AI Commerce Search

Search te permite ofrecer resultados de productos de alta calidad que se pueden personalizar según las necesidades de tu empresa. Puedes aprovechar la comprensión contextual y de consultas de Google para mejorar el descubrimiento de productos en tu sitio web y tus aplicaciones móviles.

Las únicas operaciones de búsqueda que se cobran son la solicitud de resultados de búsqueda o de exploración llamando al método Search. No se aplican cargos por importar o gestionar eventos de usuario o información de catálogos. Tampoco se cobra por usar el LLM de recomendaciones preentrenado.

Los cargos se basan en el tipo de consulta procesada. Una clasificación inicial de la intención determina si una consulta es conversacional o una búsqueda de producto. El filtrado conversacional tiene el mismo coste que las consultas normales.

Las consultas de búsqueda y exploración cuestan 2,50 USD por cada 1000 solicitudes.

Ejemplo 1

En este ejemplo se ilustra cómo se cobran las consultas de búsqueda.

En este ejemplo, la aplicación de un cliente ha hecho 15 millones de consultas de búsqueda por palabra clave y 10 millones de consultas de navegación en un mes. Así es como calcularíamos el coste total para el cliente:

• Consultas de búsqueda = 15 millones
• Consultas de navegación = 10 millones
• Total de consultas del mes = 15 millones + 10 millones = 25 millones
• Agent Search para comercio: 2,50 USD por cada 1000 consultas

Coste total para el cliente = 25 millones de consultas x 2,50 USD/1000 consultas = 62.500 USD

Ejemplo 2

Este ejemplo ilustra cómo se calculan los cargos en función del tipo de consulta.

En este ejemplo, la aplicación de un cliente ha procesado un total de 20 millones de consultas en un mes. Una clasificación inicial de la intención determinó que el 10% de estas consultas eran conversacionales, mientras que el 90% restante eran consultas de búsqueda de productos:

• Total de consultas del mes = 20 millones
• Consultas de filtrado de productos conversacionales = 10% x 20 millones = 2 millones
• Consultas de búsqueda de productos = 90% x 20 millones = 18 millones
• Cargos por el filtrado de productos conversacional: 2 millones de consultas x (6,00 USD / 1000 consultas) = 12.000 USD
• Cargos de búsqueda: 18 millones de consultas x (2,50 USD / 1000 consultas) = 45.000 USD

Coste total para el cliente = 12.000 USD + 45.000 USD = 57.000 USD

Prueba sin coste económico: puedes probar las recomendaciones con 600 USD en crédito sin coste económico. El crédito sin coste económico se concede automáticamente cuando te registras y caduca a los seis meses a partir de ese momento. Estos créditos se conceden a tu cuenta de facturación y no se ven afectados por el número de proyectos conectados a ella. Por ejemplo, si tienes tres proyectos vinculados a tu cuenta de facturación, esta seguirá recibiendo 600 USD en créditos sin coste económico. Este crédito suele bastar para entrenar un modelo y valorar su rendimiento en producción con una prueba A/B de dos semanas. Consulta Implementar AI Commerce Search.

No se aplican cargos por importar o gestionar eventos de usuario o información de catálogos. Las únicas operaciones de recomendaciones que se cobran son el entrenamiento, el ajuste o la solicitud de predicciones llamando al método predict.

El coste del entrenamiento se calcula por nodo y hora y se cobra a diario si el modelo se está entrenando o si has enviado una solicitud para reanudar el entrenamiento. Si pausas o eliminas el modelo, se dejan de aplicar cargos. Consulta la documentación sobre cómo gestionar el entrenamiento.

El coste del ajuste de los modelos activos se calcula por nodo y hora y se cobra una vez completado correctamente el ajuste. Solo se te cobra por un ajuste incompleto si pausas o eliminas el modelo mientras dicha operación está en curso. En ese caso, se facturan las horas de nodo que se hayan consumido antes de detener el ajuste del modelo. Consulta la documentación sobre cómo gestionar el ajuste.

Ejemplo A

En este ejemplo se ilustra cómo se aplica cada uno de los niveles de precios por las solicitudes de predicción mensuales.

La aplicación de un gran minorista ha hecho 1000 millones de solicitudes de predicción durante el mes. Entrena tres modelos que, de forma predeterminada, se vuelven a entrenar automáticamente una vez al día. Eso suma unas 500 horas de nodo de entrenamiento de modelos al mes. Como los modelos de recomendaciones se ajustan trimestralmente de forma predeterminada, los modelos han acumulado unas 300 horas de nodo por ajuste, lo que supone 100 horas de nodo al mes.

Para calcular el coste del mes, primero debemos averiguar cuánto han costado las solicitudes de predicción. El precio se calcula por bloques de 1000 solicitudes, así que el coste depende del nivel, es decir, del número de solicitudes de predicción realizadas al mes.

1. Primeros 20 millones de predicciones = 20 millones de predicciones / 1000 * 0,27 USD = 5400 USD
2. 280 millones de predicciones siguientes = 280 millones de predicciones / 1000 * 0,18 USD = 50.400 USD
3. 700 millones de predicciones siguientes = 700 millones de predicciones / 1000 * 0,10 USD = 70.000 USD

A continuación vamos a calcular el coste del entrenamiento y del ajuste.

1. Cargo por entrenamiento: 500 horas de nodo * 2,50 USD = 1250 USD
2. Cargo por ajuste: 100 horas de nodo * 2,50 USD = 250 USD

Por lo tanto, el coste total de las predicciones, el entrenamiento y el ajuste durante el mes en cuestión asciende a 127.300 USD.

Ejemplo B

En este ejemplo se ilustra un caso práctico de menor volumen.

Un minorista hace 10 millones de solicitudes de predicción al mes y entrena un solo modelo al día que, de forma predeterminada, se vuelve a entrenar automáticamente una vez al día. Eso suma unas 150 horas de nodo de entrenamiento del modelo al mes. Con el ajuste trimestral, el modelo ha acumulado unas 90 horas de nodo por ajuste, pero, para averiguar el coste mensual, tomamos la media, es decir, 30 horas de nodo.

Vamos a calcular el coste por un mes de uso. Como no se han superado los 20 millones de solicitudes de predicción durante el mes,todas se cobran según el primer nivel de precios,es decir, 0, 27 USD por cada 1000 solicitudes.

1. 10 millones de predicciones = 10 millones de predicciones / 1000 * 0,27 USD = 2700 USD

Para calcular el coste del entrenamiento y del ajuste:

1. Cargo por entrenamiento: 150 horas de nodo * 2,50 USD = 375 USD
2. Cargo por ajuste: 30 horas de nodo * 2,50 USD = 75 USD

Por lo tanto, el coste total de las predicciones, el entrenamiento y el ajuste durante el mes en cuestión asciende a 3150 USD.

AI Commerce Search registra un error en Google Cloud Observability por cada solicitud a la API que da como resultado un error (por ejemplo, las solicitudes de eventos de usuario que contengan un JSON que no es válido o las solicitudes de importación de elementos del catálogo que tengan un precio negativo). AI Commerce Search también registra un error por cada solicitud de predicción con un elemento de catálogo que no se encuentra en el catálogo importado.

Google Cloud Observability cobra en función de los GiB de registros almacenados. (Los registros se conservan durante un mes). Los primeros 50 GiB de registros por mes y proyecto son sin coste económico. Después, Google Cloud Observability cobra 0,50 USD por cada GiB de registros. El tamaño de los datos de registro depende del tamaño de la carga útil de JSON. Un GiB corresponde a 200.000 errores de recomendaciones aproximadamente.

Para obtener más información, consulta la página de precios de Google Cloud Observability.

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