抽出のバッチ推論	$7
モデル抽出を含む合計	$38.03

例 2: BigQuery の 1.84 TB のデータセットをハードウェアオーバーライドで 20 時間トレーニングした場合。

この例のハードウェア構成は次のとおりです。

ハードウェア構成名	値
stats_and_example_gen_dataflow_machine_type	n1-standard-16
stats_and_example_gen_dataflow_max_num_workers	100
stats_and_example_gen_dataflow_disk_size_gb	40
transform_dataflow_machine_type	n1-standard-16
transform_dataflow_max_num_workers	100
transform_dataflow_disk_size_gb	200
distill_batch_predict_machine_type	n1-standard-2
distill_batch_predict_starting_replica_count	200
distill_batch_predict_max_replica_count	200

アーキテクチャ検索とトレーニングのデフォルトのワークフローの費用内訳は次のとおりです。

Service	費用
Dataflow のサンプルと統計情報の生成	$518（Dataflow の実行: 6 時間）
Dataflow データ、特徴変換	$471（Dataflow の実行: 6 時間）
Agent Platform トレーニング	17 時間 x $20 + 3 時間 x $20 + $41.5 SSD 費用 + パイプラインコンテナ費用 = $555（17 時間のチューニング、3 時間のトレーニング）
Agent Platform パイプライン	1 実行 x $0.03 = $0.03
合計	$1,544.03

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