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 que aparecen más abajo figura el precio por hora de diversas configuraciones de preparación, así como el número de unidades de preparación2 que emplea cada una de ellas. 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 que usa 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 escoges esta última opción, tienes que sumar el coste de las máquinas virtuales que uses.

El precio de los tipos de máquina heredados 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 este coste, multiplica el precio correspondiente de la tabla de aceleradores que encontrarás más abajo por el número de aceleradores de cada tipo que utilices.

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 máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquina.
Tipos de máquina: 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)
cloud_tpu6 4,5000 USD (9,1840) o N/D si se añaden aceleradores explícitamente6
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)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4500 USD (0,9184)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6000 USD (1,2245)
NVIDIA_TESLA_P100 1,4600 USD (2,9796)
NVIDIA_TESLA_T4 0,9500 USD (1,9388)
NVIDIA_TESLA_V100 2,4800 USD (5,0612)
Con ocho núcleos TPU_V26 4,5000 USD (9,1840)
Con ocho núcleos TPU_V36 (beta) 8,0000 USD (16,3264)

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 máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquina.
Tipos de máquina: 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)
cloud_tpu6 No disponible
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)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 USD (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6500 USD (1,2037)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 USD (2,9630)
NVIDIA_TESLA_T4 1,0300 USD (1,9074)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 USD (4,7222)
Con ocho núcleos TPU_V26 No disponible
Con ocho núcleos TPU_V36 (beta) 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 máquinas virtuales que se utilizan en la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquina.
Tipos de máquina: 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)
cloud_tpu6 No disponible
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)
Aceleradores: precio por hora (unidades de preparación)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 USD (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6500 USD (1,2037)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 USD (2,9630)
NVIDIA_TESLA_T4 1,0300 USD (1,9074)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 USD (4,7222)
Con ocho núcleos TPU_V26 No disponible
Con ocho núcleos TPU_V36 (beta) 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. Una hora de nodo representa el tiempo que emplea una máquina virtual para ejecutar una tarea de predicción o para mantenerse lista a la espera de nuevas solicitudes de predicción. Más información sobre cómo calcular los costes de predicción

América

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

0,0401 USD

mls1-c4-m2 (beta)

0,1349 USD

n1-standard-2 (beta)

Aproximadamente 0,0950 USD

n1-standard-4 (beta)

Aproximadamente 0,1900 USD

n1-standard-8 (beta)

Aproximadamente 0,3800 USD

n1-standard-16 (beta)

Aproximadamente 0,7600 USD

n1-standard-32 (beta)

Aproximadamente 1,5200 USD

n1-highmem-2 (beta)

Aproximadamente 0,1183 USD

n1-highmem-4 (beta)

Aproximadamente 0,2366 USD

n1-highmem-8 (beta)

Aproximadamente 0,4732 USD

n1-highmem-16 (beta)

Aproximadamente 0,9464 USD

n1-highmem-32 (beta)

Aproximadamente 1,8928 USD

n1-highcpu-2 (beta)

Aproximadamente 0,0708 USD

n1-highcpu-4 (beta)

Aproximadamente 0,1417 USD

n1-highcpu-8 (beta)

Aproximadamente 0,2834 USD

n1-highcpu-16 (beta)

Aproximadamente 0,5668 USD

n1-highcpu-32 (beta)

Aproximadamente 1,1336 USD

La versión beta de los tipos de máquinas N1 de Compute Engine solo está disponible en la región us-central1, y los cargos aparecerán como dos SKU independientes en tu factura de Google Cloud:

  • Coste de vCPU calculado en vCPU por hora
  • Coste de RAM calculado en GB por hora

Los precios de los tipos de máquinas N1 de Compute Engine que figuran en la tabla anterior son un cálculo aproximado del coste total por hora de cada nodo de predicción de la versión del modelo que usa el tipo de máquina en cuestión. Por ejemplo, un tipo de máquina n1-highcpu-32 incluye 32 vCPU y 28,8 GB de RAM; por tanto, el precio por hora de cada nodo equivale a 32 vCPU por hora + 28,8 GB por hora.

Los precios que se detallan en la tabla anterior te servirán de ayuda para calcular los costes de predicción en línea. En la siguiente tabla, puedes consultar los precios de vCPU y RAM de los tipos de máquinas N1 de Compute Engine y calcular de forma más precisa las SKU por las que se te cobrará:

SKUs de los tipos de máquinas N1 de Compute Engine
vCPU 0,031611 USD por vCPU/hora
RAM 0,004237 USD por GB/hora

Si quieres, también puedes usar aceleradores de GPU para hacer predicciones online con los tipos de máquina N1 de Compute Engine. Las GPU se cobran aparte y su precio es independiente de los que figuran en la tabla anterior. En la siguiente tabla se muestran los precios de cada tipo de GPU:

Aceleradores: precio por hora
NVIDIA_TESLA_K80 0,4500 USD
NVIDIA_TESLA_P4 0,6000 USD
NVIDIA_TESLA_P100 1,4600 USD
NVIDIA_TESLA_T4 0,9500 USD
NVIDIA_TESLA_V100 2,4800 USD

Recuerda que el precio es por GPU; por tanto, si usas varias GPU por cada nodo de predicción (o si tu versión se escala para utilizar varios nodos), el coste aumentará en consecuencia.

Europa

Predicción
Predicción por lotes 0,0861 USD por hora de nodo
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
Predicción por lotes 0,0861 USD por hora de nodo
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. Más abajo, puedes obtener más información al respecto.
  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 de 8 núcleos de manera predeterminada, aunque no añadas explícitamente ningún acelerador a la configuración. De este modo, pagas el precio señalado para cloud_tpu en la tabla de tipos de máquina.

    Si añades explícitamente aceleradores TPU v2 o TPU v3 a un tipo de máquina cloud_tpu de tu configuración, no pagas por el tipo de máquina cloud_tpu en sí, sino por los aceleradores TPU_V2 o TPU_V3 añadidos.

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.
  • Según el precio por hora que aparece 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 selecciones 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 un nivel de escalabilidad CUSTOM (personalizado), podrás controlar la cantidad y el tipo de máquinas virtuales que se utilizarán para los servidores maestros, de trabajo y 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. 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 Lista de tareas y haz clic en el enlace de una en concreto.

Más información sobre los costes de predicción

AI Platform Prediction sirve predicciones de tu modelo ejecutando varias máquinas virtuales (o "nodos"). De forma predeterminada, AI Platform escala automáticamente el número de nodos que se ejecutan en cada momento. En el caso de las predicciones online, dicho número se escala según la demanda. Cada nodo puede responder a varias solicitudes de predicción. Al realizar predicciones por lotes, el número de nodos se escala para reducir el tiempo total que se tarda en ejecutar una tarea. Si quieres, puedes personalizar cómo se escalan los nodos de predicción.

Se te cobrará por el tiempo de ejecución de cada nodo dentro de tu modelo, incluidas las siguientes situaciones:

  • Cuando el nodo procesa una tarea de predicción por lotes.
  • Cuando el nodo procesa una solicitud de predicción online.
  • Cuando el nodo se mantiene listo para servir predicciones online.

Una hora de nodo representa el coste de ejecutar un nodo durante una hora. En la tabla de precios de predicción se detalla cuánto cuesta una hora de nodo, lo cual varía según la región y si la tarea de predicción es online o por lotes.

Las horas de nodo se pueden consumir en incrementos fraccionarios; por ejemplo, si ejecutas un nodo durante 30 minutos, se te cobrará como 0,5 horas de nodo. Sin embargo, a la hora de calcular estos costes, se tienen en cuenta las siguientes reglas:

Cálculo de los costes de los tipos de máquinas antiguos (MLS1) y de la predicción por lotes

  • El tiempo de ejecución de un nodo se mide en incrementos de un minuto, que se redondean al alza. Por ejemplo, si un nodo se ejecuta durante 20,1 minutos, el coste se debe calcular como si fueran 21 minutos.
  • El tiempo de ejecución de los nodos que se ejecutan durante menos de 10 minutos se redondea a dicha cifra. Por ejemplo, si un nodo solo se ejecuta durante 3 minutos, el coste se calcula como una ejecución de 10 minutos.

Cálculo de los costes de los tipos de máquinas N1 de Compute Engine

  • El tiempo de ejecución de un nodo se factura en incrementos de 30 segundos. Esto significa que, cada 30 segundos, te cobraremos lo que cuesten los recursos de vCPU, RAM o GPU que use el nodo de tu proyecto durante ese intervalo.

Más información sobre el escalado automático de los nodos de predicción

Predicción online Predicción por lotes
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. La prioridad del escalado es reducir el tiempo que dura la tarea en total.
El escalado afecta al total de los cargos mensuales, ya que, cuanto más numerosas y frecuentes son tus solicitudes, más nodos se utilizan. El escalado apenas debería afectar al precio de la tarea; sin embargo, activar nodos nuevos conlleva algunos gastos indirectos.

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 deben ejecutar de forma constante (escalado manual).

  • Si eliges el escalado automático, la cantidad de nodos aumentará y disminuirá automáticamente, y puede reducirse a cero cuando no haya tráfico.
  • Con el escalado manual, especificas un número concreto de nodos que se mantendrán en ejecución constante. En este caso, se te cobrará por el tiempo total de ejecución de dichos nodos, desde el momento del despliegue hasta que elimines la versión del modelo en cuestión.
Puedes influir en el escalado si defines un número máximo de nodos para una tarea de predicción por lotes o si estableces el número de nodos que se seguirán ejecutando para un modelo cuando lo despliegues.

Cargo mínimo de 10 minutos

Si un nodo se ejecuta durante menos de 10 minutos, el coste se calcula como si la ejecución hubiera durado 10 minutos. Por ejemplo, si utilizas el escalado automático, no se usa ningún nodo en los periodos en los que no hay tráfico; sin embargo, si recibes una única solicitud de predicción online, se escala un nodo para procesarla. Una vez hecho esto, el nodo se mantiene listo y en ejecución durante unos minutos antes de detenerse. Si este nodo se ejecuta durante menos de 10 minutos, se te cobran 10 minutos de nodo (es decir, 0,17 horas de nodo) por esta operación.

Por otra parte, si un solo nodo se escala y procesa muchas solicitudes de predicción online durante un periodo de 10 minutos antes de detenerse, también se te cobran 10 minutos de nodo.

Puedes utilizar el escalado manual para controlar exactamente cuántos nodos se ejecutan durante una cantidad determinada de tiempo. Sin embargo, si uno se ejecuta durante menos de 10 minutos, se te cobra lo mismo que si se hubiera ejecutado durante ese tiempo.

Más información sobre la asignación y el escalado de nodos

Ejemplo de cálculo de una predicción

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 las predicciones de cuatro semanas en lotes de 3920, 4277, 3849 y 3961. Estas tareas tienen un límite de un nodo y cada instancia tarda en procesarse una media de 0.72 segundos.

Primero, se debe calcular lo que dura la ejecución de cada tarea:

3920 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.04 minutes
4277 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 51.324 minutes
3849 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 46.188 minutes
3961 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.532 minutes

Como cada tarea se ejecuta durante más de 10 minutos, se cobrará cada minuto de procesamiento:

($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.06328
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 52 minutes * 1 node = $0.06855
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 47 minutes * 1 node = $0.06196
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.06328

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

En este ejemplo, se presupone que las tareas se ejecutan en un solo nodo y que el tiempo que tarda cada instancia de entrada es uniforme. A la hora de calcular los costes de un caso de uso real, se deben contabilizar varios nodos y utilizar el tiempo de ejecución total de cada uno.

Nota sobre los cargos por las explicaciones de IA del servicio de predicciones de AI Platform

Las explicaciones de IA están incluidas en los precios del servicio de predicciones de AI Platform. No obstante, dichas explicaciones tardan más tiempo en procesarse que las predicciones normales. Por eso, si se usan de forma intensiva junto con el autoescalado, pueden iniciarse más nodos y, como consecuencia, incrementarse los cargos del servicio de predicciones de AI Platform.

Uso obligatorio de Cloud Storage

Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de 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

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