AI Commerce Search

Mit Search können Sie qualitativ hochwertige Produktergebnisse bereitstellen, die sich an Ihre geschäftlichen Anforderungen anpassen lassen. Mit dem Abfrage- und Kontextverständnis von Google können Sie die Produkterkennung auf Ihrer Website und in mobilen Anwendungen verbessern.

Die einzigen Suchvorgänge, für die Gebühren anfallen, sind Anfragen zu Such- oder Browsergebnissen durch Aufrufen der Methode Search. Für das Importieren oder Verwalten von Nutzerereignissen oder Kataloginformationen fallen keine Gebühren an. Für die Verwendung des vortrainierten Recommendations LLM fallen ebenfalls keine Gebühren an.

Die Kosten richten sich nach der Art der verarbeiteten Abfrage. Eine erste Absichtsklassifizierung bestimmt, ob es sich bei einer Anfrage um eine Unterhaltung oder eine Produktsuche handelt. Die konversationelle Filterung kostet genauso viel wie normale Abfragen.

Such- und Browsing-Anfragen kosten 2,50 $ pro 1.000 Anfragen.

Beispiel 1

Dieses Beispiel zeigt, wie Suchanfragen abgerechnet werden.

In diesem Beispiel hat die Anwendung eines Kundenunternehmens in einem Monat 15 Millionen Keyword-Suchanfragen und 10 Millionen Suchanfragen zum Durchsuchen gestellt. So würden wir die Gesamtkosten für den Kunden berechnen:

• Suchanfragen = 15 Millionen
• Abfragen durchsuchen = 10 Millionen
• Gesamtzahl der Abfragen für den Monat = 15 Millionen + 10 Millionen = 25 Millionen
• Agent Search für die Suche im Handel: 2,50 $/1.000 Abfragen

Gesamtkosten für den Kunden = 25 Millionen Abfragen × 2,50 $/1.000 Abfragen = 62.500 $

Beispiel 2

Dieses Beispiel zeigt, wie die Kosten basierend auf dem Abfragetyp berechnet werden.

In diesem Beispiel hat die Anwendung eines Kundenunternehmens in einem Monat insgesamt 20 Millionen Abfragen verarbeitet. Eine erste Absichtsklassifizierung ergab, dass 10% dieser Abfragen konversationell waren, während die restlichen 90% Produktsuchanfragen waren:

• Gesamtzahl der Abfragen für den Monat: 20 Millionen
• Dialogbasierte Abfragen zur Produktfilterung: 10% × 20 Millionen = 2 Millionen
• Produktsuchanfragen = 90% × 20 Millionen = 18 Millionen
• Kosten für die dialogbasierte Produktfilterung: 2 Millionen Abfragen × (6 $ / 1.000 Abfragen) = 12.000 $
• Suchgebühren: 18 Millionen Abfragen × (2,50 $ / 1.000 Abfragen) = 45.000 $

Gesamtkosten für den Kunden: 12.000 $ + 45.000 $ = 57.000 $

Kostenloser Testzeitraum: Sie können Empfehlungen mit einem Gratisguthaben im Wert von 600 $ testen. Das Gratisguthaben wird Ihnen bei der Registrierung automatisch zugewiesen und verfällt nach 6 Monaten. Diese Guthaben werden Ihrem Rechnungskonto gutgeschrieben und sind nicht von der Anzahl der Projekte betroffen, die mit Ihrem Rechnungskonto verknüpft sind. Wenn Sie beispielsweise drei Projekte mit Ihrem Rechnungskonto verknüpft haben, erhalten Sie trotzdem ein Guthaben von 600 $. Dieses Guthaben reicht normalerweise dafür aus, ein Modell zu trainieren und seine Leistung in der Produktion im Rahmen eines zweiwöchigen A/B-Tests zu testen. Siehe AI Commerce Search implementieren.

Für das Importieren oder Verwalten von Nutzerereignissen oder Kataloginformationen fallen keine Gebühren an. Die einzigen Empfehlungsvorgänge, für die Gebühren anfallen, sind Training, Feinabstimmung oder Vorhersageanfragen durch Aufrufen der predict-Methode.

Trainingskosten (pro Knoten und Stunde) werden auf Tagesbasis abgerechnet, wenn das Modell aktiv trainiert wird oder wenn Sie eine Wiederaufnahme des Trainings angefordert haben. Wenn das Modell pausiert oder gelöscht wird, fallen keine Gebühren mehr an. Siehe auch die Dokumentation zur Trainingsverwaltung.

Feinabstimmungskosten (pro Knoten und Stunde) für aktive Modelle werden nach erfolgreichem Abschluss der Feinabstimmung berechnet. Für eine unvollständige Feinabstimmung fallen nur dann Gebühren an, wenn ein Modell während der laufenden Feinabstimmung pausiert oder gelöscht wird. In diesem Fall werden Ihnen die verbrauchten Knotenstunden bis zum Abbruch der Modellfeinabstimmung berechnet. Siehe auch die Dokumentation zur Feinabstimmungsverwaltung.

Beispiel A

Dieses Beispiel verdeutlicht die Anwendung der verschiedenen Preisstufen auf monatliche Vorhersageanfragen.

In diesem Beispiel gehen wir davon aus, dass die Anwendung eines großen Einzelhändlers in einem bestimmten Monat 1.000.000.000 Vorhersageanfragen gestellt hat. Sie trainiert drei Modelle, die standardmäßig einmal am Tag automatisch neu trainiert werden. Das ergibt etwa 500 Knotenstunden im Monat für das Modelltraining. Empfehlungsmodelle werden standardmäßig einmal im Quartal einer Feinabstimmung unterzogen. In diesem Beispiel wurden für eine Modellfeinabstimmung jeweils etwa 300 Knotenstunden aufgewendet, auf den Monat umgerechnet also 100 Knotenstunden.

Zur Berechnung der Kosten für diesen Monat ermitteln wir im ersten Schritt die Kosten der Vorhersageanfragen. Die Preise werden in Tausender-Anfrageblöcken berechnet und die Kosten sind nach der Anzahl monatlicher Vorhersageanfragen gestaffelt.

1. Die ersten 20.000.000 Vorhersagen = 20.000.000 Vorhersagen / 1.000 * 0,27 $ = 5.400 $
2. Die nächsten 280.000.000 Vorhersagen = 280.000.000 Vorhersagen / 1.000 * 0,18 $ = 50.400 $
3. Die nächsten 700.000.000 Vorhersagen = 700.000.000 Vorhersagen / 1.000 * 0,10 $ = 70.000 $

Nun berechnen wir die Kosten für Training und Feinabstimmung.

1. Trainingsgebühr = 500 Knotenstunden * 2,50 $ = 1.250 $
2. Feinabstimmungsgebühr = 100 Knotenstunden * 2,50 $ = 250 $

Die Gesamtkosten für Vorhersagen, Training und Feinabstimmung in dem betrachteten Monat betragen 127.300 $.

Beispiel B

In diesem Beispiel sehen wir uns einen Anwendungsfall mit weniger Volumen an.

In diesem Beispiel stellt ein Einzelhändler 10.000.000 Vorhersageanfragen in einem Monat und trainiert jeden Tag ein einziges Modell, das standardmäßig automatisch einmal am Tag neu trainiert wird. Das ergibt pro Monat etwa 150 Knotenstunden für das Modelltraining. Für die vierteljährliche Feinabstimmung des Modells fallen jeweils etwa 90 Knotenstunden an. Wir setzen für die monatlichen Kosten demnach einen Monatsdurchschnitt von 30 Knotenstunden an.

Berechnen wir nun den Preis für einen Nutzungsmonat. Weil die Anzahl der Vorhersageanfragen für diesen Monat unter 20.000.000 liegt, gelten für alle Anfragen die Preise der ersten Preisstufe, also 0,27 $ pro 1.000 Anfragen.

1. 10.000.000 Anfragen = 10.000.000 Anfragen / 1.000 * 0,27 $ = 2.700 $

Berechnung der Kosten für Training und Feinabstimmung:

1. Trainingsgebühr = 150 Knotenstunden * 2,50 $ = 375 $
2. Feinabstimmungsgebühr = 30 Knotenstunden * 2,50 $ = 75 $

Die Gesamtkosten für Vorhersagen, Training und Feinabstimmung in dem betrachteten Monat betragen 3.150 $.

AI Commerce Search protokolliert einen Fehler in Google Cloud Observability für jede API-Anfrage, die zu einem Fehler führt, z. B. eine Nutzerereignisanfrage, die fehlerhafte JSON-Daten enthält, oder eine Importanfrage für Katalogelemente mit einem negativen Preis. AI Commerce Search protokolliert außerdem für jede Vorhersageanfrage mit einem Katalogelement, das nicht im importierten Katalog enthalten ist, einen Fehler.

In Google Cloud Observability werden die Gebühren pro GiB gespeicherter Logs berechnet. (Logs werden einen Monat lang aufbewahrt.) Die ersten 50 GiB an Logs pro Monat und Projekt sind kostenlos. Danach werden für Google Cloud Observability 0, 50 $ pro GiB an Logs berechnet. Die Größe der Logging-Daten hängt von der Größe Ihrer JSON-Nutzlast ab. Ein GiB würde jedoch ungefähr 200.000 Empfehlungsfehler enthalten.

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Google Cloud Observability – Preise.

• Lesen Sie die Dokumentation zu AI Commerce Search.
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