Precios

En AI Platform dispones de opciones de precios flexibles y escalables que se ajustan a tu proyecto y tu presupuesto. Se te cobra por preparar modelos y por recibir predicciones, pero gestionar tus recursos de aprendizaje automático en la nube es gratis.

Resumen de precios

En las tablas siguientes se resumen los precios de las operaciones de preparación y de predicción en cada una de las regiones donde está disponible AI Platform.

Precios de la preparación

En las tablas siguientes figura el precio por hora de diversas configuraciones de preparación, así como el número de unidades de preparación2 que emplea cada configuración. Con las unidades de preparación se mide el uso de recursos de tu tarea; para calcular el precio por hora de la configuración de una máquina, se multiplica el número de unidades de preparación por el coste de la preparación en la región que corresponda.

Puedes elegir un nivel de escalabilidad predefinido o una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Si utilizas esta última opción, tienes que sumar el coste de las máquinas virtuales que utilices.

El precio de los tipos de máquina de AI Platform con aceleradores habilitados incluye el coste de los aceleradores. Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobrará aparte. Para calcular dicho coste, multiplica el precio correspondiente de la tabla siguiente por el número de aceleradores de cada tipo que utilices. Puedes encontrar los precios en las tablas que aparecen más adelante.

América

El coste de una tarea de preparación es 0,49 USD por hora y unidad de preparación en todas las regiones de América donde se encuentra disponible este servicio.

Niveles de escalabilidad predefinidos: precio por hora (unidades de preparación)
BASIC 0,1900 USD (0,3878)
STANDARD_1 1,9880 USD (4,0571)
PREMIUM_1 16,5536 USD(33,7829)
BASIC_GPU 0,8300 USD (1,6939)
BASIC_TPU 4,6900 USD (9,5714)
CUSTOM Si seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM (es decir, el personalizado), puedes controlar el número y el tipo de las máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquina de AI Platform: precio por hora (unidades de preparación)
standard 0,1900 USD (0,3878)
large_model 0,4736 USD (0,9665)
complex_model_s 0,2836 USD (0,5788)
complex_model_m 0,5672 USD (1,1576)
complex_model_l 1,1344 USD (2,3151)
standard_gpu 0,8300 USD (1,6939)
complex_model_m_gpu 2,5600 USD (5,2245)
complex_model_l_gpu 3,3200 USD (6,7755)
standard_p100 1,8400 USD (3,7551)
complex_model_m_p100 6,6000 USD (13,4694)
standard_v100 2,8600 USD (5,8367)
large_model_v100 2,9536 USD (6,0278)
complex_model_m_v100 10,6800 USD (21,7959)
complex_model_l_v100 21,3600 USD (43,5918)
cloud_tpu6 4,5000 USD (9,1840) o N/D si se añaden aceleradores expresamente6
Tipos de máquina de Compute Engine (beta): precio por hora (unidades de preparación)
n1-standard-4 0,1900 USD (0,3878)
n1-standard-8 0,3800 USD (0,7755)
n1-standard-16 0,7600 USD (1,5510)
n1-standard-32 1,5200 USD (3,1020)
n1-standard-64 3,0400 USD (6,2041)
n1-standard-96 4,5600 USD (9,3061)
n1-highmem-2 0,1184 USD (0,2416)
n1-highmem-4 0,2368 USD (0,4833)
n1-highmem-8 0,4736 USD (0,9665)
n1-highmem-16 0,9472 USD (1,9331)
n1-highmem-32 1,8944 USD (3,8661)
n1-highmem-64 3,7888 USD (7,7322)
n1-highmem-96 5,6832 USD (11,5984)
n1-highcpu-16 0,5672 USD (1,1576)
n1-highcpu-32 1,1344 USD (2,3151)
n1-highcpu-64 2,2688 USD (4,6302)
n1-highcpu-96 3,4020 USD (6,9429)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4500 USD (0,9184)
NVIDIA_TESLA_P4 (beta) 0,6000 USD (1,2245)
NVIDIA_TESLA_P100 1,4600 USD (2,9796)
NVIDIA_TESLA_V100 2,4800 USD (5,0612)
TPU_V2 de 8 núcleos6 4,5000 USD (9,1840)

Europa

El coste de una tarea de preparación es 0,54 USD por hora y unidad de preparación en todas las regiones de Europa donde se encuentra disponible este servicio.

Niveles de escalabilidad predefinidos: precio por hora (unidades de preparación)
BASIC 0,2200 USD (0,4074)
STANDARD_1 2,3020 USD (4,2630)
PREMIUM_1 19,1640 USD (35,4889)
BASIC_GPU 0,9300 USD (1,7222)
BASIC_TPU (No disponible)
CUSTOM Si seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM (es decir, el personalizado), puedes controlar el número y el tipo de las máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquina de AI Platform: precio por hora (unidades de preparación)
standard 0,2200 USD (0,4074)
large_model 0,5480 USD (1,0148)
complex_model_s 0,3284 USD (0,6081)
complex_model_m 0,6568 USD (1,2163)
complex_model_l 1,3136 USD (2,4326)
standard_gpu 0,9300 USD (1,7222)
complex_model_m_gpu 2,8400 USD (5,2593)
complex_model_l_gpu 3,7200 USD (6,8889)
standard_p100 2,0400 USD (3,7778)
complex_model_m_p100 7,2800 USD (13,4815)
standard_v100 2,9684 USD (5,4970)
large_model_v100 3,0708 USD (5,6867)
complex_model_m_v100 11,0368 USD (20,4385)
complex_model_l_v100 22,0736 USD (40,8770)
cloud_tpu6 (No disponible)
Tipos de máquina de Compute Engine (beta): precio por hora (unidades de preparación)
n1-standard-4 0,2200 USD (0,4074)
n1-standard-8 0,4400 USD (0,8148)
n1-standard-16 0,8800 USD (1,6296)
n1-standard-32 1,7600 USD (3,2593)
n1-standard-64 3,5200 USD (6,5185)
n1-standard-96 5,2800 USD (9,7778)
n1-highmem-2 0,1370 USD (0,2537)
n1-highmem-4 0,2740 USD (0,5074)
n1-highmem-8 0,5480 USD (1,0148)
n1-highmem-16 1,0960 USD (2,0296)
n1-highmem-32 2,1920 USD (4,0593)
n1-highmem-64 4,3840 USD (8,1185)
n1-highmem-96 6,5760 USD (12,1778)
n1-highcpu-16 0,6568 USD (1,2163)
n1-highcpu-32 1,3136 USD (2,4326)
n1-highcpu-64 2,6272 USD (4,8652)
n1-highcpu-96 3,9408 USD (7,2978)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 USD (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 (beta) 0,6500 USD (1,2037)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 USD (2,9630)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 USD (4,7222)
TPU_V2 de 8 núcleos6 (No disponible)

Asia‑Pacífico

El coste de una tarea de preparación es 0,54 USD por hora y unidad de preparación en todas las regiones de Asia-Pacífico donde se encuentra disponible este servicio.

Niveles de escalabilidad predefinidos: precio por hora (unidades de preparación)
BASIC 0,2200 USD (0,4074)
STANDARD_1 2,3020 USD (4,2630)
PREMIUM_1 19,1640 USD (35,4889)
BASIC_GPU 0,9300 USD (1,7222)
BASIC_TPU (No disponible)
CUSTOM Si seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM (es decir, el personalizado), puedes controlar el número y el tipo de las máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquina de AI Platform: precio por hora (unidades de preparación)
standard 0,2200 USD (0,4074)
large_model 0,5480 USD (1,0148)
complex_model_s 0,3284 USD (0,6081)
complex_model_m 0,6568 USD (1,2163)
complex_model_l 1,3136 USD (2,4326)
standard_gpu 0,9300 USD (1,7222)
complex_model_m_gpu 2,8400 USD (5,2593)
complex_model_l_gpu 3,7200 USD (6,8889)
standard_p100 2,0400 USD (3,7778)
complex_model_m_p100 7,2800 USD (13,4815)
standard_v100 2,9684 USD (5,4970)
large_model_v100 3,0708 USD (5,6867)
complex_model_m_v100 11,0368 USD (20,4385)
complex_model_l_v100 22,0736 USD (40,8770)
cloud_tpu6 (No disponible)
Tipos de máquina de Compute Engine (beta): precio por hora (unidades de preparación)
n1-standard-4 0,2200 USD (0,4074)
n1-standard-8 0,4400 USD (0,8148)
n1-standard-16 0,8800 USD (1,6296)
n1-standard-32 1,7600 USD (3,2593)
n1-standard-64 3,5200 USD (6,5185)
n1-standard-96 5,2800 USD (9,7778)
n1-highmem-2 0,1370 USD (0,2537)
n1-highmem-4 0,2740 USD (0,5074)
n1-highmem-8 0,5480 USD (1,0148)
n1-highmem-16 1,0960 USD (2,0296)
n1-highmem-32 2,1920 USD (4,0593)
n1-highmem-64 4,3840 USD (8,1185)
n1-highmem-96 6,5760 USD (12,1778)
n1-highcpu-16 0,6568 USD (1,2163)
n1-highcpu-32 1,3136 USD (2,4326)
n1-highcpu-64 2,6272 USD (4,8652)
n1-highcpu-96 3,9408 USD (7,2978)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 USD (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 (beta) (No disponible)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 USD (2,9630)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 USD (4,7222)
TPU_V2 de 8 núcleos6 (No disponible)

Precios de la predicción

En esta tabla figuran los precios de la predicción por lotes y de la predicción online por hora de nodo. La unidad "hora de nodo" representa el tiempo que pasa ejecutándose la tarea de predicción en una máquina virtual. Obtén más información sobre las horas de nodo.

América

Predicción: precio por hora de nodo
Predicción por lotes 0,0791 USD
Predicción online
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

0,0401 USD

mls1-c4-m2 (beta)

0,1349 USD

Europa

Predicción: precio por hora de nodo
Predicción por lotes 0,0861 USD
Predicción online
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

0,0441 USD

mls1-c4-m2 (beta)

0,1484 USD

Asia-Pacífico

Predicción: precio por hora de nodo
Predicción por lotes 0,0861 USD
Predicción online
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

0,0515 USD

mls1-c4-m2 (beta)

0,1733 USD

Notas:

  1. Todo uso está sujeto a la política de cuotas de AI Platform.
  2. La unidad de preparación que se utiliza en esta página es diferente al valor del campo Unidades ML consumidas que se muestra en tu página Detalles de la tarea. La duración ya se tiene en cuenta en el campo Unidades ML consumidas. Abajo encontrarás más información.
  3. Durante el ciclo de vida de AI Platform, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage. Más información sobre el uso de Cloud Storage.
  4. Para conseguir descuentos por volumen, ponte en contacto con el equipo de Ventas.
  5. Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.
  6. Actualmente, el tipo de máquina cloud_tpu proporciona un dispositivo TPU v2 con 8 núcleos, tanto si conectas expresamente aceleradores a tu configuración como si no lo haces. El precio es igual en ambos casos.

Calculadora de precios

Utiliza la calculadora de precios para estimar los costes de preparación y predicción.

Más información sobre los costes de preparación

Al preparar tus modelos en la nube, se te cobra:

  • En incrementos de un minuto.
  • En un precio por hora (como se muestra en la tabla anterior). Este se calcula a partir de un precio base y del número de unidades de preparación, que depende de la configuración de procesamiento que seleccionas al comenzar la tarea de preparación.
  • Por un mínimo de 10 minutos en cada tarea de preparación.
  • Desde el momento en que se aprovisionan los recursos para una tarea hasta que esta finaliza.

Niveles de escalabilidad con configuraciones predefinidas

Puedes elegir el tipo de clúster de procesamiento que se utilizará cuando prepares el modelo. Lo más sencillo es elegir una de las configuraciones predefinidas, llamadas niveles de escalabilidad. Más información sobre los niveles de escalabilidad.

Tipos de máquinas con configuraciones personalizadas

Si seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM (personalizado), podrás controlar la cantidad y el tipo de máquinas virtuales que se utilizarán para los maestros, los trabajadores y los servidores de parámetros del clúster. Más información sobre los tipos de máquinas.

El coste de la preparación con un clúster de procesamiento personalizado es la suma del coste de todas las máquinas que especifiques, es decir, que se te cobrará por el tiempo total de la tarea y no por el tiempo de procesamiento activo de cada máquina.

Ejemplos: Calcular el coste de la preparación con unidades de preparación

Utiliza las unidades de preparación para estimar el coste de la tarea de preparación con la siguiente fórmula:

(training units * base price / 60) * job duration in minutes

Ejemplos:

  • Un científico de datos de una región de América ejecuta una tarea de preparación y selecciona el nivel de escalabilidad STANDARD_1, que emplea 4,0571 unidades de preparación. Esta tarea dura 15 minutos:

    (4.0571 training units * $0.49 per hour / 60) * 15 minutes
    

    El coste total de la tarea es de 0,50 USD.

  • Un profesor de informática de una región de América ejecuta una tarea de preparación con el nivel de escalabilidad CUSTOM. Como el modelo es de un volumen considerable, quiere aprovechar las máquinas virtuales de gran tamaño para sus servidores de parámetros. Para ello, configura su clúster de procesamiento de la siguiente manera:

    • Una máquina complex_model_s para su maestro (0,5788 unidades de preparación).
    • 5 servidores de parámetros en máquinas virtuales large_model (es decir, 5 x 0,9665 = 4,8325 unidades de preparación).
    • 8 trabajadores en máquinas virtuales complex_model_s (8 x 0,5788 = 4,6304 unidades de preparación).

    Su tarea dura 2 horas y 26 minutos:

    (10.0417 training units * $0.49 per hour / 60) * 146 minutes
    

    El coste total de la tarea es de 11,97 USD.

Ejemplos: Calcular el coste de preparación con el precio por hora

En lugar de unidades de preparación, puedes utilizar el precio por hora que se muestra en la tabla anterior. La fórmula es la siguiente:

(Price per hour / 60) * job duration in minutes

Ejemplos:

  • Un científico de datos de una región de América ejecuta una tarea de preparación y selecciona el nivel de escalabilidad STANDARD_1. Esta tarea dura 15 minutos:

    ($1.9880 per hour / 60) * 15 minutes
    

    El coste total de la tarea es de 0,50 USD.

  • Un profesor de informática de una región de América ejecuta una tarea de preparación con el nivel de escalabilidad CUSTOM. Como el modelo es de un volumen considerable, quiere aprovechar las máquinas virtuales de gran tamaño para sus servidores de parámetros. Para ello, configura su clúster de procesamiento de la siguiente manera:

    • Una máquina complex_model_s para su maestro (0,2836 USD).
    • 5 servidores de parámetros en máquinas virtuales large_model (es decir, 5 x 0,4736 USD = 2,3680 USD).
    • 8 trabajadores en máquinas virtuales complex_model_s (es decir, 8 x 0,2836 USD = 2,2688 USD).

    Su tarea dura 2 horas y 26 minutos:

    (($0.2836 + $2.368 + $2.2688) per hour / 60) * 146 minutes
    

    El coste total de la tarea es de 11,97 USD.

Ejemplos: Calcular el coste de preparación con Unidades ML consumidas

El valor del campo Unidades ML consumidas (es decir, las unidades de aprendizaje automático consumidas), que se muestra en la página Detalles de la tarea, equivale a las unidades de preparación con la duración de la tarea ya contabilizada. Al usar Unidades ML consumidas en tus cálculos, utiliza la siguiente fórmula:

Consumed ML units * $0.49

Ejemplo:

  • Un científico de datos de una región de América ejecuta una tarea de preparación. En el campo Unidades ML consumidas de la página Detalles de la tarea se muestra 55,75. El cálculo es el siguiente:

    55.75 consumed ML units * $0.49
    

    El coste total de la tarea es de 27,32 USD.

Para acceder a la página Detalles de la tarea, ve a la lista de tareas y haz clic en el enlace de una en concreto.

Más información sobre los costes de predicción

El precio de las predicciones se aplica a las solicitudes realizadas a versiones de modelos preparados que se alojan en AI Platform.

Se te cobra:

  • Por el tiempo empleado en cada nodo del clúster de procesamiento que realiza las predicciones.
  • En incrementos de un minuto.
  • Según un precio por hora de nodo, como se muestra en la tabla anterior.
  • Por un mínimo de 10 minutos en cada tarea de predicción.

Horas de nodo

Los recursos de procesamiento online que utiliza AI Platform para ejecutar tu modelo de predicción se llaman nodos. Un nodo es algo similar a una máquina virtual. AI Platform escala el número de nodos que utiliza para ajustarse a las tareas de predicción online y por lotes.

Se te cobra por el tiempo durante el que se ejecuta tu modelo en un nodo, incluidas las siguientes situaciones:

  • Al procesar una tarea de predicción por lotes.
  • Al procesar una solicitud de predicción online.
  • Cuando tu modelo se mantiene listo para servir predicciones online.

Para la predicción por lotes:

  • La prioridad del escalado es reducir el tiempo total de la tarea.
  • El escalado apenas debería afectar al precio de la tarea; sin embargo, al activar nodos nuevos, se devengan algunos gastos indirectos relacionados.
  • Si quieres influir en el escalado, configura el número máximo de nodos que se puede usar para una tarea de predicción por lotes; configura también el número de nodos que se debe seguir ejecutando para un modelo cuando lo despliegues.

Para la predicción online:

  • La prioridad del escalado es reducir la latencia de cada solicitud.
  • El servicio se encarga de que tu modelo se mantenga listo durante unos minutos de inactividad tras servir una solicitud.
  • El escalado afecta al total de los cargos mensuales, ya que, cuanto más numerosas y frecuentes son tus solicitudes, más nodos se utilizan.
  • Puedes permitir que el servicio se escale en función del tráfico (escalado automático) o, si quieres evitar la latencia, especificar el número de nodos que se debe ejecutar de forma constante.
  • Si eliges el escalado automático, el número de nodos aumenta y disminuye automáticamente, y puede reducirse a cero cuando no haya tráfico.
  • Si especificas el número de nodos en vez de optar por el escalado automático, se te cobra todo el tiempo que se estén ejecutando dichos nodos; es decir, desde que despliegues la versión del modelo hasta que la elimines.

Para la predicción online se utilizan máquinas de un solo núcleo sin GPUs ni otros aceleradores.

Más información sobre la asignación y el escalado de nodos.

Ejemplos de cálculos de predicción

Utiliza la fórmula que aparece a continuación para calcular el coste de predicción de un mes:

(Price per hour / 60) * job duration in node minutes

Ejemplo:

  • Una agencia inmobiliaria de una región de América realiza una predicción semanal del valor de la vivienda en las zonas donde presta servicio. En el transcurso de un mes, ejecuta predicciones para cuatro semanas en lotes de 3920, 4277, 3849 y 3961. Las predicciones tardan en procesarse una media de 0.72 segundos de nodo.

    El coste del procesamiento se calcula por cada tarea (en este ejemplo se usa una cifra media, pero en los costes reales se usan valores exactos para cada tarea):

    3920 * 0.72 = 47.04 minutes
    4277 * 0.72 = 51.324 minutes
    3849 * 0.72 = 46.188 minutes
    3961 * 0.72 = 47.532 minutes
    

    Cada tarea dura más de 10 minutos y se cobra por minuto de procesamiento:

    ($0.0791 / 60) * 48 = $0.06328
    ($0.0791 / 60) * 52 = $0.06855
    ($0.0791 / 60) * 47 = $0.06196
    ($0.0791 / 60) * 48 = $0.06328
    

    El coste total del mes es de 0,26 USD.

El número de minutos que se muestra en los ejemplos no se corresponde con el tiempo real que ha transcurrido. Tanto en la predicción por lotes como en la online, se utilizan una o más máquinas para procesar los datos. Por tanto, el tiempo real que ha transcurrido suele ser más breve que el expresado en horas o minutos de nodo.

Uso obligatorio de Google Cloud Storage

Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage durante el ciclo de vida de AI Platform. Este almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.

Es obligatorio usar Cloud Storage para lo siguiente:

  • Almacenar en área de stage el paquete de aplicaciones de preparación.

  • Almacenar tus datos de entrada de preparación.

  • Almacenar en área de stage los archivos del modelo cuando vayas a desplegar una versión de dicho modelo.

  • Almacenar tus datos de entrada para la predicción por lotes.

  • Almacenar los resultados de las tareas de predicción por lotes. AI Platform no exige que estos elementos se almacenen a largo plazo. Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.

  • Almacenar los resultados de las tareas de preparación. AI Platform no exige que estos elementos se almacenen a largo plazo. Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.

Operaciones gratuitas para gestionar recursos

Puedes realizar operaciones de gestión de recursos con AI Platform de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de AI Platform limita algunas de ellas.

Recurso Operaciones gratuitas
modelos create, get, list, delete
versiones create, get, list, delete, setDefault
tareas get, list, cancel
operaciones get, list, cancel, delete

Siguientes pasos

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