Vertex AI 定價

以下價格均以美元 (USD) 為單位。如果您使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格計費。

將 Vertex AI 定價與舊版 AI 平台定價相比

Vertex AI 的費用與 Vertex AI 所取代的現有產品相同。舉例來說,訓練 AutoML 圖片分類模型的費用與使用 Vertex AI 或 AutoML Vision 進行訓練的費用相同。

如果您使用的是舊版 AI 平台產品,帳單可能會以「機器學習單位」表示。

AutoML 模型的定價

針對 Vertex AI AutoML 模型,您必須支付三項主要活動的費用:

  • 訓練模型
  • 將模型部署至端點
  • 使用模型執行預測

Vertex AI 會將預先定義的機器設定套用至 Vertex AutoML 模型,這些活動的每小時費率反映了資源用量。

訓練模型所需的時間取決於訓練資料的大小和複雜度。模型必須先部署,才能提供線上預測或線上說明。

即使未進行預測,系統仍會針對您部署至端點的每個模型付費。您必須取消部署模型,才能避免繼續產生費用。未部署或無法部署的模型不會產生費用。

您只需要為使用的運算時數付費。如果訓練基於任何原因 (使用者自行取消除外) 而失敗,您無須支付費用。取消作業之後,系統會向您收取訓練時間。

在下面選擇一個模型類型以獲取價格資訊。

圖片資料

作業 每節點小時的價格(分類) 每個節點小時的價格(物件偵測)
訓練 $3.465 美元 $3.465 美元
訓練 (邊緣裝置端的模型) $18.00 美元 $18.00 美元
部署和線上預測 $1.375 美元 $2.002 美元
批次預測 $2.222 美元 $2.222 美元

影片資料

作業 每節點時數價格 (分類、物件追蹤) 每個節點時數的價格 (動作辨識)
訓練 $3.234 美元 $3.300 美元
訓練 (邊緣裝置端的模型) $10.78 美元 $11.00 美元
預測 $0.462 美元 $0.550 美元

表格資料

作業 用於分類/迴歸的每節點時數價格 預測作業價格
訓練 $21.252 美元 請參閱 Vertex AI 預測
預測 自訂訓練模型的預測價格相同 請參閱 Vertex AI 預測

文字資料

作業 價格
舊版資料上傳 (僅限 PDF)

每月前 1,000 頁免費

每 1,000 頁 $1.50 美元

超過 5,000,000 頁時,每 1,000 頁 $0.60 美元

訓練 每小時 $3.30 美元
部署作業 每小時 $0.05 美元
預測

每 1,000 項文字記錄 $5.00 美元

每 1,000 個文件頁面有 $25.00 美元,例如 PDF 檔案 (僅限舊版版本)

Vertex AutoML 文字預測要求的價格是根據您傳送進行分析的文字記錄數量計算。「文字記錄」是指內含最多 1,000 個萬國碼 (Unicode) 字元 (含空白字元和任何 HTML/XML 等標記) 的純文字。

如果預測要求中提供的文字包含 1,000 個以上的字元,則每 1,000 個字元將被視為一項文字記錄。舉例來說,如果您傳送三項要求,其中分別包含 800、1,500 和 600 個字元,則系統會向您收取四筆文字記錄的費用:第一項要求 (800) 一筆、第二項要求 (1,500) 兩筆,以及第三項要求 (600) 一筆。

Vertex Explainable AI 的預測費用

與 Vertex Explainable AI 相關聯的運算費用與預測費率相同。不過,闡釋工作的處理時間比一般預測工作更長,因此如果在密集使用 Vertex Explainable AI 時啟用自動調整資源配置功能,有可能導致系統自動啟用更多節點,連帶增加預測費用。

Vertex AI 預測

AutoML

階段 定價
預測 每 1,000 個資料點 $0.2 美元* (0 至 100 萬點)
每 1,000 個資料點 $0.1 美元* (100 萬至 5,000 萬個點)
每 1,000 個資料點 $0.02 美元* (>5,000 萬點)
訓練 所有地區每小時 $21.25 美元
Explainable AI 使用 Shapley 值來解釋。請參閱 Vertex AI 預測和說明定價頁面。

* 預測資料點是預測期間的一個時間點。舉例來說,每天精細的分數為 7 天,每個時間序列 7 點。

  • 最多可免費加入 5 個預測分位數。
  • 每個層級消耗的資料點數量都會每月更新。

ARIMA+

階段 定價
預測 每 TB $5.00 美元
訓練 每 TB$250.00 美元 x 候選模型數量 x 反向測試視窗數量*
Explainable AI 可解釋的時間序列分解不需要支付額外費用。系統不支援使用 Shapley 值的可解釋性。

詳情請參閱 BigQuery ML 定價頁面。每個訓練和預測工作會產生 1 個代管管道的費用,如 Vertex AI 定價中所述。

* 系統會針對測試集中的每個週期建立反向測試視窗。使用的 AUTO_ARIMA_MAX_ORDER 會決定候選模型的數量。這種模型的範圍介於 6 至 42 之間,有多個時間序列。

自訂訓練模型

訓練

下表列出了各種訓練設定約略的「每小時費用」。您可以選擇所選機器類型的自訂設定。要計算價格,請加總您使用的虛擬機費用。

如果您使用 Compute Engine 機器類型,並另外加裝加速器,加速器的費用將另外計算。請在下方加速器表格中找出您使用的各種加速器類型,以該類型的價格乘上您使用的機器時數,應付費用即為各加速器類型的費用總和。

機器類型

美洲

歐洲

亞太地區

如果使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格計費。

加速器

美洲

歐洲

亞太地區

如果使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格計費。

* 使用 Cloud TPU Pod 時,訓練作業的費用取決於 Pod 中的核心數量。pod 中的核心數量一律為 32 的倍數。如要確定含有超過 32 個核心的 Pod 訓練費用,請將 32 核心 Pod 的價格除以核心數量除以 32 即可。舉例來說,如為 128 核心 Pod,價格為 (32-core Pod price) * (128/32)。如要瞭解特定區域可用的 Cloud TPU Pod,請參閱 Cloud TPU 說明文件中的系統架構

磁碟

美洲

歐洲

亞太地區

如果使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格計費。

  • 所有使用情形均須符合 Vertex AI 配額政策的規定。
  • 在 Vertex AI 的生命週期內,您必須將資料和程式檔案儲存在 Google Cloud Storage 值區中。詳情請參閱 Cloud Storage 使用說明

系統將從工作的資源佈建到工作完成為止,向您收取訓練模型費用。

針對預先定義的設定調整級別 (AI 平台訓練)

您可以控管訓練模型時要使用的處理叢集類型。最簡單的方法是選擇其中一個預先定義的設定 (稱為「資源調度層級」)。進一步瞭解資源調度層級

自訂設定的機器類型

如果您使用 Vertex AI 或選取 CUSTOM 做為 AI 平台訓練的資源調度層級,您就能控管叢集、主要執行個體和參數伺服器使用的虛擬機器數量和類型。進一步瞭解 Vertex AI 的機器類型AI 平台訓練的機器類型

如果使用自訂處理叢集進行訓練,費用即為您指定的所有機器費用總和。系統會根據工作的總作業時間向您收取費用,而不是以個別機器的有效處理時間計費。

使用「消耗的機器學習單位」計算訓練費用

「工作詳細資料」頁面上顯示的「已使用的機器學習單位」即為計入作業時間後的訓練單位。如要以「已使用的機器學習單位」來計算費用,請使用下列公式:

(Consumed ML units) * (Machine type cost)

示例:

  • 數據資料學家在 us-west1 (奧勒岡州) 區域的 e2-standard-4 機器執行個體上執行訓練工作。在「工作詳細資料」頁面中,「消耗的機器學習單位」欄位會顯示 55.75。計算公式如下:

    55.75 consumed ML units * 0.154114

    這項工作的總費用為 $8.59 美元。

如要查看您的「工作詳細資料」頁面,請前往工作清單,並按一下特定工作的連結。

預測和說明

這份表格列出了批次預測和線上預測的「節點時數」單位價格。「節點時數」代表虛擬機器執行預測工作所花費的時間,或在就緒狀態下等候處理預測或說明要求的時間。

美洲

預測
預測和說明
機器類型 - 每節點時數價格
n1-standard-2 約略值:
us-east4 $0.123 美元
northamerica-northeast1 $0.1203 美元
其他美洲區域 $0.1093 美元
n1-standard-4 約略值:
us-east4 $0.2461 美元
northamerica-northeast1 $0.2405 美元
其他美洲區域 $0.2186 美元
n1-standard-8 約略值:
us-east4 $0.4922 美元
northamerica-northeast1 $0.4811 美元
其他美洲區域 $0.4372 美元
n1-standard-16 約略值:
us-east4 $0.9843 美元
northamerica-northeast1 $0.9622 美元
其他美洲區域 $0.8744 美元
n1-standard-32 約略值:
us-east4 $1.9687 美元
northamerica-northeast1 $1.9243 美元
其他美洲區域 $1.7488 美元
n1-highmem-2 約略值:
us-east4 $0.1532 美元
northamerica-northeast1 $0.1498 美元
其他美洲區域 $0.1361 美元
n1-highmem-4 約略值:
us-east4 $0.3064 美元
northamerica-northeast1 $0.2995 美元
其他美洲區域 $0.2723 美元
n1-highmem-8 約略值:
us-east4 $0.6129 美元
northamerica-northeast1 $0.5991 美元
其他美洲區域 $0.5445 美元
n1-highmem-16 約略值:
us-east4 $1.2257 美元
northamerica-northeast1 $1.1982 美元
其他美洲區域 $1.089 美元
n1-highmem-32 約略值:
us-east4 $2.4515 美元
northamerica-northeast1 $2.3963 美元
其他美洲區域 $2.178 美元
n1-highcpu-2 約略值:
us-east4 $0.0918 美元
northamerica-northeast1 $0.0897 美元
其他美洲區域 $0.0815 美元
n1-highcpu-4 約略值:
us-east4 $0.1835 美元
northamerica-northeast1 $0.1794 美元
其他美洲區域 $0.163 美元
n1-highcpu-8 約略值:
us-east4 $0.3671 美元
northamerica-northeast1 $0.3588 美元
其他美洲區域 $0.326 美元
n1-highcpu-16 約略值:
us-east4 $0.7341 美元
northamerica-northeast1 $0.7176 美元
其他美洲區域 $0.6519 美元
n1-highcpu-32 約略值:
us-east4 $1.4683 美元
northamerica-northeast1 $1.4352 美元
其他美洲區域 $1.3039 美元

歐洲

預測
預測和說明
機器類型 - 每節點時數價格
n1-standard-2 約略值:
europe-west2 $0.1408 美元
其他歐洲區域 $0.1265 美元
n1-standard-4 約略值:
europe-west2 $0.2815 美元
其他歐洲區域 $0.2531 美元
n1-standard-8 約略值:
europe-west2 $0.563 美元
其他歐洲區域 $0.5061 美元
n1-standard-16 約略值:
europe-west2 $1.126 美元
其他歐洲區域 $1.0123 美元
n1-standard-32 約略值:
europe-west2 $2.2521 美元
其他歐洲區域 $2.0245 美元
n1-highmem-2 約略值:
europe-west2 $0.1753 美元
其他歐洲區域 $0.1575 美元
n1-highmem-4 約略值:
europe-west2 $0.3506 美元
其他歐洲區域 $0.3151 美元
n1-highmem-8 約略值:
europe-west2 $0.7011 美元
其他歐洲區域 $0.6302 美元
n1-highmem-16 約略值:
europe-west2 $1.4022 美元
其他歐洲區域 $1.2603 美元
n1-highmem-32 約略值:
europe-west2 $2.8044 美元
其他歐洲區域 $2.5206 美元
n1-highcpu-2 約略值:
europe-west2 $0.105 美元
其他歐洲區域 $0.0944 美元
n1-highcpu-4 約略值:
europe-west2 $0.21
其他歐洲區域 $0.1888 美元
n1-highcpu-8 約略值:
europe-west2 $0.4199 美元
其他歐洲區域 $0.3776 美元
n1-highcpu-16 約略值:
europe-west2 $0.8398 美元
其他歐洲區域 $0.7552 美元
n1-highcpu-32 約略值:
europe-west2 $1.6796 美元
其他歐洲區域 $1.5104 美元

亞太地區

預測
預測和說明
機器類型 - 每節點時數價格
n1-standard-2 約略值:
asia-northeast1 $0.1402 美元
asia-southeast1 $0.1348 美元
australia-southeast1 $0.155 美元
其他亞太區域 $0.1265 美元
n1-standard-4 約略值:
asia-northeast1 $0.2803 美元
asia-southeast1 $0.2695 美元
australia-southeast1 $0.31 美元
其他亞太區域 $0.2531 美元
n1-standard-8 約略值:
asia-northeast1 $0.5606 美元
asia-southeast1 $0.5391 美元
australia-southeast1 $0.6201 美元
其他亞太區域 $0.5061 美元
n1-standard-16 約略值:
asia-northeast1 $1.1213 美元
asia-southeast1 $1.0782 美元
australia-southeast1 $1.2401 美元
其他亞太區域 $1.0123 美元
n1-standard-32 約略值:
asia-northeast1 $2.2426 美元
asia-southeast1 $2.1564 美元
australia-southeast1 $2.4802 美元
其他亞太區域 $2.0245 美元
n1-highmem-2 約略值:
asia-northeast1 $0.1744 美元
asia-southeast1 $0.1678 美元
australia-southeast1 $0.193 美元
其他亞太區域 $0.1575 美元
n1-highmem-4 約略值:
asia-northeast1 $0.3489 美元
asia-southeast1 $0.3357 美元
australia-southeast1 $0.3861 美元
其他亞太區域 $0.3151 美元
n1-highmem-8 約略值:
asia-northeast1 $0.6977 美元
asia-southeast1 $0.6713 美元
australia-southeast1 $0.7721 美元
其他亞太區域 $0.6302 美元
n1-highmem-16 約略值:
asia-northeast1 $1.3955 美元
asia-southeast1 $1.3426 美元
australia-southeast1 $1.5443 美元
其他亞太區域 $1.2603 美元
n1-highmem-32 約略值:
asia-northeast1 $2.791 美元
asia-southeast1 $2.6852 美元
australia-southeast1 $3.0885 美元
其他亞太區域 $2.5206 美元
n1-highcpu-2 約略值:
asia-northeast1 $0.1046 美元
asia-southeast1 $0.1005 美元
australia-southeast1 $0.1156 美元
其他亞太區域 $0.0944 美元
n1-highcpu-4 約略值:
asia-northeast1 $0.2093 美元
asia-southeast1 $0.201 美元
australia-southeast1 $0.2312 美元
其他亞太區域 $0.1888 美元
n1-highcpu-8 約略值:
asia-northeast1 $0.4186 美元
asia-southeast1 $0.4021 美元
australia-southeast1 $0.4624 美元
其他亞太區域 $0.3776 美元
n1-highcpu-16 約略值:
asia-northeast1 $0.8371 美元
asia-southeast1 $0.8041 美元
australia-southeast1 $0.9249 美元
其他亞太區域 $0.7552 美元
n1-highcpu-32 約略值:
asia-northeast1 $1.6742 美元
asia-southeast1 $1.6082 美元
australia-southeast1 $1.8498 美元
其他亞太區域 $1.5104 美元

每種機器類型在您的 Google Cloud 帳單上作為兩個單獨的 SKU 收費:

  • vCPU 費用 (以 vCPU 時數計算)
  • RAM 費用 (以 GB 時數計算)

上表中機器類型的價格近似於使用該機器類型的模型版本每個預測節點的每小時總費用。例如,由於 n1-highcpu-32 機器類型包含 32 個 vCPU 和 28.8 GB 的 RAM,每個節點的每小時定價等於 32 個 vCPU 時數 + 28.8 GB 時數。

上表所列的價格旨在協助您估算預測費用。下表顯示預測機器類型的 vCPU 和 RAM 定價,這會更精確地反映您的 SKU 需要支付的費用:

美洲

預測機器類型 SKU
vCPU
北維吉尼亞州 (us-east4) 每 vCPU 時數 $0.04094575 美元
蒙特婁 (northamerica-northeast1) 每 vCPU 時數 $0.0400223 美元
其他美洲區域 每 vCPU 時數 $0.03635495 美元
RAM
北維吉尼亞州 (us-east4) 每 GB 時數 $0.00548665 美元
蒙特婁 (northamerica-northeast1) 每 GB 時數 $0.0053636 美元
其他美洲區域 每 GB 時數 $0.0048783 美元

歐洲

預測機器類型 SKU
vCPU
倫敦 (europe-west2) 每 vCPU 時數 $0.0468395 美元
其他歐洲區域 每 vCPU 時數 $0.0421268 美元
RAM
倫敦 (europe-west2) 每 GB 時數 $0.0062767 美元
其他歐洲區域 每 GB 時數 $0.0056373 美元

亞太地區

預測機器類型 SKU
vCPU
東京 (asia-northeast1) 每 vCPU 時數 $0.0467107 美元
新加坡 (asia-southeast1) 每 vCPU 時數 $0.04484885 美元
雪梨 (australia-southeast1) 每 vCPU 時數 $0.0515844 美元
其他亞太區域 每 vCPU 時數 $0.0421268 美元
RAM
東京 (asia-northeast1) 每 GB 時數 $0.00623185 美元
新加坡 (asia-southeast1) 每 GB 時數 $0.0060099 美元
雪梨 (australia-southeast1) 每 GB 時數 $0.00691265 美元
其他亞太區域 每 GB 時數 $0.0056373 美元

您可以選擇使用 GPU 加速器進行預測。使用 GPU 時必須支付額外的費用,這筆費用不包含在上表說明的費率資訊內。下表說明各種 GPU 類型的定價:

美洲

加速器 - 每小時費用
NVIDIA_TESLA_K80
愛荷華州 (us-central1) $0.5175 美元
南卡羅來納州 (us-east1) $0.5175 美元
NVIDIA_TESLA_P4
愛荷華州 (us-central1) $0.6900 美元
北維吉尼亞州 (us-east4) $0.6900 美元
蒙特婁 (northamerica-northeast1) $0.7475 美元
NVIDIA_TESLA_P100
奧勒岡 (us-west1) $1.6790 美元
愛荷華州 (us-central1) $1.6790 美元
南卡羅來納州 (us-east1) $1.6790 美元
NVIDIA_TESLA_T4
奧勒岡 (us-west1) $0.4025 美元
愛荷華州 (us-central1) $0.4025 美元
南卡羅來納州 (us-east1) $0.4025 美元
NVIDIA_TESLA_V100
奧勒岡 (us-west1) $2.8520 美元
愛荷華州 (us-central1) $2.8520 美元

歐洲

加速器 - 每小時費用
NVIDIA_TESLA_K80
比利時 (europe-west1) $0.5635 美元
NVIDIA_TESLA_P4
荷蘭 (europe-west4) $0.7475 美元
NVIDIA_TESLA_P100
比利時 (europe-west1) $1.8400 美元
NVIDIA_TESLA_T4
倫敦 (europe-west2) $0.4715 美元
荷蘭 (europe-west4) $0.4370 美元
NVIDIA_TESLA_V100
荷蘭 (europe-west4) $2.9325 美元

亞太地區

加速器 - 每小時費用
NVIDIA_TESLA_K80
台灣 (asia-east1) $0.5635 美元
NVIDIA_TESLA_P4
新加坡 (asia-southeast1) $0.7475 美元
雪梨 (australia-southeast1) $0.7475 美元
NVIDIA_TESLA_P100
台灣 (asia-east1) $1.8400 美元
NVIDIA_TESLA_T4
東京 (asia-northeast1) $0.4255 美元
新加坡 (asia-southeast1) $0.4255 美元
首爾 (asia-northeast3) $0.4485 美元
NVIDIA_TESLA_V100 不適用

定價是以 GPU 為計費單位,如果每個預測節點使用多個 GPU (或如果版本擴充為使用多個節點),費用也會隨之調整。

AI 平台預測會執行多部虛擬機器 (也就是「節點」),藉此替您的模型進行預測作業。根據預設,Vertex AI 會隨時自動調整服務執行的節點數。如果是線上預測,系統會依據需求調整節點數。每個節點可回應多項預測要求;如果是批次預測,系統會調整節點數來縮減執行工作所需的總時間。您可以自訂預測節點數量的調整方式。

系統會根據每個節點針對模型的執行時間計算費用,當中包含:

  • 節點處理批次預測工作的時間。
  • 節點處理線上預測要求的時間。
  • 節點處於就緒狀態,可用於執行線上預測的時間。

每個節點執行一小時的費用為一個「節點時數」預測工作價目表列出了一個節點時數的定價,依據不同區域以及執行的是線上預測或批次預測,這個定價會有所不同。

節點時數能以小數計費。例如,一個節點執行 30 分鐘的費用為 0.5 個節點時數。

舊版 (MLS1) 機器類型和批次預測的費用計算

  • 節點執行時間的測量以一分鐘為單位,無條件進位到最接近的分鐘數。舉例來說,假設節點執行時間為 20.1 分鐘,則應計算 21 分鐘的執行費用。
  • 如果節點執行時間不到 10 分鐘,執行時間應無條件進位到 10 分鐘。舉例來說,假設節點執行時間只有 3 分鐘,則應計算 10 分鐘的執行費用。

Compute Engine (N1) 機器類型的費用計算

  • 節點執行時間的計費以 30 秒為單位累計。也就是說,專案每 30 秒會根據節點當時在 30 秒內使用的 vCPU、RAM 和 GPU 資源來計算費用。

進一步瞭解預測節點的自動調整資源配置

線上預測 批次預測
資源調度的優先目標為降低個別要求的延遲時間。這項服務可讓您的模型在回應要求後幾分鐘的閒置時間內保持就緒狀態。 資源調度的優先度是減少工作的總經過時間。
資源調度功能會影響每月的總費用,如果您的要求數量和頻率較高,將會使用更多節點。 調整資源配置對工作價格的影響不大,但增加新的節點會有一些負擔。

您可以選擇讓這項服務依據流量調度資源 (自動調整資源配置),或是指定要持續執行的節點數量,以免發生延遲 (手動調整資源配置)

  • 如果選擇自動調整資源配置,節點數量會自動調度。如為 AI 平台預測舊版 (MLS1) 機器類型的部署作業,則在無流量期間,節點數量可以縮減為 0。Vertex AI 部署作業和其他類型的 AI 平台預測部署作業無法縮減至零節點。
  • 如果您選擇手動調整資源配置,必須指定要隨時保持執行的節點數量。系統會依據節點的總執行時間向您收費,部署資源時即開始計費,直到您刪除模型版本為止。
如要控管資源調度,請設定批次預測工作要使用的節點數量上限,以及在部署模型時設定要持續運作的節點數量。

最低收費標準以 10 分鐘計

提醒您,就算節點執行時間不到 10 分鐘,系統也會向您收取 10 分鐘的執行費用。舉例來說,假設您採用自動調整資源配置。在沒有流量的期間,如果您在 AI 平台預測中使用舊版 (MLS1) 機器類型,則不會使用任何節點。(如果您在 AI 平台預測中使用其他機器類型,或者使用 Vertex AI,則系統一律會使用至少一個節點)。當您收到一項線上預測要求時,系統增加了一個節點來處理這項要求。要求處理完畢後,節點繼續以就緒狀態執行了數分鐘,然後停止執行。在此情況下,即使節點的執行時間不到 10 分鐘,系統也會針對此節點的工作向您收取 10 個節點分鐘 (相當於 0.17 個節點時數) 的費用。

此外,假如單一節點在 10 分鐘期間內擴充為處理多項線上預測要求,之後停止執行,系統也會向您收取 10 個節點分鐘的費用。

您可以手動調整資源配置,藉此精確控管特定時間內執行的節點數量。不過,就算節點執行時間不到 10 分鐘,系統仍會向您收取 10 分鐘的執行費用。

進一步瞭解節點分配和資源調度功能。

批次預測工作會在完成工作後計費

批次預測工作在完成工作後須支付費用,而非工作期間漸進式工作。工作執行時,系統不會觸發任何已設定的 Cloud Billing 預算快訊。開始執行大型工作之前,建議您先使用少量輸入資料執行部分費用基準工作。

預測計算示例

位於美洲區域的某家房地產公司每週都會針對其服務區域的房價進行預測。他們在某個月執行了四週的批次預測作業,分別使用 3920427738493961 個執行個體。工作僅透過一個節點執行,且每個執行個體的作業處理時間平均為 0.72 秒。

首先,計算每項工作的執行時間長度:

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

由於每項工作皆超過 10 分鐘,因此系統會根據處理時間 (分鐘) 計費:

($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 52 minutes * 1 node = $0.0685711
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 47 minutes * 1 node = $0.061977725
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964

由此得出,該月的總費用為 $0.26 美元。

本示例假定工作是在單一節點上執行,且每個輸入執行個體皆花費相同的時間。在實際使用時,請務必根據使用的節點數量和每個節點的實際執行時間來計算。

Vertex Explainable AI 費用

Vertex Explainable AI 不需要支付額外的預測費用。不過,闡釋工作的處理時間比一般預測工作更長,因此如果在密集使用 Vertex Explainable AI 時啟用自動調整資源配置功能,有可能導致系統自動啟用更多節點,連帶增加預測費用。

Vertex AI 管道

Vertex AI 管道的執行費用是以每個管道執行作業 $0.03 美元來計算。預先發布版不會向您收取執行費用。您也必須為 Vertex AI 管道使用的 Google Cloud 資源支付費用,例如管道元件所耗用的 Compute Engine 資源 (費率與 Vertex AI 訓練相同)。最後,您必須為管道所呼叫的任何服務 (例如 Dataflow) 支付費用。

Vertex AI 特徵儲存庫

Vertex AI 特徵儲存庫的價格取決於線上和離線儲存空間中的特徵資料量,以及線上服務的可用性。「節點時數」代表虛擬機器提供特徵資料的時間,或在就緒狀態下等候處理特徵資料要求的時間。

作業 價格
線上儲存空間 每 GB 每月 $0.25 美元
離線儲存空間 每 GB 每月 $0.023 美元
線上提供 每小時每節點 $0.94 美元
批次匯出 每 GB $0.005 美元

啟用特徵值監控功能後,系統會針對上述費用和下列費用收費,並額外收費:

  • 分析的所有資料每 GB $3.50 美元。啟用快照分析時,系統會一併納入 Vertex AI 特徵儲存庫中的資料快照。啟用匯入功能分析時,系統會一併納入批次擷取的資料。
  • 使用特徵值監控的其他 Vertex AI 特徵儲存庫作業會產生下列費用:
    • 快照分析功能會根據您的監控間隔設定,定期擷取特徵值快照。
    • 匯出快照的費用與一般批次匯出作業相同。

快照分析範例

數據資料學家可針對 Vertex AI 特徵儲存庫啟用特徵值監控功能,並啟用每日快照分析的監控功能。管道每天會執行管道進行監控。管道會掃描 2 GB 的資料在 Vertex AI 特徵儲存庫,並匯出包含 0.1 GB 資料的快照。一天的分析總費用為:

(0.1 GB * $3.50) + (2 GB * $0.005) = $0.36

擷取分析範例

數據資料學家可針對 Vertex AI 特徵儲存庫啟用特徵值監控功能,並啟用擷取作業的監控功能。擷取作業會將 1 GB 的資料匯入 Vertex AI 特徵儲存庫。特徵值監控的總費用為:

(1 GB * $3.50) = $3.50

Vertex 機器學習中繼資料

中繼資料儲存空間的計算單位是二進位 GB (GiB),1 GiB 為 1,073,741,824 位元組。這種計算單位又稱為 gibibyte

以中繼資料儲存空間來說,Vertex 機器學習中繼資料的費用為每月每 GiB $10 美元。價格是依 MB 為單位按比例計算。舉例來說,如果您儲存 10 MB 的中繼資料,系統將向您收取這 10 MB 中繼資料的每月 $0.10 美元。

所有支援 Vertex 機器學習中繼資料的區域價格都相同。

Vertex AI TensorBoard

如要使用 Vertex AI TensorBoard,請要求專案的 IAM 管理員將角色指派給 Vertex AI TensorBoard 網頁應用程式使用者角色。且 Vertex AI 管理員角色也具備存取權。

Vertex AI TensorBoard 會收取每個不重複使用者的每月 $300 美元費用。系統會透過 Vertex AI TensorBoard UI 評估活躍使用者。此外,您也必須支付與 Vertex AI TensorBoard 搭配使用的 Google Cloud 資源費用,例如儲存在 Cloud Storage 中的 TensorBoard 記錄檔。

Vertex AI Vizier

Vertex AI Vizier 是 Vertex AI 中的黑箱最佳化服務。Vertex AI Vizier 定價模式包括:

  • 使用 RANDOM_SEARCHGRID_SEARCH 的試用期不收費。進一步瞭解搜尋演算法
  • 當月前 100 次 Vertex AI Vizier 試用期為免費項目 (使用 RANDOM_SEARCHGRID_SEARCH 的試用期不會計入這個總數)。
  • 100 個 Vertex AI Vizier 試用期結束後,凡是在相同月份的後續試用期費用,皆以每試用期 $1 美元的價格計費 (使用 RANDOM_SEARCHGRID_SEARCH 的試用期皆不收費)。

Vertex AI Matching Engine

Vertex AI Matching Engine 的最鄰近搜尋服務定價包括:

  • 每個用於代管已部署索引的 VM 的每節點時數定價。
  • 建構新索引並更新現有索引的費用。

建構與更新索引的資料處理量計算單位是二進位 GB (GiB),而 1 GiB 為 1,073,741,824 個位元組。這種計算單位又稱為 gibibyte

針對所有地區處理的資料,Vertex AI Matching Engine 會依據每 GiB (GiB) 的費用 $3.00 美元。

下表摘要說明在有相符引擎的所有區域中,提供索引服務的價格。

美洲

機器類型 - 區域 - 每節點時數價格
n1-standard-16
us-central1 $1.0640 美元
us-east1 $1.0640 美元
us-east4 $1.1984 美元
us-west1 $1.0640 美元
n1-standard-32
us-central1 $2.1280 美元
us-east1 $2.1280 美元
us-east4 $2.3968 美元
us-west1 $2.1280 美元

歐洲

機器類型 - 區域 - 每節點時數價格
n1-standard-16
europe-west1 $1.1715 美元
n1-standard-32
europe-west1 $2.3430 美元

亞太地區

機器類型 - 區域 - 每節點時數價格
n1-standard-16
asia-southeast1 $1.3126 美元
n1-standard-32
asia-southeast1 $2.6252 美元

Matching Engine 定價範例

Vertex AI Matching Engine 定價取決於資料大小、要執行的每秒查詢次數 (QPS) 和使用的節點數量。如要取得預估放送費用,您必須計算資料總大小。 資料大小是指嵌入/向量*的數量,每個維度有 4 個位元組。取得資料大小後,您就可以計算放送費用和建築物費用。放送費用加上建築物費用等於您的每月總費用。

  • 服務費用:# 個備用資源/資料分割 * # 資料分割 (~data size/20GB) * $1.064/小時 * 24 小時/天 * 30 天/月
  • 建築物費用:資料大小(GB) * 每 GB $3 美元 * 每月更新次數

每月索引建構費用為資料大小 * 每 GB 3.00。更新頻率不僅不會影響放送費用,只是建構費用。

嵌入/向量數量 維度數量 每秒查詢次數 (QPS) 更新頻率 每月指數建構費用預估 節點 預估每月放送費用
2,000 萬 128 1,000 每月 $30 1 $766 美元
1 億 256 3,000 每週 $1,200 美元 15 $11,491 美元
5 億 128 20,000 每週 $3,000 美元 260 $199,160 美元
10 億 512 5,000 每月 $6,000 美元 500 $383,000 美元

所有範例皆以 us-central1 中的 n1-standard-16 為基礎。您產生的費用會因召回率和延遲時間規定而有所不同。每月預估費用與控制台使用的節點數量直接相關。如要進一步瞭解會影響費用的設定參數,請參閱影響回呼和延遲時間的設定參數

如果您的每秒查詢次數 (QPS) 偏高,可將這些查詢批次處理,最多可將總費用降低 30% 至 40%。

Vertex AI 模型註冊資料庫

Vertex AI 模型存放區是中央存放區,可用來追蹤及列出模型和模型版本。您可以將模型匯入 Vertex AI,該模型會顯示在 Vertex AI 模型存放區中。使用 Vertex AI 模型存放區中的模型不需要支付任何費用。只有在將模型部署至端點或對模型執行批次預測時,系統才會產生費用。費用取決於您部署的模型類型。

如要進一步瞭解從 Vertex AI 模型存放區部署自訂模型的定價,請參閱自訂訓練模型。如要進一步瞭解如何部署 AutoML 模型的定價,請參閱 AutoML 模型的定價

Vertex AI Model Monitoring

將模型部署至實際工作環境後,Vertex AI 可讓您監控模型的持續有效性。詳情請參閱 Vertex AI 模型監控簡介

使用 Vertex AI 模型監控時,您必須支付下列項目的費用:

  • 每分析 1 GB 資料 $3.50 美元,包括提供的訓練資料和 BigQuery 資料表中記錄的預測資料。
  • 搭配模型監控功能使用的其他 Google Cloud 產品也會產生費用,例如啟用歸因監控功能的 BigQuery 儲存空間或批次說明。

下列區域支援 Vertex AI 模型監控服務:us-central1europe-west4asia-east1asia-southeast1。所有區域的價格均相同。

資料轉換成 TfRecord 格式後,系統就會開始測量資料大小。

設定 Vertex AI 模型監控工作時,訓練資料集會產生一次性費用。

預測資料集包括從線上預測收集的記錄檔。由於預測要求會在不同的時間範圍內送達,系統會收集每個時間範圍的資料,並依據每個預測期間分析的資料總和來計算費用。

範例:數據資料學家針對其模型的預測流量執行模型監控。

  • 模型是透過 BigQuery 資料集來訓練。轉換為 TfRecord 後的資料大小為 1.5 GB。
  • 介於下午 1:00 - 2:00 之間記錄的預測資料量為 0.1 GB,下午 3:00 - 4:00 之間為 0.2 GB。
  • 設定模型監控工作的總價為:

    (1.5 GB * $3.50) + ((0.1 GB + 0.2 GB) * $3.50) = $6.30

Vertex AI Workbench

定價包含您使用的運算和儲存空間資源、Vertex AI Workbench 執行個體的管理費用,以及您使用的其他 Google Cloud 資源。詳情請參閱下列各節的說明。

運算和儲存空間資源

運算和儲存空間資源的費用與您目前支付 Compute EngineCloud Storage 費用相同。

管理費

除了基礎架構使用費用外,您還必須支付 Vertex AI Workbench 管理費用 (如下表所示)。

如要取得定價資訊,請選取代管的筆記本或由使用者管理的筆記本。

代管型筆記本

SKU 每小時管理費
個 vCPU 每個核心 0.05 美元
T4、K80 和 P4 (標準 GPU) 每個 GPU $0.35 美元
P100、V100 和 A100 GPU (進階 GPU) 每個 GPU $2.48 美元

使用者管理的筆記本

SKU 每小時管理費
個 vCPU 每個核心 0.005 美元
T4、K80 和 P4 (標準 GPU) 每個 GPU $0.035 美元
P100、V100 和 A100 GPU (進階 GPU) 每個 GPU $0.25 美元

其他 Google Cloud 資源

除了先前提及的費用外,您也必須為自己使用的任何 Google Cloud 資源付費。舉例來說:

  • 資料分析服務:您每次從筆記本發出 SQL 查詢時,都會產生 BigQuery 費用。相關資訊請見 BigQuery 定價

  • 客戶管理的加密金鑰:使用客戶管理的加密金鑰時可能會產生相關費用。您的代管的筆記本或由使用者管理的筆記本執行個體每次使用 Cloud Key Management Service 金鑰時,系統都會依據 Cloud KMS 金鑰作業費率對該項作業收費 (請參閱 Cloud Key Management Service 定價)。

深度學習容器、深度學習 VM 和 AI 平台管道

針對深度學習容器、深度學習 VM 映像檔和 AI 平台管道,系統會依據您使用的運算和儲存空間資源計算價格。這些資源的費率會與您目前為 Compute EngineCloud Storage 支付的費率相同。

除了運算和儲存空間費用外,您也必須為自己使用的 Google Cloud 資源付費。 舉例來說:

  • 資料分析服務:您每次從筆記本發出 SQL 查詢時,都會產生 BigQuery 費用。相關資訊請見 BigQuery 定價

  • 客戶管理的加密金鑰:使用客戶管理的加密金鑰時可能會產生相關費用。您的代管的筆記本或由使用者管理的筆記本執行個體每次使用 Cloud Key Management Service 金鑰時,系統都會依據 Cloud KMS 金鑰作業費率對該項作業收費 (請參閱 Cloud Key Management Service 定價)。

資料標籤

Vertex AI 可讓您為預計要用於訓練自訂機器學習模型的資料集合申請人工標籤服務。服務價格是根據標籤工作的類型計算。

  • 如果是一般標籤工作,則價格取決於註解單位數。
    • 如果是圖片分類工作,則單位取決於圖片數量和標籤人員數量。舉例來說,假設有一張圖片,標籤人員數量為 3,則圖片將計為 1 * 3 = 3 個單位。單一標籤和多標籤分類的價格相同。
    • 如果是圖片定界框工作,則單位取決於在圖片中識別的定界框數量和標籤人員數量。舉例來說,假設某張圖片有 2 個定界框,標籤人員數為 3,則圖片將計為 2 * 3 = 6 個單位。使用不含定界框的圖片不須付費。
    • 如果是圖片區隔/旋轉框/折線/多邊形工作,則單位的計算方式與圖片定界框工作相同。
    • 如果是影片分類工作,則單位取決於影片長度 (每 5 秒為一個價格單位) 和標籤人員數量。舉例來說,假設影片的長度為 25 秒,標籤人員數量為 3,則影片將計為 25/5 * 3 = 15 個單位。單一標籤和多標籤分類的價格相同。
    • 如果是影片物件追蹤工作,則單位取決於在影片中識別的物件數量和標籤人員數量。舉例來說,假設影中片有 2 個物件,標籤人員數量為 3,則影片將計為 2 * 3 = 6 個單位。使用不含物件的影片不須付費。
    • 如果是影片動作辨識工作,則單元的決定方式與影片物件追蹤工作相同。
    • 如果是文字分類工作,則單位取決於文字長度 (每 50 個單字為一個價格單位) 和標籤人員數量。舉例來說,假設一段文字有 100 個單字,標籤人員數量為 3,則文字將計為 100/50 * 3 = 6 個單位。單一標籤和多標籤分類的價格相同。
    • 如果是文字情緒工作,則單位的計算方式與文字分類工作相同。
    • 如果是文字內容實體擷取工作,則單位取決於文字長度 (每 50 個單字為一個價格單位)、識別的實體數,以及標籤人員數量。舉例來說,假設一段文字有 100 個單字和 2 個實體,標籤人員數量為 3,則文字將計為 100/50 * 2 * 3 = 12 個單位。使用不含實體的文字不須付費。
  • 圖片/影片/文字分類和文字情緒工作的標籤集過大可能會導致標籤人員無法追蹤類別。因此,系統一次最多只會傳送 20 個類別給標籤人員。舉例來說,如果標籤工作的標籤集大小為 40,則每個資料項目將送交人工審查 40/20 = 2 次,因此系統會收取 2 倍的費用 (如上方計算結果所示)。

  • 對於已啟用自定義標籤功能的標籤工作,每個資料項目均計為 1 個自定義標籤人員單位。

  • 對於帶有由模型生成的註解的資料項目的主動學習標籤工作(沒有標籤人員的幫助),每個資料項目均計為 1 個主動學習單元。

  • 對於帶有由標籤人員生成的註解的資料項目的主動學習標籤工作,如上所述,每個資料項目都被視為常規標籤工作。

下表提供每位標籤人員每 1,000 單位的價格,這是依各目標適用的單位計算而得。級別 1 的價格適用於每項 Google Cloud 專案中每個月的前 50,000 個單位,級別 2 的價格則適用於專案中每個月的後續 950,000 至 1,000,000 個單位。 如果每月會超過 1,000,000 個單位,請聯絡我們取得定價。

資料類型 目標 單位 級別 1 級別 2
圖片 分類 圖片 $35 美元 $25 美元
定界框 定界框 $63 美元 $49 美元
區隔 區隔 $870 美元 $850 美元
旋轉框 定界框 $86 美元 $60 美元
多邊形/折線 多邊形/折線 $257 美元 $180 美元
影片 分類 5 秒影片 $86 美元 $60 美元
物件追蹤 定界框 $86 美元 $60 美元
動作辨識 30 秒影片中的事件 $214 美元 $150 美元
英文文字 分類 50 個單字 $129 美元 $90 美元
情緒 50 個單字 $200 美元 $140 美元
實體擷取 實體 $86 美元 $60 美元
主動學習 全部 資料項目 $80 美元 $56 美元
自定義標籤人員 全部 資料項目 $80 美元 $56 美元

必須使用 Cloud Storage

除了這份文件提及的費用之外,在 Vertex AI 的生命週期內,您必須將資料和程式檔案儲存在 Cloud Storage 值區中。儲存上述項目時,您必須遵守《Cloud Storage 定價政策》的規定。

在下列情況下,您必須使用 Cloud Storage:

  • 為定制訓練模型暫存訓練應用程式套件。

  • 儲存訓練輸入資料。

  • 儲存訓練工作的輸出資料。Vertex AI 不會要求您長期儲存這些資料,因此您可以在作業完成後移除這些檔案。

免費的資源管理操作功能

您可以免費使用 AI Platform 提供的資源管理操作功能。不過請注意,AI Platform 配額政策對部分操作項目設有限制。

資源 免費操作功能
模型 create、get、list、delete
版本 create、get、list、delete、setDefault
工作 get、list、cancel
作業 get、list、cancel、delete

Google Cloud 費用

如果您將要分析的圖片儲存在 Cloud Storage 中,或是在使用 Vertex AI 時一併使用了其他 Google Cloud 資源,則須依據相關服務的使用情況支付額外費用。

如要在 Google Cloud Console 中查看目前的帳單狀態 (包括用量和目前的帳單),請參閱「帳單」頁面。如要進一步瞭解如何管理帳戶,請參閱 Cloud Billing 說明文件帳單與付款支援一文。

後續步驟