Vertex AI の料金
料金は米ドル（USD）で表示しています。米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
Vertex AI と従来の AI Platform の料金比較
Vertex AI の料金体系は、以下の点を除き、従来の AI Platform や AutoML プロダクトとの違いはありません。
従来の AI Platform Prediction や AutoML Tables Prediction では、より低コストで低性能なマシンタイプがサポートされていましたが、Vertex AI Prediction や AutoML Tabular ではサポートされていません。
従来の AI Platform Prediction では、ゼロへのスケーリング がサポートされていましたが、Vertex AI Prediction ではサポートされていません。
さらに、Vertex AI では以下のようなコスト最適化の方法を提供しています。
Vertex AI における生成 AI の料金
Vertex AI における生成 AI の料金情報については、Vertex AI における生成 AI の料金 をご覧ください。
AutoML モデルの料金
Vertex AI AutoML モデルでは、次の 3 つのアクティビティに対して課金されます。
モデルのトレーニング
エンドポイントへのモデルのデプロイ
モデルを使用した予測
Vertex AI は、Vertex AutoML モデルに事前定義されたマシン構成を使用し、これらのアクティビティの 1 時間あたりの料金は、リソース使用量を反映しています。
モデルのトレーニングに必要な時間は、トレーニング対象データのサイズや複雑さによって異なります。オンライン予測またはオンライン説明を提供するには、まずモデルをデプロイする必要があります。
予測を行わない場合でも、エンドポイントにデプロイされたモデルごとに料金が発生します。追加料金の発生を防ぐには、モデルのデプロイ解除を行う必要があります。
デプロイされていないモデルまたはデプロイに失敗したモデルは、課金されません。
使用したコンピューティング時間に対してのみ課金されます。ユーザーによるキャンセル以外のなんらかの理由でトレーニングが失敗した場合、そのトレーニング時間に対しては課金されません。ユーザーによるキャンセルの場合は、トレーニング時間に対し、課金が発生します。
料金情報を確認するには、以下のモデルタイプを選択してください。
画像データ
オペレーション
1 ノード時間あたりの料金（分類）
1 ノード時間あたりの料金（オブジェクト検出）
トレーニング
$3.465
$3.465
トレーニング（Edge オンデバイス モデル）
$18.00
$18.00
デプロイとオンライン予測
$1.375
$2.002
バッチ予測
$2.222
$2.222
動画データ
オペレーション
1 ノード時間あたりの料金（分類、オブジェクト トラッキング）
1 ノード時間あたりの料金（動作認識）
トレーニング
$3.234
$3.300
トレーニング（Edge オンデバイス モデル）
$10.78
$11.00
予測
$0.462
$0.550
テキスト データ
2024 年 9 月 15 日以降、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標をカスタマイズするには、Vertex AI Gemini のプロンプトとチューニングに移行する必要があります。トレーニングまたは
テキスト分類、エンティティ抽出、感情分析用の Vertex AI AutoML のモデルを更新
分析目標は使用できなくなります。既存の Vertex AI AutoML を引き続き使用できます
2025 年 6 月 15 日までテキストモデル。AutoML テキストと Gemini の比較については、AutoML テキスト ユーザー向け Gemini をご覧ください。Gemini と Google Cloud の
プロンプト機能の向上により、ユーザー エクスペリエンスが向上します。チューニングの概要 をご覧ください。
オペレーション
料金
従来式のデータ アップロード（PDF のみ）
毎月 1,000 ページまで無料
1,000 ページあたり $1.50
5,000,000 ページを超える場合、1,000 ページあたり $0.60
トレーニング
1 時間あたり $3.30
デプロイ
1 時間あたり $0.05
予測
テキスト レコード 1,000 件あたり $5.00
PDF ファイルなどのドキュメント 1,000 ページあたり $25.00（従来式のみ）
Vertex AutoML テキスト予測リクエストの料金は、分析のために送信したテキスト レコードの数に基づいて計算されます。テキスト レコード とは、最大 1,000 文字までの Unicode 文字（空白文字や、HTML / XML タグなどのマークアップを含む）からなる書式なしテキストです。
予測リクエストのテキストが 1,000 文字を超える場合、1,000 文字ごとに 1 件のテキスト レコードとしてカウントされます。たとえば、800 文字、1,500 文字、600 文字の 3 件のリクエストを送信した場合、合計 4 件のテキスト レコードとして課金されます。1 番目のリクエストが 800 文字で 1 件、2 番目のリクエストが 1,500 文字で 2 件、3 番目のリクエストが 600 文字で 1 件とカウントされます。
Vertex Explainable AI の予測にかかる料金
Vertex Explainable AI に関連するコンピューティングは、予測と同じレートで課金されます。ただし、説明の処理は通常の予測よりも時間を要するため、自動スケーリングで Vertex Explainable AI を多用すると、開始されるノードが増加し、予測の料金が増加する可能性があります。
Vertex AI Forecast
AutoML
ステージ
料金
予測 1,000 データポイントあたり $0.2*（0-1M ポイント）
トレーニング 全リージョンで $21.25/時
Explainable AI シャープレイ値を用いた説明可能性。Vertex AI 予測と説明 の料金ページを参照。
* 予測データポイントとは、予測期間の 1 つの時点を指します。たとえば、日次の粒度であれば、7 日間の予測期間は時系列ごとに 7 つのデータポイントになります。
最大 5 つの予測分位数を追加料金なしで含めることができます。
各ティアごとに消費されるデータポイントの数は、月ごとに更新されます。
ARIMA+
詳細は、BigQuery ML 料金ページ をご覧ください。各トレーニングおよび予測ジョブは、Vertex AI の料金 に記載されているように、1 マネージド パイプライン実行のコストが発生します。
* バックテスト ウィンドウは、テストセットの各期間に対して作成されます。使用する AUTO_ARIMA_MAX_ORDER が、候補モデルの数を決定します。この値は、複数の時系列を持つモデルの場合、6 から 42 の範囲で設定されます。
カスタム トレーニング済みモデル
トレーニング
以下のテーブルは、さまざまなトレーニング構成の 1 時間あたりのおおよその料金マシンタイプ のカスタム構成を選択できます。料金を計算するには、使用する仮想マシンの費用を合算してください。
Compute Engine マシンタイプにアクセラレータを追加する場合、アクセラレータの費用は含まれません。この費用を計算するには、以下のアクセラレータのテーブルに記載の料金に、使用する各アクセラレータのマシン時間を掛けます。
マシンタイプ
* このインスタンス タイプには固定数の GPU アクセラレータが必要なため、この金額には GPU の料金が含まれています。
をご覧ください。
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、
Cloud Platform SKU
適用されます。
アクセラレータ
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
* Cloud TPU Pod を使用したトレーニングの料金は、Pod のコア数に基づいています。Pod のコア数は常に 32 の倍数です。32 以上のコアを持つ Pod でのトレーニングの料金は、32 コアの Pod の料金にコア数を 32 で割った数値を掛けます。たとえば、128 コアの Pod の場合、料金は (32-core Pod price) * (128/32) となります。特定のリージョンで利用可能な Cloud TPU Pod を確認するには、Cloud TPU ドキュメントにあるシステム アーキテクチャ をご覧ください。
ディスク
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
ジョブにリソースがプロビジョニングされた時点で、ジョブが完了するまで、モデルのトレーニングに対する料金が発生します。
警告: トレーニング ジョブは、Vertex AI 割り当てポリシーによる制限の対象となります。最初のトレーニング ジョブで強力な処理クラスタを選択すると、割り当てを超過する可能性が高くなります。 事前定義された構成のスケールティア（AI Platform Training）
モデルをトレーニングする際に、使用する処理クラスタのタイプを調整できます。最も簡単な方法は、「スケールティア」という事前に定義された構成の中から 1 つを選択することです。スケールティア をご覧ください。
カスタム構成用のマシンタイプ
Vertex AI を使用する場合、または AI Platform Training のスケールティアとして CUSTOM を選択した場合は、クラスタのマスター、ワーカー、パラメータ サーバーとして使用する仮想マシンの数やタイプを調整できます。詳しくは、Vertex AI のマシンタイプ と AI Platform Training のマシンタイプ をご覧ください。
カスタム処理クラスタを使用したトレーニングの料金は、指定した全マシンの合計になります。個々のマシンのアクティブな処理時間ではなく、ジョブの合計時間に対して課金されます。
Vertex AI での Ray
トレーニング
以下のテーブルは、さまざまなトレーニング構成の 1 時間あたりのおおよその料金マシンタイプ のカスタム構成を選択できます。料金を計算するには、使用する仮想マシンの費用を合算してください。
Compute Engine マシンタイプにアクセラレータを追加する場合、アクセラレータの費用は含まれません。この費用を計算するには、以下のアクセラレータのテーブルに記載の料金に、使用する各アクセラレータのマシン時間を掛けます。
マシンタイプ
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
アクセラレータ
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
* Cloud TPU Pod を使用したトレーニングの料金は、Pod のコア数に基づいています。Pod のコア数は常に 32 の倍数です。32 以上のコアを持つ Pod でのトレーニングの料金は、32 コアの Pod の料金にコア数を 32 で割った数値を掛けます。たとえば、128 コアの Pod の場合、料金は (32-core Pod price) * (128/32) となります。特定のリージョンで利用可能な Cloud TPU Pod を確認するには、Cloud TPU ドキュメントにあるシステム アーキテクチャ をご覧ください。
ディスク
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
ジョブにリソースがプロビジョニングされた時点で、ジョブが完了するまで、モデルのトレーニングに対する料金が発生します。
警告: トレーニング ジョブは、Vertex AI 割り当てポリシーによる制限の対象となります。最初のトレーニング ジョブで強力な処理クラスタを選択すると、割り当てを超過する可能性が高くなります。 予測と説明
以下のテーブルは、ノード時間
料金表を表示するには、リージョンを選択してください
アメリカ大陸における料金
次のテーブルは、各マシンタイプの 1 ノード時間あたりの料金を示しています。
E2 シリーズ
e2-standard-2概算値:
us-west2$0.0926 us-west4$0.0868 us-east4$0.0868 northamerica-northeast1$0.0848 northamerica-northeast2$0.0848 southamerica-east1$0.1223 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.0771
e2-standard-4概算値:
us-west2$0.1851 us-west4$0.1736 us-east4$0.1736 northamerica-northeast1$0.1697 northamerica-northeast2$0.1697 southamerica-east1$0.2446 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.1541
e2-standard-8概算値:
us-west2$0.3702 us-west4$0.3471 us-east4$0.3471 northamerica-northeast1$0.3393 northamerica-northeast2$0.3393 southamerica-east1$0.4893 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.3082
e2-standard-16概算値:
us-west2$0.7405 us-west4$0.6942 us-east4$0.6942 northamerica-northeast1$0.6787 northamerica-northeast2$0.6787 southamerica-east1$0.9786 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.6165
e2-standard-32概算値:
us-west2$1.4809 us-west4$1.3885 us-east4$1.3885 northamerica-northeast1$1.3574 northamerica-northeast2$1.3574 southamerica-east1$1.9572 アメリカ大陸のその他のリージョン $1.2329
e2-highmem-2概算値:
us-west2$0.1249 us-west4$0.1171 us-east4$0.1171 northamerica-northeast1$0.1144 northamerica-northeast2$0.1144 southamerica-east1$0.165 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.1039
e2-highmem-4概算値:
us-west2$0.2497 us-west4$0.2341 us-east4$0.2341 northamerica-northeast1$0.2289 northamerica-northeast2$0.2289 southamerica-east1$0.33 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.2079
e2-highmem-8概算値:
us-west2$0.4994 us-west4$0.4682 us-east4$0.4682 northamerica-northeast1$0.4578 northamerica-northeast2$0.4578 southamerica-east1$0.66 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.4158
e2-highmem-16概算値:
us-west2$0.9989 us-west4$0.9365 us-east4$0.9365 northamerica-northeast1$0.9155 northamerica-northeast2$0.9155 southamerica-east1$1.3201 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.8316
e2-highcpu-2概算値:
us-west2$0.0683 us-west4$0.0641 us-east4$0.0641 northamerica-northeast1$0.0626 northamerica-northeast2$0.0626 southamerica-east1$0.0903 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.0569
e2-highcpu-4概算値:
us-west2$0.1367 us-west4$0.1281 us-east4$0.1281 northamerica-northeast1$0.1253 northamerica-northeast2$0.1253 southamerica-east1$0.1806 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.1138
e2-highcpu-8概算値:
us-west2$0.2733 us-west4$0.2563 us-east4$0.2563 northamerica-northeast1$0.2505 northamerica-northeast2$0.2505 southamerica-east1$0.3612 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.2276
e2-highcpu-16概算値:
us-west2$0.5467 us-west4$0.5126 us-east4$0.5126 northamerica-northeast1$0.501 northamerica-northeast2$0.501 southamerica-east1$0.7225 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.4551
e2-highcpu-32概算値:
us-west2$1.0933 us-west4$1.0252 us-east4$1.0252 northamerica-northeast1$1.0021 northamerica-northeast2$1.0021 southamerica-east1$1.4449 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.9102
N1 シリーズ
n1-standard-2概算値:
us-east4$0.123 northamerica-northeast1$0.1203 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.1093
n1-standard-4概算値:
us-east4$0.2461 northamerica-northeast1$0.2405 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.2186
n1-standard-8概算値:
us-east4$0.4922 northamerica-northeast1$0.4811 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.4372
n1-standard-16概算値:
us-east4$0.9843 northamerica-northeast1$0.9622 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.8744
n1-standard-32概算値:
us-east4$1.9687 northamerica-northeast1$1.9243 アメリカ大陸のその他のリージョン $1.7488
n1-highmem-2概算値:
us-east4$0.1532 northamerica-northeast1$0.1498 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.1361
n1-highmem-4概算値:
us-east4$0.3064 northamerica-northeast1$0.2995 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.2723
n1-highmem-8概算値:
us-east4$0.6129 northamerica-northeast1$0.5991 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.5445
n1-highmem-16概算値:
us-east4$1.2257 northamerica-northeast1$1.1982 アメリカ大陸のその他のリージョン $1.089
n1-highcpu-2概算値:
us-east4$0.0918 northamerica-northeast1$0.0897 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.0815
n1-highcpu-4概算値:
us-east4$0.1835 northamerica-northeast1$0.1794 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.163
n1-highcpu-8概算値:
us-east4$0.3671 northamerica-northeast1$0.3588 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.326
n1-highcpu-16概算値:
us-east4$0.7341 northamerica-northeast1$0.7176 アメリカ大陸のその他のリージョン $0.6519
n1-highcpu-32概算値:
us-east4$1.4683 northamerica-northeast1$1.4352 アメリカ大陸のその他のリージョン $1.3039
N2 シリーズ
n2-standard-2概算値:
northamerica_northeast1$0.123 northamerica_northeast2$0.123 southamerica_east1$0.1773 us_central1$0.1117 us_east1$0.1117 us_east4$0.1258 us_south1$0.1318 us_west1$0.1117 us_west2$0.1341 us_west3$0.1341 us_west4$0.1258
n2-standard-4概算値:
northamerica_northeast1$0.2459 northamerica_northeast2$0.2459 southamerica_east1$0.3546 us_central1$0.2234 us_east1$0.2234 us_east4$0.2516 us_south1$0.2636 us_west1$0.2234 us_west2$0.2683 us_west3$0.2683 us_west4$0.2516
n2-standard-8概算値:
northamerica_northeast1$0.4918 northamerica_northeast2$0.4918 southamerica_east1$0.7091 us_central1$0.4467 us_east1$0.4467 us_east4$0.5031 us_south1$0.5272 us_west1$0.4467 us_west2$0.5366 us_west3$0.5366 us_west4$0.5031
n2-standard-16概算値:
northamerica_northeast1$0.9836 northamerica_northeast2$0.9836 southamerica_east1$1.4183 us_central1$0.8935 us_east1$0.8935 us_east4$1.0063 us_south1$1.0543 us_west1$0.8935 us_west2$1.0732 us_west3$1.0732 us_west4$1.0062
n2-standard-32概算値:
northamerica_northeast1$1.9673 northamerica_northeast2$1.9673 southamerica_east1$2.8365 us_central1$1.787 us_east1$1.787 us_east4$2.0126 us_south1$2.1087 us_west1$1.787 us_west2$2.1464 us_west3$2.1464 us_west4$2.0125
n2-highmem-2概算値:
northamerica_northeast1$0.1659 northamerica_northeast2$0.1659 southamerica_east1$0.2392 us_central1$0.1507 us_east1$0.1507 us_east4$0.1697 us_south1$0.1778 us_west1$0.1507 us_west2$0.181 us_west3$0.181 us_west4$0.1697
n2-highmem-4概算値:
northamerica_northeast1$0.3317 northamerica_northeast2$0.3317 southamerica_east1$0.4783 us_central1$0.3013 us_east1$0.3013 us_east4$0.3394 us_south1$0.3556 us_west1$0.3013 us_west2$0.3619 us_west3$0.3619 us_west4$0.3393
n2-highmem-8概算値:
northamerica_northeast1$0.6634 northamerica_northeast2$0.6634 southamerica_east1$0.9566 us_central1$0.6027 us_east1$0.6027 us_east4$0.6787 us_south1$0.7112 us_west1$0.6027 us_west2$0.7239 us_west3$0.7239 us_west4$0.6787
n2-highmem-16概算値:
northamerica_northeast1$1.3269 northamerica_northeast2$1.3269 southamerica_east1$1.9132 us_central1$1.2053 us_east1$1.2053 us_east4$1.3574 us_south1$1.4223 us_west1$1.2053 us_west2$1.4477 us_west3$1.4477 us_west4$1.3574
n2-highcpu-2概算値:
northamerica_northeast1$0.0908 northamerica_northeast2$0.0908 southamerica_east1$0.1309 us_central1$0.0825 us_east1$0.0825 us_east4$0.0929 us_south1$0.0973 us_west1$0.0825 us_west2$0.099 us_west3$0.099 us_west4$0.0929
n2-highcpu-4概算値:
northamerica_northeast1$0.1815 northamerica_northeast2$0.1815 southamerica_east1$0.2618 us_central1$0.1649 us_east1$0.1649 us_east4$0.1857 us_south1$0.1946 us_west1$0.1649 us_west2$0.1981 us_west3$0.1981 us_west4$0.1857
n2-highcpu-8概算値:
northamerica_northeast1$0.3631 northamerica_northeast2$0.3631 southamerica_east1$0.5235 us_central1$0.3298 us_east1$0.3298 us_east4$0.3715 us_south1$0.3892 us_west1$0.3298 us_west2$0.3961 us_west3$0.3961 us_west4$0.3714
n2-highcpu-16概算値:
northamerica_northeast1$0.7262 northamerica_northeast2$0.7262 southamerica_east1$1.0471 us_central1$0.6596 us_east1$0.6596 us_east4$0.7429 us_south1$0.7783 us_west1$0.6596 us_west2$0.7923 us_west3$0.7923 us_west4$0.7429
n2-highcpu-32概算値:
northamerica_northeast1$1.4523 northamerica_northeast2$1.4523 southamerica_east1$2.0941 us_central1$1.3192 us_east1$1.3192 us_east4$1.4858 us_south1$1.5567 us_west1$1.3192 us_west2$1.5846 us_west3$1.5846 us_west4$1.4858
N2D シリーズ
n2d-standard-2概算値:
northamerica_northeast1$0.107 southamerica_east1$0.1542 us_central1$0.0972 us_east1$0.0972 us_east4$0.1094 us_west1$0.0972 us_west2$0.1167 us_west4$0.1094
n2d-standard-4概算値:
northamerica_northeast1$0.2139 southamerica_east1$0.3085 us_central1$0.1943 us_east1$0.1943 us_east4$0.2189 us_west1$0.1943 us_west2$0.2334 us_west4$0.2189
n2d-standard-8概算値:
northamerica_northeast1$0.4279 southamerica_east1$0.617 us_central1$0.3887 us_east1$0.3887 us_east4$0.4377 us_west1$0.3887 us_west2$0.4668 us_west4$0.4377
n2d-standard-16概算値:
northamerica_northeast1$0.8558 southamerica_east1$1.2339 us_central1$0.7773 us_east1$0.7773 us_east4$0.8755 us_west1$0.7773 us_west2$0.9336 us_west4$0.8755
n2d-standard-32概算値:
northamerica_northeast1$1.7116 southamerica_east1$2.4678 us_central1$1.5547 us_east1$1.5547 us_east4$1.7509 us_west1$1.5547 us_west2$1.8673 us_west4$1.7509
n2d-highmem-2概算値:
northamerica_northeast1$0.1443 southamerica_east1$0.2081 us_central1$0.1311 us_east1$0.1311 us_east4$0.1476 us_west1$0.1311 us_west2$0.1574 us_west4$0.1476
n2d-highmem-4概算値:
northamerica_northeast1$0.2886 southamerica_east1$0.4161 us_central1$0.2622 us_east1$0.2622 us_east4$0.2952 us_west1$0.2622 us_west2$0.3149 us_west4$0.2952
n2d-highmem-8概算値:
northamerica_northeast1$0.5772 southamerica_east1$0.8323 us_central1$0.5243 us_east1$0.5243 us_east4$0.5905 us_west1$0.5243 us_west2$0.6297 us_west4$0.5905
n2d-highmem-16概算値:
northamerica_northeast1$1.1545 southamerica_east1$1.6646 us_central1$1.0486 us_east1$1.0486 us_east4$1.181 us_west1$1.0486 us_west2$1.2595 us_west4$1.181
n2d-highcpu-2概算値:
northamerica_northeast1$0.079 southamerica_east1$0.1139 us_central1$0.0717 us_east1$0.0717 us_east4$0.0808 us_west1$0.0717 us_west2$0.0862 us_west4$0.0808
n2d-highcpu-4概算値:
northamerica_northeast1$0.1579 southamerica_east1$0.2277 us_central1$0.1435 us_east1$0.1435 us_east4$0.1616 us_west1$0.1435 us_west2$0.1723 us_west4$0.1616
n2d-highcpu-8概算値:
northamerica_northeast1$0.3159 southamerica_east1$0.4555 us_central1$0.2869 us_east1$0.2869 us_east4$0.3232 us_west1$0.2869 us_west2$0.3446 us_west4$0.3232
n2d-highcpu-16概算値:
northamerica_northeast1$0.6318 southamerica_east1$0.9109 us_central1$0.5739 us_east1$0.5739 us_east4$0.6463 us_west1$0.5739 us_west2$0.6893 us_west4$0.6463
n2d-highcpu-32概算値:
northamerica_northeast1$1.2636 southamerica_east1$1.8219 us_central1$1.1477 us_east1$1.1477 us_east4$1.2927 us_west1$1.1477 us_west2$1.3786 us_west4$1.2927
C2 シリーズ
c2-standard-4概算値:
northamerica_northeast1$0.264 southamerica_east1$0.3812 us_central1$0.24 us_east1$0.24 us_east4$0.2702 us_west1$0.24 us_west2$0.2884 us_west3$0.2889 us_west4$0.2702
c2-standard-8概算値:
northamerica_northeast1$0.5281 southamerica_east1$0.7623 us_central1$0.4801 us_east1$0.4801 us_east4$0.5405 us_west1$0.4801 us_west2$0.5768 us_west3$0.5778 us_west4$0.5405
c2-standard-16概算値:
northamerica_northeast1$1.0562 southamerica_east1$1.5246 us_central1$0.9601 us_east1$0.9601 us_east4$1.081 us_west1$0.9601 us_west2$1.1537 us_west3$1.1555 us_west4$1.081
c2-standard-30概算値:
northamerica_northeast1$1.9803 southamerica_east1$2.8587 us_central1$1.8002 us_east1$1.8002 us_east4$2.0269 us_west1$1.8002 us_west2$2.1631 us_west3$2.1666 us_west4$2.0269
c2-standard-60概算値:
northamerica_northeast1$3.9606 southamerica_east1$5.7173 us_central1$3.6004 us_east1$3.6004 us_east4$4.0537 us_west1$3.6004 us_west2$4.3263 us_west3$4.3332 us_west4$4.0537
C2D シリーズ
c2d-standard-2概算値:
us_central1$0.1044 us_east1$0.1044 us_east4$0.1176 us_west1$0.1044 us_west4$0.1176
c2d-standard-4概算値:
us_central1$0.2088 us_east1$0.2088 us_east4$0.2352 us_west1$0.2088 us_west4$0.2352
c2d-standard-8概算値:
us_central1$0.4177 us_east1$0.4177 us_east4$0.4704 us_west1$0.4177 us_west4$0.4704
c2d-standard-16概算値:
us_central1$0.8353 us_east1$0.8353 us_east4$0.9408 us_west1$0.8353 us_west4$0.9408
c2d-standard-32概算値:
us_central1$1.6707 us_east1$1.6707 us_east4$1.8815 us_west1$1.6707 us_west4$1.8815
c2d-standard-56概算値:
us_central1$2.9237 us_east1$2.9237 us_east4$3.2926 us_west1$2.9237 us_west4$3.2926
c2d-standard-112概算値:
us_central1$5.8474 us_east1$5.8474 us_east4$6.5853 us_west1$5.8474 us_west4$6.5853
c2d-highmem-2概算値:
us_central1$0.1408 us_east1$0.1408 us_east4$0.1586 us_west1$0.1408 us_west4$0.1586
c2d-highmem-4概算値:
us_central1$0.2817 us_east1$0.2817 us_east4$0.3172 us_west1$0.2817 us_west4$0.3172
c2d-highmem-8概算値:
us_central1$0.5634 us_east1$0.5634 us_east4$0.6344 us_west1$0.5634 us_west4$0.6344
c2d-highmem-16概算値:
us_central1$1.1267 us_east1$1.1267 us_east4$1.2689 us_west1$1.1267 us_west4$1.2689
c2d-highmem-32概算値:
us_central1$2.2534 us_east1$2.2534 us_east4$2.5377 us_west1$2.2534 us_west4$2.5377
c2d-highmem-56概算値:
us_central1$3.9435 us_east1$3.9435 us_east4$4.441 us_west1$3.9435 us_west4$4.441
c2d-highmem-112概算値:
us_central1$7.887 us_east1$7.887 us_east4$8.882 us_west1$7.887 us_west4$8.882
c2d-highcpu-2概算値:
us_central1$0.0862 us_east1$0.0862 us_east4$0.0971 us_west1$0.0862 us_west4$0.0971
c2d-highcpu-4概算値:
us_central1$0.1724 us_east1$0.1724 us_east4$0.1942 us_west1$0.1724 us_west4$0.1942
c2d-highcpu-8概算値:
us_central1$0.3448 us_east1$0.3448 us_east4$0.3884 us_west1$0.3448 us_west4$0.3884
c2d-highcpu-16概算値:
us_central1$0.6896 us_east1$0.6896 us_east4$0.7767 us_west1$0.6896 us_west4$0.7767
c2d-highcpu-32概算値:
us_central1$1.3793 us_east1$1.3793 us_east4$1.5534 us_west1$1.3793 us_west4$1.5534
c2d-highcpu-56概算値:
us_central1$2.4138 us_east1$2.4138 us_east4$2.7185 us_west1$2.4138 us_west4$2.7185
c2d-highcpu-112概算値:
us_central1$4.8275 us_east1$4.8275 us_east4$5.4369 us_west1$4.8275 us_west4$5.4369
C3 シリーズ
c3-highcpu-4概算値:
us_central1$0.1982 us_east1$0.1982 us_east4$0.2232
c3-highcpu-8概算値:
us_central1$0.3965 us_east1$0.3965 us_east4$0.4465
c3-highcpu-22概算値:
us_central1$1.0903 us_east1$1.0903 us_east4$1.2278
c3-highcpu-44概算値:
us_central1$2.1806 us_east1$2.1806 us_east4$2.4556
c3-highcpu-88概算値:
us_central1$4.3613 us_east1$4.3613 us_east4$4.9113
c3-highcpu-176概算値:
us_central1$8.7226 us_east1$8.7226 us_east4$9.8226
A2 シリーズ
a2-highgpu-1g概算値:
a2-highgpu-2g概算値:
a2-highgpu-4g概算値:
a2-highgpu-8g概算値:
a2-megagpu-16g概算値:
a2-ultragpu-1g概算値:
us-central1$5.7818 us-east4$6.3524
a2-ultragpu-2g概算値:
us-central1$11.5637 us-east4$12.7048
a2-ultragpu-4g概算値:
us-central1$23.1274 us-east4$25.4095
a2-ultragpu-8g概算値:
us-central1$46.2548 us-east4$50.8191
A3 シリーズ
a3-highgpu-8g概算値:
us-central1$101.0074 us-east4$101.0074
G2 シリーズ
g2-standard-4概算値:
g2-standard-8概算値:
g2-standard-12概算値:
g2-standard-16概算値:
g2-standard-24概算値:
g2-standard-32概算値:
g2-standard-48概算値:
g2-standard-96概算値:
TPU v5e
ct5lp-hightpu-1t 概算値:
us-west1
$1.38
ct5lp-hightpu-4t 概算値:
us-west1
$5.52
ct5lp-hightpu-8t 概算値:
us-west1
$11.04
ヨーロッパにおける料金
次のテーブルは、各マシンタイプの 1 ノード時間あたりの料金を示しています。
E2 シリーズ
e2-standard-2概算値:
europe-west1$0.0848 europe-west2$0.0993 europe-west3$0.0993 europe-west4$0.0848 europe-west6$0.1078 europe-west9$0.1079
e2-standard-4概算値:
europe-west1$0.1695 europe-west2$0.1986 europe-west3$0.1986 europe-west4$0.1697 europe-west6$0.2156 europe-west9$0.2158
e2-standard-8概算値:
europe-west1$0.3391 europe-west2$0.3971 europe-west3$0.3971 europe-west4$0.3393 europe-west6$0.4313 europe-west9$0.4316
e2-standard-16概算値:
europe-west1$0.6782 europe-west2$0.7943 europe-west3$0.7943 europe-west4$0.6787 europe-west6$0.8626 europe-west9$0.8631
e2-standard-32概算値:
europe-west1$1.3563 europe-west2$1.5885 europe-west3$1.5885 europe-west4$1.3574 europe-west6$1.7251 europe-west9$1.7262
e2-highmem-2概算値:
europe-west1$0.1144 europe-west2$0.1339 europe-west3$0.1339 europe-west4$0.1144 europe-west6$0.1454 europe-west9$0.1455
e2-highmem-4概算値:
europe-west1$0.2287 europe-west2$0.2679 europe-west3$0.2679 europe-west4$0.2289 europe-west6$0.2909 europe-west9$0.2911
e2-highmem-8概算値:
europe-west1$0.4574 europe-west2$0.5357 europe-west3$0.5357 europe-west4$0.4578 europe-west6$0.5818 europe-west9$0.5822
e2-highmem-16概算値:
europe-west1$0.9149 europe-west2$1.0714 europe-west3$1.0714 europe-west4$0.9155 europe-west6$1.1636 europe-west9$1.1643
e2-highcpu-2概算値:
europe-west1$0.0626 europe-west2$0.0733 europe-west3$0.0733 europe-west4$0.0626 europe-west6$0.0796 europe-west9$0.0796
e2-highcpu-4概算値:
europe-west1$0.1252 europe-west2$0.1466 europe-west3$0.1466 europe-west4$0.1253 europe-west6$0.1592 europe-west9$0.1593
e2-highcpu-8概算値:
europe-west1$0.2503 europe-west2$0.2932 europe-west3$0.2932 europe-west4$0.2505 europe-west6$0.3184 europe-west9$0.3186
e2-highcpu-16概算値:
europe-west1$0.5006 europe-west2$0.5864 europe-west3$0.5864 europe-west4$0.501 europe-west6$0.6368 europe-west9$0.6372
e2-highcpu-32概算値:
europe-west1$1.0013 europe-west2$1.1728 europe-west3$1.1728 europe-west4$1.0021 europe-west6$1.2736 europe-west9$1.2743
N1 シリーズ
n1-standard-2概算値:
europe-west2$0.1408 ヨーロッパのその他のリージョン $0.1265
n1-standard-4概算値:
europe-west2$0.2815 ヨーロッパのその他のリージョン $0.2531
n1-standard-8概算値:
europe-west2$0.563 ヨーロッパのその他のリージョン $0.5061
n1-standard-16概算値:
europe-west2$1.126 ヨーロッパのその他のリージョン $1.0123
n1-standard-32概算値:
europe-west2$2.2521 ヨーロッパのその他のリージョン $2.0245
n1-highmem-2概算値:
europe-west2$0.1753 ヨーロッパのその他のリージョン $0.1575
n1-highmem-4概算値:
europe-west2$0.3506 ヨーロッパのその他のリージョン $0.3151
n1-highmem-8概算値:
europe-west2$0.7011 ヨーロッパのその他のリージョン $0.6302
n1-highmem-16概算値:
europe-west2$1.4022 ヨーロッパのその他のリージョン $1.2603
n1-highcpu-2概算値:
europe-west2$0.105 ヨーロッパのその他のリージョン $0.0944
n1-highcpu-4概算値:
europe-west2$0.21 ヨーロッパのその他のリージョン $0.1888
n1-highcpu-8概算値:
europe-west2$0.4199 ヨーロッパのその他のリージョン $0.3776
n1-highcpu-16概算値:
europe-west2$0.8398 ヨーロッパのその他のリージョン $0.7552
n1-highcpu-32概算値:
europe-west2$1.6796 ヨーロッパのその他のリージョン $1.5104
N2 シリーズ
n2-standard-2概算値:
europe_central2$0.1439 europe_west1$0.1229 europe_west2$0.1439 europe_west3$0.1439 europe_west4$0.1229 europe_west6$0.1564 europe_west9$0.1296
n2-standard-4概算値:
europe_central2$0.2878 europe_west1$0.2457 europe_west2$0.2878 europe_west3$0.2878 europe_west4$0.2457 europe_west6$0.3127 europe_west9$0.2591
n2-standard-8概算値:
europe_central2$0.5756 europe_west1$0.4914 europe_west2$0.5756 europe_west3$0.5756 europe_west4$0.4914 europe_west6$0.6254 europe_west9$0.5182
n2-standard-16概算値:
europe_central2$1.1511 europe_west1$0.9829 europe_west2$1.1511 europe_west3$1.1511 europe_west4$0.9828 europe_west6$1.2508 europe_west9$1.0364
n2-standard-32概算値:
europe_central2$2.3023 europe_west1$1.9658 europe_west2$2.3023 europe_west3$2.3023 europe_west4$1.9657 europe_west6$2.5017 europe_west9$2.0729
n2-highmem-2概算値:
europe_central2$0.1941 europe_west1$0.1657 europe_west2$0.1941 europe_west3$0.1941 europe_west4$0.1657 europe_west6$0.2109 europe_west9$0.1748
n2-highmem-4概算値:
europe_central2$0.3882 europe_west1$0.3315 europe_west2$0.3882 europe_west3$0.3882 europe_west4$0.3315 europe_west6$0.4218 europe_west9$0.3495
n2-highmem-8概算値:
europe_central2$0.7764 europe_west1$0.663 europe_west2$0.7764 europe_west3$0.7764 europe_west4$0.6629 europe_west6$0.8436 europe_west9$0.6991
n2-highmem-16概算値:
europe_central2$1.5528 europe_west1$1.3259 europe_west2$1.5528 europe_west3$1.5528 europe_west4$1.3259 europe_west6$1.6873 europe_west9$1.3982
n2-highcpu-2概算値:
europe_central2$0.1062 europe_west1$0.0907 europe_west2$0.1062 europe_west3$0.1062 europe_west4$0.0907 europe_west6$0.1154 europe_west9$0.0956
n2-highcpu-4概算値:
europe_central2$0.2125 europe_west1$0.1814 europe_west2$0.2125 europe_west3$0.2125 europe_west4$0.1814 europe_west6$0.2309 europe_west9$0.1913
n2-highcpu-8概算値:
europe_central2$0.4249 europe_west1$0.3628 europe_west2$0.4249 europe_west3$0.4249 europe_west4$0.3628 europe_west6$0.4617 europe_west9$0.3826
n2-highcpu-16概算値:
europe_central2$0.8499 europe_west1$0.7256 europe_west2$0.8499 europe_west3$0.8499 europe_west4$0.7256 europe_west6$0.9235 europe_west9$0.7651
n2-highcpu-32概算値:
europe_central2$1.6997 europe_west1$1.4512 europe_west2$1.6997 europe_west3$1.6997 europe_west4$1.4511 europe_west6$1.847 europe_west9$1.5303
N2D シリーズ
n2d-standard-2概算値:
europe_west1$0.1069 europe_west2$0.1252 europe_west3$0.1252 europe_west4$0.107 europe_west9$0.1127
n2d-standard-4概算値:
europe_west1$0.2138 europe_west2$0.2504 europe_west3$0.2504 europe_west4$0.2139 europe_west9$0.2254
n2d-standard-8概算値:
europe_west1$0.4275 europe_west2$0.5007 europe_west3$0.5007 europe_west4$0.4279 europe_west9$0.4509
n2d-standard-16概算値:
europe_west1$0.8551 europe_west2$1.0015 europe_west3$1.0015 europe_west4$0.8558 europe_west9$0.9017
n2d-standard-32概算値:
europe_west1$1.7102 europe_west2$2.0029 europe_west3$2.0029 europe_west4$1.7116 europe_west9$1.8034
n2d-highmem-2概算値:
europe_west1$0.1442 europe_west2$0.1689 europe_west3$0.1689 europe_west4$0.1443 europe_west9$0.1521
n2d-highmem-4概算値:
europe_west1$0.2884 europe_west2$0.3377 europe_west3$0.3377 europe_west4$0.2886 europe_west9$0.3041
n2d-highmem-8概算値:
europe_west1$0.5768 europe_west2$0.6755 europe_west3$0.6755 europe_west4$0.5772 europe_west9$0.6082
n2d-highmem-16概算値:
europe_west1$1.1535 europe_west2$1.3509 europe_west3$1.3509 europe_west4$1.1545 europe_west9$1.2164
n2d-highcpu-2概算値:
europe_west1$0.0789 europe_west2$0.0924 europe_west3$0.0924 europe_west4$0.079 europe_west9$0.0832
n2d-highcpu-4概算値:
europe_west1$0.1578 europe_west2$0.1848 europe_west3$0.1848 europe_west4$0.1579 europe_west9$0.1664
n2d-highcpu-8概算値:
europe_west1$0.3156 europe_west2$0.3697 europe_west3$0.3697 europe_west4$0.3159 europe_west9$0.3328
n2d-highcpu-16概算値:
europe_west1$0.6313 europe_west2$0.7394 europe_west3$0.7394 europe_west4$0.6318 europe_west9$0.6657
n2d-highcpu-32概算値:
europe_west1$1.2625 europe_west2$1.4787 europe_west3$1.4787 europe_west4$1.2636 europe_west9$1.3314
C2 シリーズ
c2-standard-4概算値:
europe_west1$0.2641 europe_west2$0.3094 europe_west3$0.3092 europe_west4$0.2643 europe_west6$0.3362
c2-standard-8概算値:
europe_west1$0.5283 europe_west2$0.6187 europe_west3$0.6184 europe_west4$0.5285 europe_west6$0.6724
c2-standard-16概算値:
europe_west1$1.0565 europe_west2$1.2375 europe_west3$1.2368 europe_west4$1.0571 europe_west6$1.3449
c2-standard-30概算値:
europe_west1$1.981 europe_west2$2.3202 europe_west3$2.3191 europe_west4$1.982 europe_west6$2.5216
c2-standard-60概算値:
europe_west1$3.962 europe_west2$4.6404 europe_west3$4.6382 europe_west4$3.964 europe_west6$5.0432
C2D シリーズ
c2d-standard-2概算値:
europe_west1$0.115 europe_west2$0.1345 europe_west3$0.1345 europe_west4$0.115
c2d-standard-4概算値:
europe_west1$0.2299 europe_west2$0.269 europe_west3$0.269 europe_west4$0.2299
c2d-standard-8概算値:
europe_west1$0.4599 europe_west2$0.5381 europe_west3$0.5381 europe_west4$0.4599
c2d-standard-16概算値:
europe_west1$0.9198 europe_west2$1.0762 europe_west3$1.0762 europe_west4$0.9198
c2d-standard-32概算値:
europe_west1$1.8395 europe_west2$2.1524 europe_west3$2.1524 europe_west4$1.8395
c2d-standard-56概算値:
europe_west1$3.2191 europe_west2$3.7666 europe_west3$3.7666 europe_west4$3.2191
c2d-standard-112概算値:
europe_west1$6.4383 europe_west2$7.5333 europe_west3$7.5333 europe_west4$6.4383
c2d-highmem-2概算値:
europe_west1$0.1551 europe_west2$0.1814 europe_west3$0.1814 europe_west4$0.1551
c2d-highmem-4概算値:
europe_west1$0.3101 europe_west2$0.3629 europe_west3$0.3629 europe_west4$0.3101
c2d-highmem-8概算値:
europe_west1$0.6203 europe_west2$0.7258 europe_west3$0.7258 europe_west4$0.6203
c2d-highmem-16概算値:
europe_west1$1.2406 europe_west2$1.4515 europe_west3$1.4515 europe_west4$1.2406
c2d-highmem-32概算値:
europe_west1$2.4812 europe_west2$2.9031 europe_west3$2.9031 europe_west4$2.4812
c2d-highmem-56概算値:
europe_west1$4.342 europe_west2$5.0804 europe_west3$5.0804 europe_west4$4.342
c2d-highmem-112概算値:
europe_west1$8.684 europe_west2$10.1608 europe_west3$10.1608 europe_west4$8.684
c2d-highcpu-2概算値:
europe_west1$0.0949 europe_west2$0.1111 europe_west3$0.1111 europe_west4$0.0949
c2d-highcpu-4概算値:
europe_west1$0.1898 europe_west2$0.2221 europe_west3$0.2221 europe_west4$0.1898
c2d-highcpu-8概算値:
europe_west1$0.3797 europe_west2$0.4442 europe_west3$0.4442 europe_west4$0.3797
c2d-highcpu-16概算値:
europe_west1$0.7593 europe_west2$0.8885 europe_west3$0.8885 europe_west4$0.7593
c2d-highcpu-32概算値:
europe_west1$1.5187 europe_west2$1.777 europe_west3$1.777 europe_west4$1.5187
c2d-highcpu-56概算値:
europe_west1$2.6577 europe_west2$3.1097 europe_west3$3.1097 europe_west4$2.6577
c2d-highcpu-112概算値:
europe_west1$5.3154 europe_west2$6.2195 europe_west3$6.2195 europe_west4$5.3154
C3 シリーズ
c3-highcpu-4概算値:
europe_west1$0.218 europe_west4$0.2182
c3-highcpu-8概算値:
europe_west1$0.4361 europe_west4$0.4365
c3-highcpu-22概算値:
europe_west1$1.1992 europe_west4$1.2003
c3-highcpu-44概算値:
europe_west1$2.3984 europe_west4$2.4006
c3-highcpu-88概算値:
europe_west1$4.7969 europe_west4$4.8013
c3-highcpu-176概算値:
europe_west1$9.5938 europe_west4$9.6026
A2 シリーズ
a2-highgpu-1g概算値:
a2-highgpu-2g概算値:
a2-highgpu-4g概算値:
a2-highgpu-8g概算値:
a2-megagpu-16g概算値:
a2-ultragpu-1g概算値:
a2-ultragpu-2g概算値:
a2-ultragpu-4g概算値:
a2-ultragpu-8g概算値:
G2 シリーズ
g2-standard-4概算値:
g2-standard-8概算値:
g2-standard-12概算値:
g2-standard-16概算値:
g2-standard-24概算値:
g2-standard-32概算値:
g2-standard-48概算値:
g2-standard-96概算値:
アジア太平洋における料金
次のテーブルは、各マシンタイプの 1 ノード時間あたりの料金を示しています。
E2 シリーズ
e2-standard-2概算値:
asia-east1$0.0892 asia-east2$0.1078 asia-northeast1$0.0989 asia-northeast3$0.0989 asia-south1$0.0926 asia-southeast1$0.0951 australia-southeast1$0.1093
e2-standard-4概算値:
asia-east1$0.1785 asia-east2$0.2156 asia-northeast1$0.1977 asia-northeast3$0.1977 asia-south1$0.1851 asia-southeast1$0.1901 australia-southeast1$0.2187
e2-standard-8概算値:
asia-east1$0.3569 asia-east2$0.4313 asia-northeast1$0.3954 asia-northeast3$0.3954 asia-south1$0.3702 asia-southeast1$0.3802 australia-southeast1$0.4373
e2-standard-16概算値:
asia-east1$0.7138 asia-east2$0.8626 asia-northeast1$0.7909 asia-northeast3$0.7909 asia-south1$0.7405 asia-southeast1$0.7605 australia-southeast1$0.8747
e2-standard-32概算値:
asia-east1$1.4276 asia-east2$1.7251 asia-northeast1$1.5817 asia-northeast3$1.5817 asia-south1$1.4809 asia-southeast1$1.5209 australia-southeast1$1.7494
e2-highmem-2概算値:
asia-east1$0.1204 asia-east2$0.1454 asia-northeast1$0.1333 asia-northeast3$0.1333 asia-south1$0.1249 asia-southeast1$0.1282 australia-southeast1$0.1475
e2-highmem-4概算値:
asia-east1$0.2407 asia-east2$0.2909 asia-northeast1$0.2665 asia-northeast3$0.2665 asia-south1$0.2497 asia-southeast1$0.2564 australia-southeast1$0.295
e2-highmem-8概算値:
asia-east1$0.4815 asia-east2$0.5818 asia-northeast1$0.533 asia-northeast3$0.533 asia-south1$0.4994 asia-southeast1$0.5129 australia-southeast1$0.59
e2-highmem-16概算値:
asia-east1$0.963 asia-east2$1.1636 asia-northeast1$1.0661 asia-northeast3$1.0661 asia-south1$0.9989 asia-southeast1$1.0258 australia-southeast1$1.1799
e2-highcpu-2概算値:
asia-east1$0.0659 asia-east2$0.0796 asia-northeast1$0.0731 asia-northeast3$0.0731 asia-south1$0.0683 asia-southeast1$0.0702 australia-southeast1$0.0807
e2-highcpu-4概算値:
asia-east1$0.1317 asia-east2$0.1592 asia-northeast1$0.1461 asia-northeast3$0.1461 asia-south1$0.1367 asia-southeast1$0.1404 australia-southeast1$0.1614
e2-highcpu-8概算値:
asia-east1$0.2635 asia-east2$0.3184 asia-northeast1$0.2922 asia-northeast3$0.2922 asia-south1$0.2733 asia-southeast1$0.2807 australia-southeast1$0.3229
e2-highcpu-16概算値:
asia-east1$0.527 asia-east2$0.6368 asia-northeast1$0.5845 asia-northeast3$0.5845 asia-south1$0.5467 asia-southeast1$0.5615 australia-southeast1$0.6458
e2-highcpu-32概算値:
asia-east1$1.0539 asia-east2$1.2736 asia-northeast1$1.169 asia-northeast3$1.169 asia-south1$1.0933 asia-southeast1$1.1229 australia-southeast1$1.2916
N1 シリーズ
n1-standard-2概算値:
asia-northeast1$0.1402 asia-southeast1$0.1348 australia-southeast1$0.155 アジア太平洋のその他のリージョン $0.1265
n1-standard-4概算値:
asia-northeast1$0.2803 asia-southeast1$0.2695 australia-southeast1$0.31 アジア太平洋のその他のリージョン $0.2531
n1-standard-8概算値:
asia-northeast1$0.5606 asia-southeast1$0.5391 australia-southeast1$0.6201 アジア太平洋のその他のリージョン $0.5061
n1-standard-16概算値:
asia-northeast1$1.1213 asia-southeast1$1.0782 australia-southeast1$1.2401 アジア太平洋のその他のリージョン $1.0123
n1-standard-32概算値:
asia-northeast1$2.2426 asia-southeast1$2.1564 australia-southeast1$2.4802 アジア太平洋のその他のリージョン $2.0245
n1-highmem-2概算値:
asia-northeast1$0.1744 asia-southeast1$0.1678 australia-southeast1$0.193 アジア太平洋のその他のリージョン $0.1575
n1-highmem-4概算値:
asia-northeast1$0.3489 asia-southeast1$0.3357 australia-southeast1$0.3861 アジア太平洋のその他のリージョン $0.3151
n1-highmem-8概算値:
asia-northeast1$0.6977 asia-southeast1$0.6713 australia-southeast1$0.7721 アジア太平洋のその他のリージョン $0.6302
n1-highmem-16概算値:
asia-northeast1$1.3955 asia-southeast1$1.3426 australia-southeast1$1.5443 アジア太平洋のその他のリージョン $1.2603
n1-highcpu-2概算値:
asia-northeast1$0.1046 asia-southeast1$0.1005 australia-southeast1$0.1156 アジア太平洋のその他のリージョン $0.0944
n1-highcpu-4概算値:
asia-northeast1$0.2093 asia-southeast1$0.201 australia-southeast1$0.2312 アジア太平洋のその他のリージョン $0.1888
n1-highcpu-8概算値:
asia-northeast1$0.4186 asia-southeast1$0.4021 australia-southeast1$0.4624 アジア太平洋のその他のリージョン $0.3776
n1-highcpu-16概算値:
asia-northeast1$0.8371 asia-southeast1$0.8041 australia-southeast1$0.9249 アジア太平洋のその他のリージョン $0.7552
n1-highcpu-32概算値:
asia-northeast1$1.6742 asia-southeast1$1.6082 australia-southeast1$1.8498 アジア太平洋のその他のリージョン $1.5104
N2 シリーズ
n2-standard-2概算値:
asia_east1$0.1293 asia_east2$0.1563 asia_northeast1$0.1433 asia_northeast3$0.1433 asia_south1$0.1341 asia_southeast1$0.1378 asia_southeast2$0.1502 australia_southeast1$0.1585
n2-standard-4概算値:
asia_east1$0.2586 asia_east2$0.3125 asia_northeast1$0.2866 asia_northeast3$0.2866 asia_south1$0.2683 asia_southeast1$0.2756 asia_southeast2$0.3003 australia_southeast1$0.3169
n2-standard-8概算値:
asia_east1$0.5173 asia_east2$0.6251 asia_northeast1$0.5731 asia_northeast3$0.5731 asia_south1$0.5366 asia_southeast1$0.5511 asia_southeast2$0.6007 australia_southeast1$0.6339
n2-standard-16概算値:
asia_east1$1.0346 asia_east2$1.2502 asia_northeast1$1.1462 asia_northeast3$1.1462 asia_south1$1.0731 asia_southeast1$1.1022 asia_southeast2$1.2014 australia_southeast1$1.2678
n2-standard-32概算値:
asia_east1$2.0691 asia_east2$2.5003 asia_northeast1$2.2924 asia_northeast3$2.2924 asia_south1$2.1462 asia_southeast1$2.2044 asia_southeast2$2.4028 australia_southeast1$2.5355
n2-highmem-2概算値:
asia_east1$0.1745 asia_east2$0.2108 asia_northeast1$0.1931 asia_northeast3$0.1931 asia_south1$0.181 asia_southeast1$0.1859 asia_southeast2$0.2026 australia_southeast1$0.2138
n2-highmem-4概算値:
asia_east1$0.3489 asia_east2$0.4216 asia_northeast1$0.3863 asia_northeast3$0.3863 asia_south1$0.3619 asia_southeast1$0.3717 asia_southeast2$0.4052 australia_southeast1$0.4275
n2-highmem-8概算値:
asia_east1$0.6978 asia_east2$0.8432 asia_northeast1$0.7725 asia_northeast3$0.7725 asia_south1$0.7238 asia_southeast1$0.7434 asia_southeast2$0.8103 australia_southeast1$0.8551
n2-highmem-16概算値:
asia_east1$1.3956 asia_east2$1.6865 asia_northeast1$1.545 asia_northeast3$1.545 asia_south1$1.4476 asia_southeast1$1.4868 asia_southeast2$1.6206 australia_southeast1$1.7102
n2-highcpu-2概算値:
asia_east1$0.0955 asia_east2$0.1154 asia_northeast1$0.1059 asia_northeast3$0.1059 asia_south1$0.099 asia_southeast1$0.1017 asia_southeast2$0.1109 australia_southeast1$0.117
n2-highcpu-4概算値:
asia_east1$0.1909 asia_east2$0.2307 asia_northeast1$0.2118 asia_northeast3$0.2118 asia_south1$0.1981 asia_southeast1$0.2034 asia_southeast2$0.2217 australia_southeast1$0.234
n2-highcpu-8概算値:
asia_east1$0.3819 asia_east2$0.4615 asia_northeast1$0.4235 asia_northeast3$0.4235 asia_south1$0.3961 asia_southeast1$0.4069 asia_southeast2$0.4435 australia_southeast1$0.468
n2-highcpu-16概算値:
asia_east1$0.7637 asia_east2$0.9229 asia_northeast1$0.8471 asia_northeast3$0.8471 asia_south1$0.7923 asia_southeast1$0.8137 asia_southeast2$0.887 australia_southeast1$0.936
n2-highcpu-32概算値:
asia_east1$1.5275 asia_east2$1.8458 asia_northeast1$1.6942 asia_northeast3$1.6942 asia_south1$1.5845 asia_southeast1$1.6275 asia_southeast2$1.7739 australia_southeast1$1.8719
N2D シリーズ
n2d-standard-2概算値:
asia_east1$0.1125 asia_east2$0.136 asia_northeast1$0.1247 asia_south1$0.0641 asia_southeast1$0.1199 australia_southeast1$0.1379
n2d-standard-4概算値:
asia_east1$0.225 asia_east2$0.2719 asia_northeast1$0.2493 asia_south1$0.1283 asia_southeast1$0.2397 australia_southeast1$0.2757
n2d-standard-8概算値:
asia_east1$0.45 asia_east2$0.5438 asia_northeast1$0.4986 asia_south1$0.2565 asia_southeast1$0.4795 australia_southeast1$0.5515
n2d-standard-16概算値:
asia_east1$0.9001 asia_east2$1.0876 asia_northeast1$0.9972 asia_south1$0.513 asia_southeast1$0.959 australia_southeast1$1.103
n2d-standard-32概算値:
asia_east1$1.8001 asia_east2$2.1752 asia_northeast1$1.9945 asia_south1$1.0261 asia_southeast1$1.9179 australia_southeast1$2.206
n2d-highmem-2概算値:
asia_east1$0.1518 asia_east2$0.1834 asia_northeast1$0.168 asia_south1$0.0865 asia_southeast1$0.1617 australia_southeast1$0.186
n2d-highmem-4概算値:
asia_east1$0.3035 asia_east2$0.3668 asia_northeast1$0.3361 asia_south1$0.173 asia_southeast1$0.3234 australia_southeast1$0.372
n2d-highmem-8概算値:
asia_east1$0.6071 asia_east2$0.7336 asia_northeast1$0.6721 asia_south1$0.346 asia_southeast1$0.6468 australia_southeast1$0.744
n2d-highmem-16概算値:
asia_east1$1.2142 asia_east2$1.4672 asia_northeast1$1.3443 asia_south1$0.6921 asia_southeast1$1.2936 australia_southeast1$1.4879
n2d-highcpu-2概算値:
asia_east1$0.0831 asia_east2$0.1004 asia_northeast1$0.0921 asia_south1$0.0473 asia_southeast1$0.0885 australia_southeast1$0.1018
n2d-highcpu-4概算値:
asia_east1$0.1661 asia_east2$0.2007 asia_northeast1$0.1842 asia_south1$0.0947 asia_southeast1$0.177 australia_southeast1$0.2036
n2d-highcpu-8概算値:
asia_east1$0.3322 asia_east2$0.4015 asia_northeast1$0.3685 asia_south1$0.1894 asia_southeast1$0.354 australia_southeast1$0.4071
n2d-highcpu-16概算値:
asia_east1$0.6645 asia_east2$0.8029 asia_northeast1$0.737 asia_south1$0.3787 asia_southeast1$0.708 australia_southeast1$0.8143
n2d-highcpu-32概算値:
asia_east1$1.3289 asia_east2$1.6059 asia_northeast1$1.4739 asia_south1$0.7575 asia_southeast1$1.4159 australia_southeast1$1.6286
C2 シリーズ
c2-standard-4概算値:
asia_east1$0.278 asia_east2$0.336 asia_northeast1$0.308 asia_northeast3$0.308 asia_south1$0.2884 asia_southeast1$0.2962 australia_southeast1$0.3407
c2-standard-8概算値:
asia_east1$0.5561 asia_east2$0.672 asia_northeast1$0.6161 asia_northeast3$0.6161 asia_south1$0.5768 asia_southeast1$0.5924 australia_southeast1$0.6814
c2-standard-16概算値:
asia_east1$1.1122 asia_east2$1.3439 asia_northeast1$1.2321 asia_northeast3$1.2321 asia_south1$1.1536 asia_southeast1$1.1849 australia_southeast1$1.3629
c2-standard-30概算値:
asia_east1$2.0853 asia_east2$2.5199 asia_northeast1$2.3103 asia_northeast3$2.3103 asia_south1$2.1631 asia_southeast1$2.2217 australia_southeast1$2.5553
c2-standard-60概算値:
asia_east1$4.1706 asia_east2$5.0397 asia_northeast1$4.6205 asia_northeast3$4.6205 asia_south1$4.3262 asia_southeast1$4.4433 australia_southeast1$5.1107
C2D シリーズ
c2d-standard-2概算値:
asia_east1$0.1209 asia_south1$0.0689 asia_southeast1$0.1288
c2d-standard-4概算値:
asia_east1$0.2418 asia_south1$0.1378 asia_southeast1$0.2576
c2d-standard-8概算値:
asia_east1$0.4836 asia_south1$0.2757 asia_southeast1$0.5153
c2d-standard-16概算値:
asia_east1$0.9672 asia_south1$0.5513 asia_southeast1$1.0305
c2d-standard-32概算値:
asia_east1$1.9345 asia_south1$1.1027 asia_southeast1$2.0611
c2d-standard-56概算値:
asia_east1$3.3853 asia_south1$1.9297 asia_southeast1$3.6069
c2d-standard-112概算値:
asia_east1$6.7706 asia_south1$3.8593 asia_southeast1$7.2137
c2d-highmem-2概算値:
asia_east1$0.1631 asia_south1$0.093 asia_southeast1$0.1737
c2d-highmem-4概算値:
asia_east1$0.3262 asia_south1$0.1859 asia_southeast1$0.3475
c2d-highmem-8概算値:
asia_east1$0.6523 asia_south1$0.3718 asia_southeast1$0.695
c2d-highmem-16概算値:
asia_east1$1.3046 asia_south1$0.7436 asia_southeast1$1.39
c2d-highmem-32概算値:
asia_east1$2.6092 asia_south1$1.4873 asia_southeast1$2.78
c2d-highmem-56概算値:
asia_east1$4.5662 asia_south1$2.6028 asia_southeast1$4.865
c2d-highmem-112概算値:
asia_east1$9.1323 asia_south1$5.2055 asia_southeast1$9.7299
c2d-highcpu-2概算値:
asia_east1$0.0998 asia_south1$0.0569 asia_southeast1$0.1063
c2d-highcpu-4概算値:
asia_east1$0.1996 asia_south1$0.1138 asia_southeast1$0.2127
c2d-highcpu-8概算値:
asia_east1$0.3993 asia_south1$0.2276 asia_southeast1$0.4254
c2d-highcpu-16概算値:
asia_east1$0.7985 asia_south1$0.4552 asia_southeast1$0.8508
c2d-highcpu-32概算値:
asia_east1$1.5971 asia_south1$0.9104 asia_southeast1$1.7016
c2d-highcpu-56概算値:
asia_east1$2.7949 asia_south1$1.5931 asia_southeast1$2.9778
c2d-highcpu-112概算値:
asia_east1$5.5898 asia_south1$3.1862 asia_southeast1$5.9556
C3 シリーズ
c3-highcpu-4概算値:
c3-highcpu-8概算値:
c3-highcpu-22概算値:
c3-highcpu-44概算値:
c3-highcpu-88概算値:
c3-highcpu-176概算値:
A2 シリーズ
a2-highgpu-1g概算値:
asia-northeast1$4.6575 asia-northeast3$4.6575 asia-southeast1$4.6163
a2-highgpu-2g概算値:
asia-northeast1$9.3151 asia-northeast3$9.3151 asia-southeast1$9.2327
a2-highgpu-4g概算値:
asia-northeast1$18.6301 asia-northeast3$18.6301 asia-southeast1$18.4653
a2-highgpu-8g概算値:
asia-northeast1$37.2603 asia-northeast3$37.2603 asia-southeast1$36.9306
a2-megagpu-16g概算値:
asia-northeast1$70.0363 asia-northeast3$70.0363 asia-southeast1$69.5557
a2-ultragpu-1g概算値:
a2-ultragpu-2g概算値:
a2-ultragpu-4g概算値:
a2-ultragpu-8g概算値:
中東における料金
N2 シリーズ
n2-standard-2概算値:
n2-standard-4概算値:
n2-standard-8概算値:
n2-standard-16概算値:
n2-standard-32概算値:
n2-highmem-2概算値:
n2-highmem-4概算値:
n2-highmem-8概算値:
n2-highmem-16概算値:
n2-highcpu-2概算値:
n2-highcpu-4概算値:
n2-highcpu-8概算値:
n2-highcpu-16概算値:
n2-highcpu-32概算値:
N2D シリーズ
n2d-standard-2概算値:
n2d-standard-4概算値:
n2d-standard-8概算値:
n2d-standard-16概算値:
n2d-standard-32概算値:
n2d-highmem-2概算値:
n2d-highmem-4概算値:
n2d-highmem-8概算値:
n2d-highmem-16概算値:
n2d-highcpu-2概算値:
n2d-highcpu-4概算値:
n2d-highcpu-8概算値:
n2d-highcpu-16概算値:
n2d-highcpu-32概算値:
各マシンタイプ は、Google Cloud の請求書に以下の SKU として請求されます
vCPU 料金: RAM 料金: GB 時間GPU 料金: マシンに組み込まれているか、オプションで設定されている場合、GPU 時間
マシンタイプの料金 は、そのマシン・タイプを使用するモデル バージョンの各予測ノードの 1 時間あたりの総コストを概算するために使用されます。
たとえば、マシンタイプが n1-highcpu-32 の場合、32 個の vCPU と 32 GB の RAM が含まれます。したがって、1 時間あたりの料金は、32 vCPU hours + 32 GB hours となります。
SKU の料金表はリージョンごとになっています。各テーブルは、予測マシンタイプの vCPU、RAM、および組み込み GPU の料金を表し、SKU の請求額をより正確に反映しています。
リージョンごとの SKU 料金を表示するには、リージョンを選択してください。
アメリカ大陸における SKU の料金
E2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロサンゼルス（us-west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0301288
ラスベガス（us-west4）
1 vCPU 時間あたり $0.028252
北バージニア（us-east4）
1 vCPU 時間あたり$0.028252
モントリオール（northamerica-northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0276149
トロント（northamerica-northeast2）
1 vCPU 時間あたり $0.0276149
サンパウロ（southamerica-east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0398176
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 vCPU 時間あたり $0.0250826
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロサンゼルス（us-west2）
1 GB 時間あたり$0.0040376
ラスベガス（us-west4</code>）
1 GB 時間あたり $0.0037846
北バージニア（us-east4）
1 GB 時間あたり$0.0037846
モントリオール（northamerica-northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0037007
トロント（northamerica-northeast2）
1 GB 時間あたり $0.0037007
サンパウロ（southamerica-east1）
1 GB 時間あたり$0.005336
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 GB 時間あたり$0.0033614
N1 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
北バージニア（us-east4）
1 vCPU 時間あたり$0.04094575
モントリオール（northamerica-northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0400223
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 vCPU 時間あたり $0.03635495
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
北バージニア（us-east4）
1 GB 時間あたり$0.00548665
モントリオール（northamerica-northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0053636
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 GB 時間あたり$0.0048783
N2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0400223
トロント（northamerica_northeast2）
1 vCPU 時間あたり $0.0400223
サンパウロ（southamerica_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.057707
アイオワ（us_central1）
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
サウスカロライナ（us_east1）
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
北バージニア（us_east4）
1 vCPU 時間あたり $0.0409457
ダラス（us_south1）
1 vCPU 時間あたり$0.0428962
オレゴン（us_west1）
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
ロサンゼルス（us_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0436655
ソルトレイクシティ（us_west3）
1 vCPU 時間あたり$0.0436655
ラスベガス（us_west4）
1 vCPU 時間あたり $0.0409434
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0053636
トロント（northamerica_northeast2）
1 GB 時間あたり $0.0053636
サンパウロ（southamerica_east1）
1 GB 時間あたり$0.0077337
アイオワ（us_central1）
1 GB 時間あたり $0.0048725
サウスカロライナ（us_east1）
1 GB 時間あたり $0.0048725
北バージニア（us_east4）
1 GB 時間あたり $0.0054867
ダラス（us_south1）
1 GB 時間あたり $0.00575
オレゴン（us_west1）
1 GB 時間あたり $0.0048725
ロサンゼルス（us_west2）
1 GB 時間あたり $0.0058523
ソルトレイクシティ（us_west3）
1 GB 時間あたり$0.0058523
ラスベガス（us_west4）
1 GB 時間あたり $0.0054867
N2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0348197
サンパウロ（southamerica_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0502055
アイオワ（us_central1）
1 vCPU 時間あたり $0.0316273
サウスカロライナ（us_east1）
1 vCPU 時間あたり $0.0316273
北バージニア（us_east4）
1 vCPU 時間あたり $0.0356224
オレゴン（us_west1）
1 vCPU 時間あたり $0.0316273
ロサンゼルス（us_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0379891
ラスベガス（us_west4）
1 vCPU 時間あたり $0.0356224
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0046667
サンパウロ（southamerica_east1）
1 GB 時間あたり$0.0067287
アイオワ（us_central1）
1 GB 時間あたり $0.0042389
サウスカロライナ（us_east1）
1 GB 時間あたり $0.0042389
北バージニア（us_east4）
1 GB 時間あたり $0.0047736
オレゴン（us_west1）
1 GB 時間あたり $0.0042389
ロサンゼルス（us_west2）
1 GB 時間あたり$0.005091
ラスベガス（us_west4）
1 GB 時間あたり $0.0047736
C2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.04301
サンパウロ（southamerica_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0620356
アイオワ（us_central1）
1 vCPU 時間あたり $0.039077
サウスカロライナ（us_east1）
1 vCPU 時間あたり $0.039077
北バージニア（us_east4）
1 vCPU 時間あたり $0.0440105
オレゴン（us_west1）
1 vCPU 時間あたり $0.039077
ロサンゼルス（us_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.046943
ソルトレイクシティ（us_west3）
1 vCPU 時間あたり$0.04692
ラスベガス（us_west4）
1 vCPU 時間あたり $0.0440105
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
モントリオール（northamerica_northeast1）
1 GB 時間あたり $0.00575
サンパウロ（southamerica_east1）
1 GB 時間あたり$0.0083133
アイオワ（us_central1）
1 GB 時間あたり $0.0052325
サウスカロライナ（us_east1）
1 GB 時間あたり $0.0052325
北バージニア（us_east4）
1 GB 時間あたり $0.005888
オレゴン（us_west1）
1 GB 時間あたり $0.0052325
ロサンゼルス（us_west2）
1 GB 時間あたり $0.0062905
ソルトレイクシティ（us_west3）
1 GB 時間あたり$0.006325
ラスベガス（us_west4）
1 GB 時間あたり $0.005888
C2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us_central1）
1 vCPU 時間あたり $0.0339974
サウスカロライナ（us_east1）
1 vCPU 時間あたり $0.0339974
北バージニア（us_east4）
1 vCPU 時間あたり$0.0382904
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us_central1）
1 GB 時間あたり $0.0045528
サウスカロライナ（us_east1）
1 GB 時間あたり $0.0045528
北バージニア（us_east4）
1 GB 時間あたり $0.0051267
C3 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us_central1）
1 vCPU 時間あたり $0.03908
サウスカロライナ（us_east1）
1 vCPU 時間あたり $0.03908
北バージニア（us_east4）
1 vCPU 時間あたり$0.04401
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us_central1）
1 GB 時間あたり $0.00524
サウスカロライナ（us_east1）
1 GB 時間あたり $0.00524
北バージニア（us_east4）
1 GB 時間あたり$0.0059
A2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
北バージニア（us-east4）
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
ラスベガス（us-west4）
1 vCPU 時間あたり $0.0409457
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 vCPU 時間あたり $0.0363527
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GB 時間あたり $0.0048725
北バージニア（us-east4）
1 GB 時間あたり $0.0048725
ラスベガス（us-west4）
1 GB 時間あたり $0.0054867
アメリカ大陸のその他のリージョン
1 GB 時間あたり $0.0048725
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GPU 時間あたり $4.51729（A100 80GB）
北バージニア（us-east4）
1 GPU 時間あたり $5.08783（A100 80GB）
ラスベガス（us-west4）
1 GPU 時間あたり $3.5673（A100 40 GB）
南北アメリカのその他のリージョン
1 GPU 時間あたり $3.3741（A100 40 GB）
A3 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 vCPU 時間あたり $0.0293227
北バージニア（us-east4）
1 vCPU 時間あたり$0.0293227
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GB 時間あたり $0.0025534
北バージニア（us-east4）
1 GB 時間あたり $0.0025534
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GPU 時間あたり $11.2660332 （H100 80 GB）
北バージニア（us-east4）
1 GPU 時間あたり $11.2660336（H100 80 GB）
G2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 vCPU 時間あたり$0.02874
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GB 時間あたり$0.00337
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
アイオワ（us-central1）
1 GPU 時間あたり$0.64405
ヨーロッパにおける SKU の料金
E2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe-west1）
1 vCPU 時間あたり$0.0275919
ロンドン（europe-west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0323184
フランクフルト（europe-west3）
1 vCPU 時間あたり$0.0323184
オランダ（europe-west4）
1 vCPU 時間あたり$0.0276149
チューリッヒ（europe-west6）
1 vCPU 時間あたり$0.0350968
パリ（europe-west9）
1 vCPU 時間あたり$0.0351164
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe-west1）
1 GB 時間あたり$0.0036984
ロンドン（europe-west2）
1 GB 時間あたり $0.0043309
フランクフルト（europe-west3）
1 GB 時間あたり$0.0043309
オランダ（europe-west4）
1 GB 時間あたり $0.0037007
チューリッヒ（europe-west6）
1 GB 時間あたり$0.0047035
パリ（europe-west9）
1 GB 時間あたり$0.0047069
N1 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe-west2）
1 vCPU 時間あたり $0.0468395
ヨーロッパのその他のリージョン
1 vCPU 時間あたり $0.0421268
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe-west2）
1 GB 時間あたり $0.0062767
ヨーロッパのその他のリージョン
1 GB 時間あたり $0.0056373
N2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ワルシャワ（europe_central2）
1 vCPU 時間あたり $0.0468395
ベルギー（europe_west1）
1 vCPU 時間あたり$0.0399889
ロンドン（europe_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0468395
フランクフルト（europe_west3）
1 vCPU 時間あたり$0.0468395
オランダ（europe_west4）
1 vCPU 時間あたり$0.0399879
チューリッヒ（europe_west6）
1 vCPU 時間あたり$0.050899
パリ（europe_west9）
1 vCPU 時間あたり$0.0421693
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ワルシャワ（europe_central2）
1 GB 時間あたり $0.0062767
ベルギー（europe_west1）
1 GB 時間あたり$0.0053602
ロンドン（europe_west2）
1 GB 時間あたり $0.0062767
フランクフルト（europe_west3）
1 GB 時間あたり$0.0062767
オランダ（europe_west4）
1 GB 時間あたり $0.0053598
チューリッヒ（europe_west6）
1 GB 時間あたり$0.0068195
パリ（europe_west9）
1 GB 時間あたり$0.0056522
N2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe_west1）
1 vCPU 時間あたり$0.0347909
ロンドン（europe_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0407502
フランクフルト（europe_west3）
1 vCPU 時間あたり$0.0407502
オランダ（europe_west4）
1 vCPU 時間あたり $0.0348197
パリ（europe_west9）
1 vCPU 時間あたり$0.0366873
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe_west1）
1 GB 時間あたり$0.0046632
ロンドン（europe_west2）
1 GB 時間あたり $0.0054602
フランクフルト（europe_west3）
1 GB 時間あたり$0.0054602
オランダ（europe_west4）
1 GB 時間あたり $0.0046667
パリ（europe_west9）
1 GB 時間あたり$0.0049174
C2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe_west1）
1 vCPU 時間あたり$0.042987
ロンドン（europe_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0503527
フランクフルト（europe_west3）
1 vCPU 時間あたり$0.050347
オランダ（europe_west4）
1 vCPU 時間あたり$0.0430215
チューリッヒ（europe_west6）
1 vCPU 時間あたり$0.0547055
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ベルギー（europe_west1）
1 GB 時間あたり$0.0057615
ロンドン（europe_west2）
1 GB 時間あたり $0.006747
フランクフルト（europe_west3）
1 GB 時間あたり$0.006739
オランダ（europe_west4）
1 GB 時間あたり $0.0057615
チューリッヒ（europe_west6）
1 GB 時間あたり$0.007337
C2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe_west2）
1 vCPU 時間あたり$0.0438012
オランダ（europe_west4）
1 vCPU 時間あたり$0.0374336
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe_west2）
1 GB 時間あたり$0.005865
オランダ（europe_west4）
1 GB 時間あたり $0.0050128
C3 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe_west1）
1 vCPU 時間あたり$0.04299
オランダ（europe_west4）
1 vCPU 時間あたり$0.04302
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
ロンドン（europe_west1）
1 GB 時間あたり$0.00576
オランダ（europe_west4）
1 GB 時間あたり$0.00577
A2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 vCPU 時間あたり$0.0400223
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 GB 時間あたり$0.0053636
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 GPU 時間あたり $3.3741（A100 40 GB）
オランダ（europe-west4）
1 GPU 時間あたり $4.97399（A100 80GB）
G2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 vCPU 時間あたり$0.03164
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 GB 時間あたり$0.00371
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
オランダ（europe-west4）
1 GPU 時間あたり$0.70916
アジア太平洋における SKU の料金
E2 シリーズ E2 予測マシンタイプ SKU
vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia-east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0290432
香港（asia-east2）
1 vCPU 時間あたり$0.0350968
東京（asia-northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0322299
ソウル（asia-northeast3）
1 vCPU 時間あたり $0.0322299
ムンバイ（asia-south1）
1 vCPU 時間あたり$0.0301288
シンガポール（asia-southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0309453
シドニー（australia-southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0355925
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia-east1）
1 GB 時間あたり$0.0038927
香港（asia-east2）
1 GB 時間あたり$0.0047035
東京（asia-northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0042999
ソウル（asia-northeast3）
1 GB 時間あたり $0.0042999
ムンバイ（asia-south1）
1 GB 時間あたり $0.0040376
シンガポール（asia-southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0041458
シドニー（australia-southeast1）
1 GB 時間あたり$0.004769
N1 シリーズ N1 予測マシンタイプ SKU
vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
東京（asia-northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0467107
シンガポール（asia-southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.04484885
シドニー（australia-southeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0515844
アジア太平洋のその他のリージョン
1 vCPU 時間あたり $0.0421268
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
東京（asia-northeast1）
1 GB 時間あたり $0.00623185
シンガポール（asia-southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0060099
シドニー（australia-southeast1）
1 GB 時間あたり$0.00691265
アジア太平洋のその他のリージョン
1 GB 時間あたり $0.0056373
N2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0420923
香港（asia_east2）
1 vCPU 時間あたり$0.0508656
東京（asia_northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0467107
ソウル（asia_northeast3）
1 vCPU 時間あたり $0.0467107
ムンバイ（asia_south1）
1 vCPU 時間あたり$0.0436655
シンガポール（asia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0448488
ジャカルタ（asia_southeast2）
1 vCPU 時間あたり$0.0488853
シドニー（australia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0515844
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 GB 時間あたり$0.0056419
香港（asia_east2）
1 GB 時間あたり$0.0068172
東京（asia_northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0062318
ソウル（asia_northeast3）
1 GB 時間あたり $0.0062318
ムンバイ（asia_south1）
1 GB 時間あたり $0.0058512
シンガポール（asia_southeast1）
1 GB 時間あたり $0.0060099
ジャカルタ（asia_southeast2）
1 GB 時間あたり$0.0065504
シドニー（australia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0069126
N2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0366206
香港（asia_east2）
1 vCPU 時間あたり$0.0442531
東京（asia_northeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0406387
ムンバイ（asia_south1）
1 vCPU 時間あたり$0.0208725
シンガポール（asia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0390184
シドニー（australia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0448787
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 GB 時間あたり$0.0049082
香港（asia_east2）
1 GB 時間あたり$0.0059305
東京（asia_northeast1）
1 GB 時間あたり$0.0054222
ムンバイ（asia_south1）
1 GB 時間あたり $0.0027979
シンガポール（asia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.005229
シドニー（australia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0060145
C2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.045249
香港（asia_east2）
1 vCPU 時間あたり$0.0546802
東京（asia_northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0502136
ソウル（asia_northeast3）
1 vCPU 時間あたり $0.0502136
ムンバイ（asia_south1）
1 vCPU 時間あたり$0.0469407
シンガポール（asia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.0482126
シドニー（australia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり$0.055453
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 GB 時間あたり$0.0060651
香港（asia_east2）
1 GB 時間あたり$0.0073289
東京（asia_northeast1）
1 GB 時間あたり $0.0066987
ソウル（asia_northeast3）
1 GB 時間あたり $0.0066987
ムンバイ（asia_south1）
1 GB 時間あたり $0.0062905
シンガポール（asia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0064607
シドニー（australia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.0074313
C2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 vCPU 時間あたり$0.0393656
シンガポール（asia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0419417
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
台湾（asia_east1）
1 GB 時間あたり$0.0052716
シンガポール（asia_southeast1）
1 GB 時間あたり $0.0056166
C3 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
シンガポール（asia_southeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.04821
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
シンガポール（asia_southeast1）
1 GB 時間あたり$0.00646
A2 シリーズ A2 予測マシンタイプ SKU
vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
東京（asia-northeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0467107
ソウル（asia-northeast3）
1 vCPU 時間あたり $0.0467107
シンガポール（asia-southeast1）
1 vCPU 時間あたり $0.0448488
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
東京（asia-northeast1）
1 GB 時間あたり $0.00623185
ソウル（asia-northeast3）
1 GB 時間あたり $0.0062318
シンガポール（asia-southeast1）
1 GB 時間あたり $0.0060099
GPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
東京（asia-northeast1）
1 GPU 時間あたり $3.5673（A100 40 GB）
ソウル（asia-northeast3）
1 GPU 時間あたり $3.5673（A100 40 GB）
シンガポール（asia-southeast1）
1 GPU 時間あたり $3.5673（A100 40 GB）
シンガポール（asia-southeast1）
1 GPU 時間あたり $5.57298（A100 80GB）
中東における SKU の料金
N2 シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
テルアビブ（me_west1）
1 vCPU 時間あたり $0.0399879
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
テルアビブ（me_west1）
1 GB 時間あたり $0.0053598
N2D シリーズ vCPU
ロケーション
1 時間あたりの料金
テルアビブ（me_west1）
1 vCPU 時間あたり $0.03479
RAM
ロケーション
1 時間あたりの料金
テルアビブ（me_west1）
1 GB 時間あたり$0.0046628
マシンタイプによっては、予測用に GPU アクセラレータ を追加できます。GPU には、前のテーブルで説明したものとは別の追加料金がかかります。各オプション GPU の料金については、料金表をご覧ください。
アメリカ大陸 アクセラレータ - 1 時間あたりの料金
NVIDIA_TESLA_P4
アイオワ（us-central1）
$0.6900
北バージニア（us-east4）
$0.6900
モントリオール（northamerica-northeast1）
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
オレゴン（us-west1）
$1.6790
アイオワ（us-central1）
$1.6790
サウスカロライナ（us-east1）
$1.6790
NVIDIA_TESLA_T4
オレゴン（us-west1）
$0.4025
アイオワ（us-central1）
$0.4025
サウスカロライナ（us-east1）
$0.4025
NVIDIA_TESLA_V100
オレゴン（us-west1）
$2.8520
アイオワ（us-central1）
$2.8520
ヨーロッパ アクセラレータ - 1 時間あたりの料金
NVIDIA_TESLA_P4
オランダ（europe-west4）
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
ベルギー（europe-west1）
$1.8400
NVIDIA_TESLA_T4
ロンドン（europe-west2）
$0.4715
オランダ（europe-west4）
$0.4370
NVIDIA_TESLA_V100
オランダ（europe-west4）
$2.9325
アジア太平洋 アクセラレータ - 1 時間あたりの料金
NVIDIA_TESLA_P4
シンガポール（asia-southeast1）
$0.7475
シドニー（australia-southeast1）
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
台湾（asia-east1）
$1.8400
NVIDIA_TESLA_T4
東京（asia-northeast1）
$0.4255
シンガポール（asia-southeast1）
$0.4255
ソウル（asia-northeast3）
$0.4485
NVIDIA_TESLA_V100
台湾（asia-east1）
$2.932
料金は GPU 単位です。したがって、予測ノードごとに複数の GPU を使用する場合（または、複数のノードを使用するようにバージョンをスケールする場合）は、それに応じて費用もスケールします。
AI Platform Prediction の予測では、モデルに基づく予測を提供する際に複数の仮想マシン（「ノード」）を実行します。デフォルトでは、Vertex AI により、実行するノードの数が常に自動的にスケールされます。オンライン予測の場合、ノードの数は需要の増減に応じてスケールされます。各ノードで複数の予測リクエストにレスポンスできます。バッチ予測の場合、ノードの数はジョブの実行にかかる合計時間を短縮するようにスケールされます。予測ノードのスケール方法はカスタマイズできます。
各ノードでモデルを実行した時間に対して料金が発生します。以下が課金対象の時間となります。
ノードによるバッチ予測ジョブの処理時間
ノードによるオンライン予測リクエストの処理時間
ノードがオンライン予測の準備状態になっている時間
1 つのノードを 1 時間実行したときの料金が 1 ノード時間です。予測ジョブの料金表 には 1 ノード時間あたりの料金が記載されています。この料金は各リージョンで異なり、オンライン予測とバッチ予測の間でも異なります。
ノード時間は小数単位で増やすことができます。たとえば、1 つのノードを 30 分間実行すると 0.5 ノード時間となります。
Compute Engine（N1）マシンタイプの料金計算
ノードの実行時間は、30 秒単位で課金されます。つまり 30 秒ごとに、ノードがその時点で使用している vCPU、RAM、GPU リソースの 30 秒分の価格でプロジェクトに対して課金されます。
予測ノードの自動スケーリングの詳細
オンライン予測
バッチ予測
スケーリングでは、個々のリクエストのレイテンシを低減することが優先されます。このサービスでは、リクエストへの対応後、数分間にわたってモデルがアイドル状態に維持されます。
スケーリングでは、ジョブの合計経過時間を短縮することが優先されます。
スケーリングは毎月の合計料金に影響を与えます。リクエストの数や頻度が増えるほど、使用されるノード数も多くなります。
スケールすると、新しいノードの立ち上げに関連するオーバーヘッドが若干発生しますが、ジョブの料金にはほとんど影響しません。
トラフィック量に応じてサービスにスケールさせること（自動スケーリング）
自動スケーリングを選択した場合、ノード数は自動的にスケーリングされます。AI Platform Prediction の従来の（MLS1）マシンタイプのデプロイでは、トラフィックがない期間はノード数がゼロにスケールダウンされます。Vertex AI のデプロイや他のタイプの AI Platform Prediction のデプロイでは、ノード数をゼロにスケールダウンできません。
手動スケーリングを選択した場合は、常時実行されるノードの数を指定する必要があります。この場合、デプロイから始まりモデル バージョンを削除するまで、ノードが実行されているすべての時間が課金対象になります。
スケーリングに影響を与える方法として、1 つのバッチ予測に使用するノードの最大数を設定したり、モデルのデプロイ時にモデルで実行し続けるノード数を設定したりできます。
バッチ予測ジョブは、ジョブの完了後に課金されます
バッチ予測ジョブは、ジョブの実行中に料金が加算されていくのではなく、ジョブの完了後に課金されます。構成済みの Cloud Billing 予算アラートも、ジョブの実行中にトリガーされません。大規模なジョブを開始する前には、少量の入力データでコスト ベンチマーク ジョブをいくつか実行することを検討してください。
予測ジョブの計算の例
アメリカ大陸のある地域の不動産会社が、営業対象地域の住宅価格の週次予測ジョブを実行しているとします。ある月、4 週間分の予測ジョブをそれぞれ 3920、4277、3849、3961 のバッチで実行しました。ジョブは 1 つのノードに制限され、各インスタンスの処理には平均で 0.72 秒かかりました。
まず、各ジョブの実行時間を計算します。
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
どのジョブも実行時間が 10 分を超えているため、処理時間 1 分ごとに課金されます。
($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
1 か月の総額は $0.26 になります。
この例では、ジョブが単一ノードで実行され、入力インスタンスごとに一定の時間がかかったと想定しています。実際の使用では、必ず複数のノードを考慮に入れ、各ノードの実際の実行時間を計算に使用してください。
Vertex Explainable AI の料金
特徴ベースの説明
特徴ベースの説明 では、予測料金への追加料金は発生しません。ただし、説明の処理は通常の予測よりも時間を要するため、自動スケーリングで Vertex Explainable AI を多用すると、開始されるノードが増加し、予測の料金が増加する可能性があります。
例ベースの説明
例ベースの説明 の料金は、以下の要素で構成されています。
モデルをアップロードするか、モデルのデータセットを更新すると、課金が発生します。
例の潜在空間表現を生成するために使用されるバッチ予測ジョブごとの 1 ノード時間は、予測 と同じレートで課金されます。
インデックスを作成または更新するための費用は、ベクトル検索 のインデックスの料金と同じで、例の数 × 次元数 × 1 フロートあたり 4 バイト × 1 GB あたり $3.00 で計算されます。たとえば、100 万の例と 1,000 次元の潜在空間がある場合、費用は $12（1,000,000 x 1,000 x 4 x 3.00 ÷ 1,000,000,000）となります。
エンドポイントにデプロイする際には、エンドポイント内の各ノードごとに 1 ノード時間あたりの料金が課金されます。エンドポイントに関連するすべてのコンピューティングは、予測 と同じレートで課金されます。しかし、例に基づく説明ではベクトル検索インデックスを利用するための追加のコンピューティング リソースが必要であり、その結果、より多くのノードが起動され、予測料金が増加することになります。
Vertex AI Neural Architecture Search
次のテーブルは、Neural Architecture Search を利用できる各リージョンの料金をまとめたものです。
料金
次のテーブルに、さまざまな構成の 1 時間あたりの料金
事前定義されたスケールティアを選択することも、特定のマシンタイプからなるカスタム構成を選択することもできます。カスタム構成を選択する場合は、使用する仮想マシンの費用を合算してください。
アクセラレータを有効にした従来のマシンタイプの料金には、アクセラレータの費用が含まれます。Compute Engine マシンタイプにアクセラレータを追加する場合、アクセラレータの費用は含まれません。この費用を計算するには、以下のアクセラレータのテーブルに記載の料金に、使用する各アクセラレータのマシン時間を掛けます。
マシンタイプ
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
a2-highgpu インスタンスの料金には、追加された NVIDIA_TESLA_A100 アクセラレータの料金が含まれています。
アクセラレータ
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
ディスク
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
注:
すべてのご利用は Neural Architecture Search の割り当てポリシーの対象となります。
Neural Architecture Search のライフサイクル中は、データやプログラム ファイルを Cloud Storage バケットに保存する必要があります。
詳しくは、Cloud Storage の使用方法 をご覧ください。
ボリューム ベースの割引については、セールスチームにお問い合わせ ください。
各 VM のディスクサイズを 100 GB 以上に構成した場合のみ、ディスク料金が発生します。各 VM の最初の 100 GB（デフォルトのディスクサイズ）は無料です。たとえば、各 VM に 105 GB のディスクを構成するように設定した場合、VM ごとに 5 GB のディスク料金が請求されます。
Cloud Storage の利用が必須になる場合
このドキュメントに記載されている費用のほかに、Neural Architecture Search のライフサイクル中にはデータやプログラム ファイルを Cloud Storage バケットに保存する必要があります。このストレージは、Cloud Storage 料金ポリシー の対象になります。
次の場合は Cloud Storage の利用が必須となります。
リソースを管理するための無料のオペレーション
Neural Architecture Search が提供するリソース管理オペレーションは、無料で利用できます。ただし、Neural Architecture Search 割り当てポリシーにより、オペレーションの一部が制限されます。
リソース
無料のオペレーション
ジョブ
get、list、cancel
オペレーション
get、list、cancel、delete
Vertex AI Pipelines
Vertex AI Pipelines では、パイプライン実行ごとに $0.03 の実行料金が課金されます。プレビュー リリース中は、実行料金が請求されません。また、パイプライン コンポーネントによって消費される Compute Engine リソースなど、Vertex AI Pipelines で使用する Google Cloud リソースの料金も発生します（Vertex AI Training と同じ料金が発生します）。また、パイプラインによって呼び出されるサービス（Dataflow など）の費用は、ユーザーの負担となります。
Vertex AI Rapid Evaluation
Vertex AI Rapid Evaluation サービスは、文字列の入力および出力フィールドにつき 1,000 文字ごとに料金を請求します。1 文字は 1 つの Unicode 文字として定義されます。空白文字はカウントから除外されます。フィルタされたレスポンスを含め、評価リクエストが失敗した場合は、入力と出力のいずれにおいても課金されません。各請求期間の最後で、1 セント（$0.01）未満の小数部分は、1 セントに切り上げられます。
注: このプロダクトはプレビュー版であり、100% 割引が適用されます。 コンピューティングベースの指標については、入力の場合は 1,000 文字あたり $0.00003、出力の場合は 1,000 文字あたり $0.00009 が課金されます。こうした指標は、SKU では Pointwise Metric と呼ばれます。
指標名 タイプ
完全一致
コンピューティングベース
BLEU
コンピューティングベース
ROUGE
コンピューティングベース
tool_call_valid
コンピューティングベース
tool_name_match
コンピューティングベース
tool_parameter_key_match
コンピューティングベース
tool_parameter_kv_match
コンピューティングベース
料金は米ドル（USD）で表示しています。米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
モデルベースの指標については、入力の場合は 1,000 文字あたり $0.005、出力の場合は 1,000 文字あたり $0.015 が課金されます。モデルベースの指標には、予測サービスの別料金が含まれます。Vertex AI 予測と説明 の料金ページを参照してください。
指標名 タイプ
一貫性
ポイント別
流暢さ
ポイント別
フルフィルメント
ポイント別
安全性
ポイント別
依拠性
ポイント別
summarization_quality
ポイント別
summarization_helpfulness
ポイント別
summarization_verbosity
ポイント別
question_answering_quality
ポイント別
question_answering_relevance
ポイント別
question_answering_helpfulness
ポイント別
question_answering_correctness
ポイント別
pairwise_summarization_quality
AutoSxS
pairwise_question_answering_quality
AutoSxS
料金は米ドル（USD）で表示しています。米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
Vertex AI Feature Store
Vertex AI Feature Store は、2023 年 11 月より一般提供（GA）されています。以前のバージョンのプロダクトについては、Vertex AI Feature Store（従来版） をご覧ください。
新しい Vertex AI Feature Store
新しい Vertex AI Feature Store では、次の 2 種類のオペレーションの機能がサポートされています。
オフライン オペレーション : オフライン ストア（BigQuery）のデータを転送、保存、取得、変換するオペレーションオンライン オペレーション : オンライン ストアにデータを転送するオペレーションと、オンライン ストア内のデータに対するオペレーション
オフライン オペレーションの料金
オフライン オペレーションには BigQuery が使用されるため、オフライン ストアへの取り込み、オフライン ストアに対するクエリ、オフライン ストレージなどの機能については、BigQuery の料金 をご覧ください。
オンライン オペレーションの料金
オンライン オペレーションでは、オンライン ストアへのデータ転送（データの提供またはデータの保存）を行う GA 機能に対して Vertex AI Feature Store の料金が発生します。
最適化されたオンライン サービングと Bigtable オンライン サービングは異なるアーキテクチャを使用するため、これらのノードは同等ではありません。
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、
Cloud Platform SKU
適用されます。
オンライン オペレーションのワークロードの見積もり
ワークロードを見積もる際は、以下のガイドラインを考慮してください。商品数
ワークロードに必要なノード数は、サービング方法によって異なる場合があります。
データ処理:
取り込み - 分析関数を使用しない場合は、1 つのノードで 1 時間あたり最低約 100 MB のデータを Bigtable オンライン ストアまたは最適化されたオンライン ストアに取り込むことができます。
Bigtable オンライン サービング: 各ノードは、約 1,500 QPS と最大 5 TB のストレージをサポートできます。
最適化されたオンライン サービング: パフォーマンスはマシンタイプとレプリカに基づきます。これらのレプリカは、ワークロードに伴う費用を最小限に抑えるように自動的に構成されます。各ノードには
高可用性と自動スケーリングのために最小 2 ～ 6 個のレプリカが必要です。それに応じて、レプリカの数に対して課金されます。詳しくは、毎月のシナリオの例 をご覧ください。
エンベディングに関連しないワークロードの場合、各ノードは約 500 QPS と最大 200 GB のストレージをサポートできます。
エンベディング関連のワークロードの場合、各ノードは約 500 QPS と最大 4 GB のストレージ（512 次元データ）をサポートできます。
Metrics Explorer でノードの数（レプリカあり）を表示できます。
使用されているノード数を確認する Metric Explorer
月次シナリオの例（us-central1 を想定）
データ ストリームのワークロード - 2.5 TB のデータ（1 日あたり 1 GB 更新）と 1,200 QPS の Bigtable オンライン サービング
オペレーション 月間使用量 1 か月の費用
データ処理ノード
（1 GB/日）×（30 日/月）×（1,000 MB/GB）×（1 ノード時間 / 100 MB）= 300 ノード時間
300 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり $0.08）= $24
最適化オンライン サービング ノード
なし
なし
Bigtable オンライン サービング ノード
（1 ノード）×（24 時間/日）×（30 日/月）= 720 ノード時間
720 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり $0.94）= $677
Bigtable オンライン サービング ストレージ
（2.5 TB/月）×（1,000 GB/TB）= 2,500 GB/月
2,500 GB/月 ×（GB/月 $0.25）= $625
$1,326
高 QPS ワークロード - 最適化されたオンライン サービングで 10 GB の非エンベディング データ
（1 日あたり 5 GB 更新）と 2,000 QPS
オペレーション 月間使用量 1 か月の費用
データ処理ノード
（5 GB/日）×（30 日/月）×（1,000 MB/GB）×（1 ノード時間 / 100 MB）= 1,500 ノード時間
1,500 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり $0.08）= $120
最適化オンライン サービング ノード
ラウンドアップ（10 GB ×（1 ノード / 200 GB））= 1 × 最大（2 つのデフォルト レプリカ、2,000 QPS ×（1 レプリカ / 500 QPS））= 合計 4 ノード ×（24 時間/日）×（30 日/月）= 2,880 ノード時間
2,880 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり 0.30）= $864
Bigtable オンライン サービング ノード
なし
なし
Bigtable オンライン サービング ストレージ
なし
なし
984 ドル
エンベディング サービング ワークロード - 20 GB のエンベディング データ（1 日あたり 2 GB 更新）と 800 QPS の最適化されたオンライン サービング
オペレーション 月間使用量 1 か月の費用
データ処理ノード
（2 GB/日）×（30 日/月）×（1,000 MB/GB）×（1 ノード時間 / 100 MB）= 600 ノード時間
600 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり $0.08）= $48
最適化オンライン サービング ノード
ラウンドアップ（20 GB ×（1 ノード / 4 GB）= 5 × 最大（2 つのデフォルト レプリカ、800 QPS）×（1 レプリカ / 500 QPS））= 合計 10 ノード ×（24 時間/日）×（30 日/月）= 7, 200 ノード時間
7,200 ノード時間 ×（1 ノード時間あたり 0.30）= $2,160
Bigtable オンライン サービング ノード
なし
なし
Bigtable オンライン サービング ストレージ
なし
なし
2,208 ドル
Vertex AI Feature Store（従来版）
Vertex AI Feature Store（従来版）の料金は、オンラインおよびオフライン ストレージの特徴データ量と、オンライン サービスの可用性に基づきます。1 時間あたりのノード
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
特徴量のモニタリングを有効にすると、上記の料金に加え、以下の料金が課金されます。
分析されたすべてのデータに対して 1 GB あたり $3.50。スナップショット分析を有効にすると、Vertex AI Feature Store（従来版）で取得されたデータのスナップショットが含まれます。特徴分析のインポートを有効にした場合、取り込まれたデータのバッチが含まれます。
特徴値モニタリングで使用される、その他の Vertex AI Feature Store（従来版）オペレーションの追加料金には、以下が含まれます。
スナップショット分析の機能は、構成したモニタリング間隔に基づいて特徴値のスナップショットを定期的に取得します。
スナップショットのエクスポートにかかる料金は、通常のバッチ エクスポートの操作と同じです。
スナップショットの分析例
データ サイエンティストが Vertex AI Feature Store（従来版）の特徴値モニタリングを有効にし、日次のスナップショット分析のモニタリングをオンにします。エンティティ タイプのモニタリングのためにパイプラインが日次で実行されます。パイプラインで Vertex AI Feature Store（従来版）内の 2 GB のデータをスキャンし、0.1 GB のデータを含むスナップショットをエクスポートします。1 日の分析にかかる合計料金は次のとおりです。
(0.1 GB * $3.50) + (2 GB * $0.005) = $0.36
取り込みの分析例
データ サイエンティストが Vertex AI Feature Store（従来版）の特徴値モニタリングを有効にし、取り込みオペレーションのモニタリングをオンにします。取り込みオペレーションで Vertex AI Feature Store（従来版）に 1 GB のデータをインポートします。特徴値モニタリングの合計料金は次のとおりです。
(1 GB * $3.50) = $3.50
メタデータ ストレージは、バイナリ ギガバイト（GiB）単位で測定されます。1 GiB は 1,073,741,824 バイトです。この測定単位は、gibibyteとも呼ばれます。
Vertex ML Metadata では、メタデータ ストレージに対して 1 ギビバイト（GiB）あたり月額 $10 が課金されます。料金は、メガバイト（MB）を単位として計算されます。たとえば、10 MB のメタデータを保存する場合、そのデータに対して月額 $0.10 が課金されます。
料金は、Vertex ML Metadata がサポートされているすべてのリージョンで共通です。
Vertex AI TensorBoard
Vertex AI TensorBoard を使用するには、プロジェクトの IAM 管理者に「Vertex AI TensorBoard ウェブアプリ ユーザー」 のロールの割り当てをリクエストしてください。また、Vertex AI の管理者ロールにもアクセス権があります。
2023 年 8 月より、Vertex AI TensorBoard では、ログと指標のデータ保存の料金がユーザーごとの月額ライセンス $300/月から $10 GiB/月に変更されました。つまり、これまでの定額料金がなくなり、実際に使用したストレージ容量のみに料金が発生します。ストレージの管理方法については、Vertex AI TensorBoard: 過去の TensorBoard テストの削除 のチュートリアルをご覧ください。
Vertex AI Vizier
Vertex AI Vizier は、Vertex AI 内のブラック ボックス最適化サービスです。Vertex AI Vizier の料金モデルは、次の要素で構成されています。
RANDOM_SEARCH と GRID_SEARCH を使用するトライアルは、無料でご利用いただけます。詳しくは、検索アルゴリズムに関する記事 をご覧ください。Vertex AI Vizier は、毎月 100 回まで無料で試用できます（RANDOM_SEARCH と GRID_SEARCH を使用するトライアルは、この合計数にカウントされません）。
Vertex AI Vizier のトライアルが 100 回を超えると、それ以降の同月のトライアルには、1 回あたり $1 が課金されます（RANDOM_SEARCH または GRID_SEARCH を使用するトライアルは無料です）。
ベクトル検索
ベクトル検索の近似最近傍探索 サービスの料金は、次の要素で構成されます。
デプロイされたインデックスをホストするために使用される各 VM の 1 ノード時間あたりの料金。
新しいインデックスの作成、既存のインデックスの更新、インデックスのストリーミング アップデートの使用にかかる費用。
インデックスの作成と更新時に処理されるデータは、バイナリ ギガバイト（GiB）単位で測定されます。1 GiB は、1,073,741,824 バイトです。この測定単位は、gibibyte とも呼ばれます。
ベクトル検索では、すべてのリージョンにおいて、処理されたデータ 1 GiB あたり $3.00 が課金されます。ベクトル検索では取り込まれた 1 GiB あたり $0.45 の料金
ストリーミング更新の挿入に使用されます
以下の各表は、ベクトル検索が利用可能な各リージョンにおけるインデックス サービス料金をまとめたものです。料金はリージョンごとのマシンタイプに対応し、1 ノード時間ごとに課金されます。
アメリカ大陸
リージョン
e2-standard-2
e2-standard-16
e2-highmem-16
n2d-standard-32
n1-standard-16
n1-standard-32
us_central1
0.094
0.75
1.012
1.893
1.064
2.128
us_east1
0.094
0.75
1.012
1.893
1.064
2.128
us_east4
0.10
0.845
1.14
2.132
1.198
2.397
us_west1
0.094
0.75
1.012
1.893
1.064
2.128
us_west2
0.113
0.901
1.216
2.273
1.279
2.558
us_west3
0.113
0.901
1.216
なし
1.279
2.558
us_west4
0.106
0.845
1.14
2.132
1.198
2.397
us_south1
0.111
0.886
1.195
なし
なし
なし
northamerica_northeast1
0.103
0.826
1.115
2.084
1.172
2.343
northamerica_northeast2
0.103
0.826
1.115
なし
なし
なし
southamerica_east1
0.149
1.191
1.607
3.004
1.69
3.38
ヨーロッパ
リージョン
e2-standard-2
e2-standard-16
e2-highmem-16
n2d-standard-32
n1-standard-16
n1-standard-32
europe_central2
0.121
0.967
1.304
なし
なし
なし
europe_north1
0.103
0.826
1.115
2.084
1.172
2.343
europe_west1
0.103
0.826
1.114
2.082
1.171
2.343
europe_west2
0.121
0.967
1.304
2.438
1.371
2.742
europe_west3
0.121
0.967
1.304
2.438
1.371
2.742
europe_west4
0.103
0.826
1.115
2.084
1.172
2.343
europe_west6
0.131
1.050
1.417
なし
1.489
2.978
europe_west9
0.131
1.051
1.417
2.195
なし
なし
アジア太平洋
リージョン
e2-standard-2
e2-standard-16
e2-highmem-16
n2d-standard-32
n1-standard-16
n1-standard-32
asia_east1
0.109
0.869
1.172
2.191
1.232
2.464
asia_east2
0.131
1.050
1.417
2.648
1.489
2.978
asia_south1
0.113
0.901
1.216
1.249
1.278
2.556
asia_southeast1
0.116
0.926
1.249
2.335
1.313
2.625
asia_southeast2
0.126
1.009
1.361
なし
なし
なし
asia_northeast1
0.12
0.963
1.298
2.428
1.366
2.733
asia_northeast2
0.12
0.963
1.298
2.428
1.366
2.733
asia_northeast3
0.12
0.963
1.298
なし
1.367
2.733
australia_southeast1
0.133
1.065
1.436
2.686
1.51
3.02
中東
リージョン
e2-standard-2
e2-standard-16
e2-highmem-16
n2d-standard-32
n1-standard-16
n1-standard-32
me_west1
0.103
0.826
1.114
2.082
なし
なし
ベクトル検索の料金の例
ベクトル検索の料金は、データサイズ、実行する秒間クエリ数（QPS）、使用するノード数によって決まります。推定利用料金を算出するには、データサイズの合計を計算する必要があります。データサイズは、埋め込み / ベクトルの数 x 次元数 x 1 次元あたり 4 バイトです。データサイズが決まれば、利用料金と作成料金を計算できます。利用料金と作成料金の合計が、毎月の合計料金となります。
利用料金: レプリカ数 / シャード数 x シャード数（～データサイズ / シャードサイズ）x 1 時間あたりのコスト x 730 時間
構築費用: データサイズ（GiB）× $3/GiB × 更新回数/月
ストリーミング アップデート: ベクトル検索では、ヒューリスティック ベースの指標を使用して、圧縮をトリガーするタイミングを決定します。最も古いものが 5 日以上前の未圧縮データである場合、圧縮は常にトリガーされます。ストリーミング アップデートの費用に加えて、バッチ アップデートと同じ頻度でインデックスを再構築する費用も課金されます。
エンベディング数 / ベクター
次元数
秒間クエリ数（QPS）
マシンタイプ
ノード
推定月額利用料金
200 万回
128
100
e2-standard-2
1
$68
2,000 万
256
1,000
e2-standard-16
1
$547
2,000 万
256
3,000
e2-standard-16
3
$1,642
1 億個
256
500
e2-highmem-16
2
$1,477
10 億
100
500
e2-highmem-16
8
$5,910
すべての例は、us-central1 のマシンタイプに基づいています。発生する料金は、リコールレートとレイテンシの要件によって異なります。推定月額利用料金は、コンソールで使用されるノード数に直接関係しています。コストに影響する設定パラメータの詳細については、リコールとレイテンシに影響する設定パラメータ をご覧ください。
秒間クエリ数（QPS）が多い場合、これらのクエリをバッチ処理することで、総コストを最大 30%～40% 削減できます。
Vertex AI Model Registry
Vertex AI Model Registry は、モデルとモデルのバージョンを追跡し、一覧表示する中央リポジトリです。Vertex AI にモデルをインポートすると、Vertex AI Model Registry に表示されます。モデルを Model Registry に配置しても費用は発生しません。料金が発生するのは、モデルをエンドポイントにデプロイするとき、またはモデルに対してバッチ予測を行うときだけです。この料金は、デプロイするモデルのタイプによって決まります。
Vertex AI Model Registry からカスタムモデルをデプロイする場合の料金の詳細については、カスタム トレーニング モデル をご覧ください。AutoML モデルをデプロイする場合の料金については、AutoML モデルの料金 をご覧ください。
Vertex AI Model Monitoring
Vertex AI を使用すると、モデルを本番環境にデプロイした後も、モデルの継続的な有効性をモニタリングできます。詳細については、Vertex AI Model Monitoring の概要 をご覧ください。
Vertex AI Model Monitoring を使用すると、次の料金が発生します。
分析されるすべてのデータに対して 1 GB あたり $3.50。BigQuery テーブルに記録されたトレーニング データや予測データも含む。
アトリビューション モニタリングが有効になっている場合、BigQuery ストレージや Batch Explain など、Model Monitoring で使用する他の Google Cloud プロダクトに対する料金。
Vertex AI Model Monitoring は、us-central1、europe-west4、asia-east1、asia-southeast1 のリージョンでサポートされています。料金はすべてのリージョンで同じです。
データサイズは、TfRecord 形式に変換された後に測定されます。
Vertex AI Model Monitoring ジョブを設定すると、トレーニング データセットに 1 回限りの料金が発生します。
予測データセットは、オンライン予測サービスから収集されたログで構成されています。予測リクエストはさまざまな時間枠で到着するため、時間枠ごとにデータが収集され、各予測時間枠で分析されたデータの合計が料金の計算に使用されます。
例: データ サイエンティストは、モデルに属する予測トラフィックに対して、モデル モニタリングを実行します。
Vertex AI Workbench
料金情報を確認するには、インスタンス、マネージド ノートブック、またはユーザー管理のノートブックを選択してください。
インスタンス
CPU
メモリ
アクセラレータ
ディスク
注: Vertex AI Workbench の M95 リリースから、K80 GPU は新しい Vertex AI Workbench インスタンスでは使用できなくなりました。 その他の Google Cloud リソース
上記の料金に加え、Google Cloud のリソースを使用する場合、別途料金が発生します。
次に例を示します。
データ分析サービス: ノートブックで SQL クエリを発行すると、BigQuery のコストが発生します（BigQuery の料金 をご覧ください）。
顧客管理の暗号鍵: 顧客管理の暗号鍵を使用すると費用が発生します。マネージド ノートブックまたはユーザー管理のノートブック インスタンスで Cloud Key Management Service 鍵が使用されると、そのオペレーションの費用は Cloud KMS 鍵オペレーションのレートで請求されます（Cloud Key Management Service の料金 をご覧ください）。
Deep Learning Containers、Deep Learning VM、AI Platform Pipelines
Deep Learning Containers、Deep Learning VM Image、AI Platform Pipelines の料金は、コンピューティングおよびストレージ リソースの使用量に基づいて計算されます。これらのリソースには、Compute Engine および Cloud Storage と同じ料金レートが適用されます。
コンピューティングおよびストレージの料金に加え、Google Cloud のリソースを利用している場合は、それに対する料金も加算されます。次に例を示します。
データ分析サービス: ノートブックで SQL クエリを発行すると、BigQuery のコストが発生します（BigQuery の料金 をご覧ください）。
顧客管理の暗号鍵: 顧客管理の暗号鍵を使用すると費用が発生します。マネージド ノートブックまたはユーザー管理のノートブック インスタンスで Cloud Key Management Service 鍵が使用されると、そのオペレーションの費用は Cloud KMS 鍵オペレーションのレートで請求されます（Cloud Key Management Service の料金 をご覧ください）。
データラベル付け
Vertex AI を使用すると、カスタム ML モデルのトレーニングに使用するデータのコレクションに対し、人間によるラベル付けをリクエストできます。料金は、ラベル付けタスクのタイプに基づいて計算されます。
通常のラベル付けタスクの場合、アノテーションの単位数によって料金が決まります。
画像分類タスクの場合は、画像の数とラベル付け担当者の数で単位が決定されます。たとえば、1 枚の画像を 3 人のラベル付け担当者が処理する場合、1 × 3 = 3 単位としてカウントされます。シングルラベル分類とマルチラベル分類の料金は同じです。
画像の境界ボックスタスクの場合、画像内で識別された境界ボックスの数とラベル付け担当者の数によって単位が決定されます。たとえば、2 つの境界ボックスがあり、3 人のラベル付け担当者が処理する場合、2 × 3 = 6 単位としてカウントされます。境界ボックスのない画像は課金されません。
画像セグメンテーション / 回転ボックス / ポリライン / ポリゴンタスクの場合、単位は画像境界ボックスタスクと同じ方法で決定されます。
動画分類タスクの場合、単位は動画の長さ（料金の単位は 5 秒）とラベル付け担当者の数によって決定されます。たとえば、25 秒の動画を 3 人のラベル付け担当者が処理する場合、25 ÷ 5 × 3 = 15 単位としてカウントされます。シングルラベル分類とマルチラベル分類の料金は同じです。
動画のオブジェクト トラッキング タスクの場合は、動画内で識別されたオブジェクトの数とラベル付け担当者の数によって、単位が決定されます。たとえば、2 つのオブジェクトがあり、3 人のラベル付け担当者が処理する場合、2 × 3 = 6 単位としてカウントされます。オブジェクトのない動画は課金されません。
動画の動作認識タスクの場合、動画オブジェクト トラッキング タスクと同じ方法で単位が決定されます。
テキスト分類タスクの場合は、テキストの長さ（料金の単位は 50 単語）とラベル付け担当者の数によって、単位が決定されます。たとえば、100 単語のテキストで 3 人のラベル付け担当者が処理する場合、100 ÷ 50 × 3 = 6 単位としてカウントされます。シングルラベル分類とマルチラベル分類の料金は同じです。
テキストの感情タスクの場合、テキスト分類タスクと同じ方法で単位が決定されます。
テキスト エンティティ抽出タスクの場合、テキストの長さ（料金の単位は 50 単語）、識別されたエンティティの数、ラベル付け担当者の数によって単位が決定されます。たとえば、100 単語のテキストで、2 つのエンティティがあり、3 人のラベル付け担当者が処理する場合、100 ÷ 50 × 2 × 3 = 12 単位としてカウントされます。エンティティのないテキストは課金されません。
画像 / 動画 / テキスト分類とテキスト感情のタスクでは、ラベルセットのサイズが大きすぎると、ラベル付け担当者がクラスを追跡できなくなる可能性があります。そのため、ラベル付け担当者には一度に最大 20 個のクラスが送信されます。たとえば、ラベルセットのサイズが 40 の場合、各データ項目は人間によるレビューに 40 ÷ 20 = 2 回送信され、上記で算出した料金の 2 倍の料金が課金されます。
カスタム ラベラー機能を有効にするラベル付けタスクの場合、各データ項目は 1 つのカスタム ラベラー単位としてカウントされます。
モデルによって生成されたアノテーションを含むデータ項目に対するアクティブな学習ラベル付けタスクの場合（ラベル付け担当者のサポートなし）、各データ項目は 1 つのアクティブな学習単位としてカウントされます。
ラベル付け担当者によって生成されたアノテーションを含むデータ項目に対するアクティブな学習ラベル付けタスクの場合、各データ項目は上記のような通常のラベル付けタスクとしてカウントされます。
以下のテーブルでは、各目的の単位別に、ラベリング担当者 1 名および 1,000 ユニットあたりの料金を示しています。Google Cloud のプロジェクトでは、月間 5 万単位まではティア 1 の料金が適用されます。月間 5 万単位を超える場合は、それ以降、月 95 万単位までティア 2 の料金が適用されます。ティア 2 の最大ユニット数は、100 万ユニットです。月間 100 万単位を越える場合の料金については、こちらからお問い合わせ ください。
データ型
目的
単位
ティア 1
ティア 2
画像
分類
画像
$35
$25
境界ボックス
境界ボックス
$63
$49
セグメンテーション
セグメント
$870
$850
回転ボックス
境界ボックス
$86
$60
ポリゴン / ポリライン
ポリゴン / ポリライン
$257
$180
動画
分類
5 秒の動画
$86
$60
オブジェクト トラッキング
境界ボックス
$86
$60
動作認識
30 秒の動画内のイベント
$214
$150
テキスト
分類
50 単語
$129
$90
感情
50 単語
$200
$140
エンティティの抽出
エンティティ
$86
$60
能動的学習
すべて
データ項目
$80
$56
カスタム ラベラー
すべて
データ項目
$80
$56
Cloud Storage の利用が必須になる場合
このドキュメントに記載されている料金のほかに、Vertex AI のライフサイクル中は、データやプログラム ファイルを Cloud Storage バケットに保存する必要があります。このストレージは、Cloud Storage 料金ポリシー の対象になります。
次の場合は Cloud Storage の利用が必須となります。
リソースを管理するための無料のオペレーション
AI Platform が提供するリソース管理オペレーションは、無料で利用できます。ただし、AI Platform 割り当てポリシーにより、オペレーションの一部が制限されることがあります。
リソース
無料のオペレーション
モデル
create、get、list、delete
バージョン
create、get、list、delete、setDefault
ジョブ
get、list、cancel
オペレーション
get、list、cancel、delete
Google Cloud の料金
分析する画像を Cloud Storage に保存する場合や、他の Google Cloud リソースを Vertex AI と併用する場合は、そのサービスの利用料も課金の対象となります。
Google Cloud Console で現在の課金ステータス（使用状況や現在の請求額を含む）を確認するには、お支払いページ をご覧ください。アカウントの管理について詳しくは、Cloud Billing のドキュメント または課金とお支払いのサポート をご覧ください。
次のステップ
