Vertex AI Search für Einzelhandelspreise
Preise sind in US-Dollar ($) angegeben. Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegeben sind.
Suchgebühren
Mit der Google Suche können Sie qualitativ hochwertige Produktergebnisse liefern, die an Ihre Geschäftsanforderungen angepasst werden können. Sie können die Abfrage und das Kontextverständnis von Google nutzen, um die Produktsuche auf Ihrer Website und in Ihren mobilen Anwendungen zu verbessern.
Die einzigen kostenpflichtigen Suchvorgänge sind das Aufrufen der Methode Search zum Anfordern von Such- oder Durchsuchen-Ergebnissen. Für das Importieren oder Verwalten von Nutzerereignissen oder Kataloginformationen fallen keine Kosten an. Die Nutzung des vortrainierten Empfehlungs-LLM ist ebenfalls kostenlos.
Such- und Stöberabfragen werden mit 2,50 $pro 1.000 Anfragen berechnet.
Beispiel
In diesem Beispiel sehen Sie, welche Kosten für Suchanfragen abgerechnet werden.
In diesem Beispiel hat die Anwendung eines Kunden 15 Millionen Keyword-Suchanfragen und 10 Millionen Stöberabfragen in einem Monat durchgeführt. So berechnen wir die Gesamtkosten für die Kundschaft:
- Suchanfragen = 15 Millionen
- Stöberabfragen = 10 Millionen
- Gesamtzahl der Suchanfragen für den Monat = 15 Millionen + 10 Millionen = 25 Millionen
- Vertex AI Search for Retail Search = 2,50 $/1.000 Abfragen
Gesamtkosten für den Kunden = 25 Millionen Abfragen x 2,50 $/1.000 Anfragen = 62.500 $
Gebühren für Empfehlungen
Kostenlos testen:Sie können Empfehlungen mit einem Guthaben von 600 $ausprobieren. Kostenloses Guthaben wird bei der Registrierung automatisch gewährt und verfällt sechs Monate nach der Registrierung. Dieses Guthaben wird Ihrem Rechnungskonto gutgeschrieben und hat keine Auswirkungen auf die Anzahl der mit Ihrem Rechnungskonto verknüpften Projekte. Wenn beispielsweise drei Projekte mit Ihrem Rechnungskonto verknüpft sind, erhält Ihr Rechnungskonto weiterhin 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 Vertex AI Search for Retail implementieren.
Für das Importieren oder Verwalten von Nutzerereignissen oder Kataloginformationen fallen keine Gebühren an. Die einzigen Empfehlungsvorgänge, für die Gebühren anfallen, sind das Trainieren, Anpassen oder Anfordern von Vorhersagen durch Aufrufen der Vorhersagemethode.
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.
| Vorhersageanfragen pro Monat | Preis pro 1.000 Vorhersagen |
|---|---|
| Maximal 20.000.000 | 0,27 $ |
| Nächste 280.000.000 | 0,18 $ |
| Ab 300.000.000 | 0,10 $ |
| Feature | Preis |
|---|---|
| Training und Feinabstimmung | 2,50 $ pro Knoten und Stunde |
Beispiele
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. Standardmäßig werden Empfehlungsmodelle vierteljährlich abgestimmt. In diesem Beispiel fallen für die Modellabstimmung etwa 300 Knotenstunden pro Abstimmung an. Das entspricht monatlich 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.
- Die ersten 20.000.000 Vorhersagen = 20.000.000 Vorhersagen / 1.000 * 0,27 $ = 5.400 $
- Die nächsten 280.000.000 Vorhersagen = 280.000.000 Vorhersagen / 1.000 * 0,18 $ = 50.400 $
- 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.
- Trainingsgebühr = 500 Knotenstunden * 2,50 $ = 1.250 $
- 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.
- 10.000.000 Anfragen = 10.000.000 Anfragen / 1.000 * 0,27 $ = 2.700 $
Berechnung der Kosten für Training und Feinabstimmung:
- Trainingsgebühr = 150 Knotenstunden * 2,50 $ = 375 $
- Feinabstimmungsgebühr = 30 Knotenstunden * 2,50 $ = 75 $
Die Gesamtkosten für Vorhersagen, Training und Feinabstimmung in dem betrachteten Monat betragen 3.150 $.
Gebühren für Google Cloud Observability
Vertex AI Search for Retail protokolliert einen Fehler in der Google Cloud-Beobachtbarkeit 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. Vertex AI Search for Retail protokolliert außerdem einen Fehler für jede Vorhersageanfrage mit einem Katalogelement, das nicht im importierten Katalog enthalten ist.
Bei Google Cloud Observability werden die Gebühren nach den GiB an gespeicherten Logs berechnet. (Logs werden einen Monat lang aufbewahrt.) Die ersten 50 GiB an Logs pro Monat und Projekt sind kostenlos. Danach berechnet Google Cloud Observability 0, 50 $pro GiB an Logs. Die Größe der Logging-Daten hängt von der Größe der JSON-Nutzlast ab, aber ein GiB wäre etwa 200.000 Empfehlungsfehler.
Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Google Cloud Observability – Preise.
Nächste Schritte
- Dokumentation zu Vertex AI Search for Retail
- Preisrechner ausprobieren
- Weitere Informationen zu Lösungen und Anwendungsfällen mit Vertex AI Search for Retail