Prezzi di Vertex AI

I prezzi sono indicati in dollari statunitensi (USD). Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Confronto dei prezzi di Vertex AI con quelli del prodotto legacy

I costi di Vertex AI rimangono invariati rispetto a quelli dei prodotti legacy AI Platform e AutoML che sostituisce, con le seguenti eccezioni:

Il prodotto legacy AI Platform Prediction e le previsioni di AutoML Tables supportavano tipi di macchine a basso costo con prestazioni limitate, che non sono supportati per Vertex AI Inference e per i dati tabulari di AutoML.
Il prodotto legacy AI Platform Prediction supportava la scalabilità fino a zero, che non è supportata per Vertex AI Inference.

Inoltre, Vertex AI offre diversi modi in più per ottimizzare i costi, ad esempio:

Runtime TensorFlow ottimizzato.
Supporto per i modelli di co-hosting.
Nessuna durata di utilizzo minimo per addestramento e previsione. L'utilizzo viene addebitato per incrementi di 30 secondi.

Prezzi per l'AI generativa su Vertex AI

Per informazioni sui prezzi di AI generativa su Vertex AI, vedi Prezzi per AI generativa su Vertex AI.

Prezzi per i modelli AutoML

Per i modelli AutoML su Vertex AI paghi tre attività principali:

Addestramento del modello
Deployment del modello in un endpoint
Utilizzo del modello per le previsioni

Vertex AI utilizza configurazioni di macchina predefinite per i modelli AutoML Vertex e la tariffa oraria per queste attività rispecchia l'utilizzo delle risorse.

Il tempo necessario per l'addestramento del modello dipende dalle dimensioni e dalla complessità dei dati di addestramento. Affinché i modelli possano fornire previsioni o spiegazioni online è prima necessario eseguire il deployment.

Paghi per ogni modello distribuito in un endpoint, anche se non generi alcuna previsione. Per non subire ulteriori addebiti, devi annullare il deployment del modello. Non vengono addebitati costi per i modelli che non sono stati distribuiti o per cui il deployment non è andato a buon fine.

Paghi solo per le ore di calcolo utilizzate; se l'addestramento non riesce per motivi diversi da un annullamento avviato dall'utente, il tempo non ti sarà addebitato. Se invece annulli l'operazione, il tempo di addestramento ti verrà addebitato.

Seleziona un tipo di modello di seguito per visualizzare informazioni sui prezzi.

Dati immagine

Operazione	Prezzo (classificazione) (USD)	Prezzo (rilevamento di oggetti) (USD)
In fase di addestramento	3,465 USD / 1 hour	3,465 USD / 1 hour
Addestramento (modello su dispositivo Edge)	18,00 USD / 1 hour	18,00 USD / 1 hour
Deployment e previsione online	1,375 USD / 1 hour	2,002 USD / 1 hour
Previsione batch	2,222 USD / 1 hour	2,222 USD / 1 hour

Dati tabulari

Operazione	Prezzo di classificazione/regressione per ora nodo	Prezzo per le previsioni
In fase di addestramento	21,252 USD / 1 hour	Vedi Previsioni su Vertex AI
Inferenza	Stesso prezzo dell'inferenza per i modelli addestrati personalizzati. Vertex AI esegue l'inferenza batch utilizzando 40 macchine n1-highmem-8.	Vedi Previsioni su Vertex AI

Operazione

Prezzo di classificazione/regressione per ora nodo

Prezzo per le previsioni

In fase di addestramento

21,252 USD / 1 hour

Vedi Previsioni su Vertex AI

Inferenza

Stesso prezzo dell'inferenza per i modelli addestrati personalizzati.

Vertex AI esegue l'inferenza batch utilizzando 40 macchine n1-highmem-8.

Vedi Previsioni su Vertex AI

Costi di inferenza per Vertex Explainable AI

Il calcolo associato a Vertex Explainable AI viene addebitato alla stessa tariffa dell'inferenza. Tuttavia, le spiegazioni richiedono un tempo di elaborazione superiore a quello delle inferenze normali, pertanto un utilizzo intensivo di Vertex Explainable AI insieme alla scalabilità automatica potrebbe comportare l'avvio di più nodi, aumentando i costi delle inferenze.

Previsioni su Vertex AI

AutoML

Palcoscenico	Prezzi
Previsione	0 count to 1,000,000 count 0,20 USD / 1,000 count, per 1 month / account 1,000,000 count to 50,000,000 count 0,10 USD / 1,000 count, per 1 month / account 50,000,000 count and above 0,02 USD / 1,000 count, per 1 month / account
In fase di addestramento	21,252 USD / 1 hour
Explainable AI	Spiegabilità tramite valori Shapley. Vedi la pagina dei prezzi di inferenza e spiegazione su Vertex AI.

* Un punto dati di previsione è un punto temporale nell'orizzonte di previsione. Ad esempio, con una granularità giornaliera, un orizzonte di 7 giorni include 7 punti per ogni serie temporale.

È possibile includere fino a 5 quantili di previsione senza costi aggiuntivi.
Il numero dei punti dati consumati per livello viene aggiornato mensilmente.

ARIMA+

Palcoscenico	Prezzi
Previsione	5,00 USD / 1,000 count
In fase di addestramento	250,00$per TB x Numero di modelli candidati x Numero di finestre di backtesting*
Explainable AI	La spiegabilità con decomposizione in serie temporali non comporta costi aggiuntivi. La spiegabilità con valori Shapley non è supportata.

Per ulteriori informazioni, vedi la pagina dei prezzi di BigQuery ML. Per ogni job di addestramento e previsione viene addebitato il costo di esecuzione di 1 pipeline gestita, come indicato nei prezzi di Vertex AI.

* Viene creata una finestra di backtesting per ogni periodo nel set di test. Il numero di modelli candidati viene determinato dal valore di AUTO_ARIMA_MAX_ORDER utilizzato. Varia da 6 a 42 per i modelli con più serie temporali.

Modelli addestrati personalizzati

Formazione

Le tabelle riportate di seguito mostrano il prezzo per ora approssimativo delle diverse configurazioni di addestramento. Puoi scegliere una configurazione personalizzata dei tipi di macchina selezionati. Per calcolare i prezzi, somma i costi delle macchine virtuali che utilizzi.

Se utilizzi tipi di macchine di Compute Engine e colleghi gli acceleratori, il costo degli acceleratori è separato. Per calcolare questo costo, moltiplica i prezzi nella tabella degli acceleratori riportata sotto per il numero di ore macchina per ciascun tipo di acceleratore utilizzato.

Tipi di macchina

Puoi utilizzare le VM spot con l'addestramento personalizzato di Vertex AI. VM spot vengono fatturate in base ai prezzi delle VM spot di Compute Engine. All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione dell'addestramento personalizzato di Vertex AI, come indicato nelle tabelle seguenti.

Puoi utilizzare le prenotazioni di Compute Engine con l'addestramento personalizzato di Vertex AI. Quando utilizzi le prenotazioni di Compute Engine, ti vengono addebitati i costi in base ai prezzi di Compute Engine, inclusi eventuali sconti per impegno di utilizzo (CUD) applicabili. All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione dell'addestramento personalizzato di Vertex AI, come indicato nelle tabelle seguenti.

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
g4-standard-48	5,17508763 USD / 1 hour
g4-standard-96	10,35017526 USD / 1 hour
g4-standard-192	20,70035052 USD / 1 hour
g4-standard-384	41,40070104 USD / 1 hour
n1-standard-4	0,21849885 USD / 1 hour
n1-standard-8	0,4369977 USD / 1 hour
n1-standard-16	0,8739954 USD / 1 hour
n1-standard-32	1,7479908 USD / 1 hour
n1-standard-64	3,4959816 USD / 1 hour
n1-standard-96	5,2439724 USD / 1 hour
n1-highmem-2	0,13604845 USD / 1 hour
n1-highmem-4	0,2720969 USD / 1 hour
n1-highmem-8	0,5441938 USD / 1 hour
n1-highmem-16	1,0883876 USD / 1 hour
n1-highmem-32	2,1767752 USD / 1 hour
n1-highmem-64	4,3535504 USD / 1 hour
n1-highmem-96	6,5303256 USD / 1 hour
n1-highcpu-16	0,65180712 USD / 1 hour
n1-highcpu-32	1,30361424 USD / 1 hour
n1-highcpu-64	2,60722848 USD / 1 hour
n1-highcpu-96	3,91084272 USD / 1 hour
a2-highgpu-1g*	4,425248914 USD / 1 hour
a2-highgpu-2g*	8,850497829 USD / 1 hour
a2-highgpu-4g*	17,700995658 USD / 1 hour
a2-highgpu-8g*	35,401991315 USD / 1 hour
a2-megagpu-16g*	65,707278915 USD / 1 hour
a3-highgpu-8g*	101,007352 USD / 1 hour
a3-megagpu-8g*	106,0464232 USD / 1 hour
a3-ultragpu-8g*	99,7739296 USD / 1 hour
a4-highgpu-8g*	148,212 USD / 1 hour
e2-standard-4	0,154126276 USD / 1 hour
e2-standard-8	0,308252552 USD / 1 hour
e2-standard-16	0,616505104 USD / 1 hour
e2-standard-32	1,233010208 USD / 1 hour
e2-highmem-2	0,103959618 USD / 1 hour
e2-highmem-4	0,207919236 USD / 1 hour
e2-highmem-8	0,415838472 USD / 1 hour
e2-highmem-16	0,831676944 USD / 1 hour
e2-highcpu-16	0,455126224 USD / 1 hour
e2-highcpu-32	0,910252448 USD / 1 hour
n2-standard-4	0,2233714 USD / 1 hour
n2-standard-8	0,4467428 USD / 1 hour
n2-standard-16	0,8934856 USD / 1 hour
n2-standard-32	1,7869712 USD / 1 hour
n2-standard-48	2,6804568 USD / 1 hour
n2-standard-64	3,5739424 USD / 1 hour
n2-standard-80	4,467428 USD / 1 hour
n2-highmem-2	0,1506661 USD / 1 hour
n2-highmem-4	0,3013322 USD / 1 hour
cloud-tpu	Il prezzo è determinato dal tipo di acceleratore. Vedi "Acceleratori".
n2-highmem-8	0,6026644 USD / 1 hour
n2-highmem-16	1,2053288 USD / 1 hour
n2-highmem-32	2,4106576 USD / 1 hour
n2-highmem-48	3,6159864 USD / 1 hour
n2-highmem-64	4,8213152 USD / 1 hour
n2-highmem-80	6,026644 USD / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6596032 USD / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3192064 USD / 1 hour
n2-highcpu-48	1,9788096 USD / 1 hour
n2-highcpu-64	2,6384128 USD / 1 hour
n2-highcpu-80	3,298016 USD / 1 hour
c2-standard-4	0,2401292 USD / 1 hour
c2-standard-8	0,4802584 USD / 1 hour
c2-standard-16	0,9605168 USD / 1 hour
c2-standard-30	1,800969 USD / 1 hour
c2-standard-60	3,601938 USD / 1 hour
m1-ultramem-40	7,237065 USD / 1 hour
m1-ultramem-80	14,47413 USD / 1 hour
m1-ultramem-160	28,94826 USD / 1 hour
m1-megamem-96	12,249984 USD / 1 hour

*Questo importo include il prezzo della GPU, poiché questo tipo di istanza richiede sempre un numero fisso di acceleratori GPU.

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Acceleratori

Tipo di macchina	Prezzo (USD)	Commissione di gestione di Vertex
NVIDIA_TESLA_A100	2,933908 USD / 1 hour	0,4400862 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_A100_80GB	3,92808 USD / 1 hour	0,589212 USD / 1 hour
NVIDIA_H100_80GB	9,79655057 USD / 1 hour	1,4694826 USD / 1 hour
NVIDIA_H200_141GB	10,708501 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_H100_MEGA_80GB	11,8959171 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_TESLA_L4	0,644046276 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_TESLA_P4	0,69 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_TESLA_P100	1,679 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_TESLA_T4	0,4025 USD / 1 hour	Non disponibile
NVIDIA_TESLA_V100	2,852 USD / 1 hour	Non disponibile
TPU_V2 singolo (8 core)	5,175 USD / 1 hour	Non disponibile
Pod TPU_V2 (32 core)^*	27,60 USD / 1 hour	Non disponibile
TPU_V3 singolo (8 core)	9,20 USD / 1 hour	Non disponibile
Pod TPU_V3 (32 core)^*	36,80 USD / 1 hour	Non disponibile

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

* Il prezzo dell'addestramento eseguito tramite un pod di Cloud TPU di basa sul numero di core nel pod. Il numero di core in un pod è sempre un multiplo di 32. Per determinare il prezzo di addestramento su un pod con più di 32 core, moltiplica per il numero di core il prezzo di un pod da 32 core diviso per 32. Ad esempio, per un pod con 128 core, il prezzo è (prezzo del pod con 32 core) * (128/32). Per informazioni sui pod di Cloud TPU disponibili per una regione specifica, vedi Architettura di sistema nella documentazione di Cloud TPU.

Dischi

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
pd-standard	0,000063014 USD / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000267808 USD / 1 gibibyte hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

L'uso completo è soggetto ai criteri per le quote di Vertex AI.
Durante il ciclo di vita di Vertex AI devi archiviare i tuoi file di dati e di programma nei bucket Google Cloud Storage. Leggi ulteriori informazioni sull'utilizzo di Cloud Storage.

Il costo per l'addestramento dei modelli ti viene addebitato dal momento del provisioning delle risorse per un job, fino al termine di questo job.

Avviso: i job di addestramento sono limitati dalle norme relative alle quote di Vertex AI. Se scegli un cluster di elaborazione molto potente per i primi job di addestramento, è probabile che supererai la quota.

Livelli di scalabilità per le configurazioni predefinite (AI Platform Training)

Puoi controllare il tipo di cluster di elaborazione da utilizzare durante l'addestramento del tuo modello. Il modo più semplice consiste nello scegliere una delle configurazioni predefinite denominate livelli di scalabilità. Scopri di più sui livelli di scalabilità.

Tipi di macchine per le configurazioni personalizzate

Se utilizzi Vertex AI o selezioni CUSTOM come livello di scalabilità per AI Platform Training, puoi controllare il numero e il tipo di macchina virtuale da utilizzare per il master, il worker e i server dei parametri del cluster. Scopri di più sui tipi di macchina per Vertex AI e sui tipi di macchina per AI Platform Training.

Il costo dell'addestramento con un cluster di elaborazione personalizzato equivale alla somma di tutte le macchine specificate. Ti vengono addebitati i costi per il tempo totale del job, non per il tempo di elaborazione attivo delle singole macchine.

Gen AI Evaluation Service

Per le metriche basate su modello, gli addebiti vengono applicati solo per i costi di previsione associati al modello di valutazione automatica sottostante. La fatturazione si basa sui token di input forniti nel set di dati di valutazione e sull'output dell'autovalutatore.

Gen AI Evaluation Service è in disponibilità generale (GA). La modifica dei prezzi è entrata in vigore il 14 aprile 2025.

metrico	Prezzi
Basata su punti	Modello di valutazione automatica predefinito Gemini 2.0 Flash
Basata su coppie	Modello di valutazione automatica predefinito Gemini 2.0 Flash

metrico

Prezzi

Basata su punti

Modello di valutazione automatica predefinito

Gemini 2.0 Flash

Basata su coppie

Modello di valutazione automatica predefinito

Gemini 2.0 Flash

Le metriche basate sul calcolo vengono addebitate a 0,00003 $per 1000 caratteri di input e 0,00009 $per 1000 caratteri di output. Vengono chiamate metriche automatiche negli SKU.

Nome metrica	Tipo
Corrispondenza esatta	Basata su calcolo
Bleu	Basata su calcolo
Rouge	Basata su calcolo
Chiamata allo strumento valida	Basata su calcolo
Corrispondenza nome strumento	Basata su calcolo
Corrispondenza della chiave del parametro dello strumento	Basata su calcolo
Corrispondenza KV dei parametri dello strumento	Basata su calcolo

Le metriche basate su modelli legacy vengono addebitate a 0,005 $per 1000 caratteri di input e 0,015 $per 1000 caratteri di output.

Nome metrica	Tipo
Coerenza	Basata su punti
Fluidità	Basata su punti
Fulfillment	Basata su punti
Sicurezza	Basata su punti
Fondatezza	Basata su punti
Qualità del riassunto	Basata su punti
Utilità del riassunto	Basata su punti
Livello di dettaglio del riassunto	Basata su punti
Qualità del question answering	Basata su punti
Pertinenza del question answering	Basata su punti
Utilità delle risposte alle domande	Basata su punti
Correttezza del question answering	Basata su punti
Qualità del riassunto a coppie	Basata su coppie
Qualità del question answering a coppie	Basata su coppie

Motore Vertex AI Agent

Vertex AI Agent Engine è un insieme di servizi che consentono agli sviluppatori di scalare gli agenti in produzione. Oggi viene stabilito il prezzo per il runtime di Agent Engine. I prezzi per altri servizi di Agent Engine come Sessioni, Banca di memoria ed Esecuzione di codice verranno pubblicati in un secondo momento (attualmente sono gratuiti).

Prezzi di runtime del motore agente

I prezzi si basano sulle risorse di calcolo (ore vCPU) e di memoria (ore GiB) utilizzate dagli agenti distribuiti nel runtime di Agent Engine. La fatturazione viene arrotondata al secondo di utilizzo più vicino. Il tempo di inattività di un agente non viene fatturato.

Livello gratuito

Per aiutarti a iniziare a utilizzare il runtime, offriamo un livello gratuito mensile.

vCPU - Primi 180.000 vCPU al secondo gratuiti al mese
RAM - Primi 360.000 GiB al secondo gratuiti al mese

Prezzi basati sull'utilizzo

Una volta superato il livello gratuito di utilizzo mensile, la fatturazione inizierà in base alle tariffe riportate di seguito.

Risorsa	Prezzo (USD)
vCPU	0 hour to 50 hour 0,00 USD (Free) / 3,600 second, per 1 month / project 50 hour and above 0,0994 USD / 3,600 second, per 1 month / project
RAM	0 gigabyte hour to 100 gigabyte hour 0,00 USD (Free) / 3,600 gibibyte second, per 1 month / project 100 gigabyte hour and above 0,0105 USD / 3,600 gibibyte second, per 1 month / project

A partire dal 6 novembre 2025, i prezzi per il runtime di Agent Engine sono stati semplificati in un'unica tariffa, che viene applicata per tutte le regioni in cui è disponibile il runtime di Agent Engine.

Ray on Vertex AI

Formazione

Tipi di macchina

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
n1-standard-4	0,2279988 USD / 1 hour
n1-standard-8	0,4559976 USD / 1 hour
n1-standard-16	0,9119952 USD / 1 hour
n1-standard-32	1,8239904 USD / 1 hour
n1-standard-64	3,6479808 USD / 1 hour
n1-standard-96	5,4719712 USD / 1 hour
n1-highmem-2	0,1419636 USD / 1 hour
n1-highmem-4	0,2839272 USD / 1 hour
n1-highmem-8	0,5678544 USD / 1 hour
n1-highmem-16	1,1357088 USD / 1 hour
n1-highmem-32	2,2714176 USD / 1 hour
n1-highmem-64	4,5428352 USD / 1 hour
n1-highmem-96	6,8142528 USD / 1 hour
n1-highcpu-16	0,68014656 USD / 1 hour
n1-highcpu-32	1,36029312 USD / 1 hour
n1-highcpu-64	2,72058624 USD / 1 hour
n1-highcpu-96	4,08087936 USD / 1 hour
a2-highgpu-1g*	4,408062 USD / 1 hour
a2-highgpu-2g*	8,816124 USD / 1 hour
a2-highgpu-4g*	17,632248 USD / 1 hour
a2-highgpu-8g*	35,264496 USD / 1 hour
a2-highgpu-16g*	70,528992 USD / 1 hour
a3-highgpu-8g*	105,39898088 USD / 1 hour
a3-megagpu-8g*	110,65714224 USD / 1 hour
a4-highgpu-8g*	148,212 USD / 1 hour
e2-standard-4	0,16082748 USD / 1 hour
e2-standard-4	0,32165496 USD / 1 hour
e2-standard-16	0,64330992 USD / 1 hour
e2-standard-32	1,28661984 USD / 1 hour
e2-highmem-2	0,10847966 USD / 1 hour
e2-highmem-4	0,21695932 USD / 1 hour
e2-highmem-8	0,43391864 USD / 1 hour
e2-highmem-16	0,86783728 USD / 1 hour
e2-highcpu-16	0,4749144 USD / 1 hour
e2-highcpu-32	0,9498288 USD / 1 hour
n2-standard-4	0,2330832 USD / 1 hour
n2-standard-8	0,4661664 USD / 1 hour
n2-standard-16	0,9323328 USD / 1 hour
n2-standard-32	1,8646656 USD / 1 hour
n2-standard-48	2,7969984 USD / 1 hour
n2-standard-64	3,7293312 USD / 1 hour
n2-standard-80	4,661664 USD / 1 hour
n2-highmem-2	0,1572168 USD / 1 hour
n2-highmem-4	0,3144336 USD / 1 hour
n2-highmem-8	0,6288672 USD / 1 hour
n2-highmem-16	1,2577344 USD / 1 hour
n2-highmem-32	2,5154688 USD / 1 hour
n2-highmem-48	3,7732032 USD / 1 hour
n2-highmem-64	5,0309376 USD / 1 hour
n2-highmem-80	6,288672 USD / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6882816 USD / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3765632 USD / 1 hour
n2-highcpu-48	2,0648448 USD / 1 hour
n2-highcpu-64	2,7531264 USD / 1 hour
n2-highcpu-80	3,441408 USD / 1 hour
c2-standard-4	0,2505696 USD / 1 hour
c2-standard-8	0,5011392 USD / 1 hour
c2-standard-16	1,0022784 USD / 1 hour
c2-standard-30	1,879272 USD / 1 hour
c2-standard-60	3,758544 USD / 1 hour
m1-ultramem-40	7,55172 USD / 1 hour
m1-ultramem-80	15,10344 USD / 1 hour
m1-ultramem-160	30,20688 USD / 1 hour
m1-megamem-96	12,782592 USD / 1 hour
cloud-tpu	Il prezzo è determinato dal tipo di acceleratore. Vedi "Acceleratori".

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Acceleratori

Tipo di GPU	Prezzo (USD)
NVIDIA_TESLA_A100	3,5206896 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_A100_80GB	4,517292 USD / 1 hour
NVIDIA_H100_80GB	11,75586073 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P4	0,72 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	1,752 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,42 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	2,976 USD / 1 hour
TPU_V2 singolo (8 core)	5,40 USD / 1 hour
Pod TPU_V2 (32 core)^*	28,80 USD / 1 hour
TPU_V3 singolo (8 core)	9,60 USD / 1 hour
Pod TPU_V3 (32 core)^*	38,40 USD / 1 hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Dischi

Tipo di disco	Prezzo (USD)
pd-standard	0,000065753 USD / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000279452 USD / 1 gibibyte hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

L'uso completo è soggetto ai criteri per le quote di Vertex AI.
Durante il ciclo di vita di Vertex AI devi archiviare i tuoi file di dati e di programma nei bucket Google Cloud Storage. Leggi ulteriori informazioni sull'utilizzo di Cloud Storage.

Il costo per l'addestramento dei modelli ti viene addebitato dal momento del provisioning delle risorse per un job, fino al termine di questo job.

Previsione e spiegazione

La tabella che segue fornisce i prezzi delle previsioni batch e online e della spiegazione online per ora nodo. Un'ora nodo rappresenta il tempo dedicato da una macchina virtuale all'esecuzione di un job di previsione o per cui rimane in attesa in uno stato attivo (un endpoint con uno o più modelli distribuiti) per gestire le richieste di previsione o spiegazione.

Puoi utilizzare le VM spot con Vertex AI Inference. VM spot vengono fatturate in base ai prezzi delle VM spot di Compute Engine. All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione di Vertex AI Inference, come indicato nelle tabelle seguenti.

Puoi utilizzare le prenotazioni di Compute Engine con Vertex AI Inference. Quando utilizzi le prenotazioni di Compute Engine, ti vengono addebitati i costi in base ai prezzi di Compute Engine, inclusi eventuali sconti per impegno di utilizzo (CUD) applicabili. All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione di Vertex AI Inference, come indicato nelle tabelle seguenti.

Serie E2

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
e2-standard-2	0,0770564 USD / 1 hour
e2-standard-4	0,1541128 USD / 1 hour
e2-standard-8	0,3082256 USD / 1 hour
e2-standard-16	0,6164512 USD / 1 hour
e2-standard-32	1,2329024 USD / 1 hour
e2-highmem-2	0,1039476 USD / 1 hour
e2-highmem-4	0,2078952 USD / 1 hour
e2-highmem-8	0,4157904 USD / 1 hour
e2-highmem-16	0,8315808 USD / 1 hour
e2-highcpu-2	0,056888 USD / 1 hour
e2-highcpu-4	0,113776 USD / 1 hour
e2-highcpu-8	0,227552 USD / 1 hour
e2-highcpu-16	0,455104 USD / 1 hour
e2-highcpu-32	0,910208 USD / 1 hour

Serie N1

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
n1-standard-2	0,1095 USD / 1 hour
n1-standard-4	0,219 USD / 1 hour
n1-standard-8	0,438 USD / 1 hour
n1-standard-16	0,876 USD / 1 hour
n1-standard-32	1,752 USD / 1 hour
n1-highmem-2	0,137 USD / 1 hour
n1-highmem-4	0,274 USD / 1 hour
n1-highmem-8	0,548 USD / 1 hour
n1-highmem-16	1,096 USD / 1 hour
n1-highcpu-2	0,081 USD / 1 hour
n1-highcpu-4	0,162 USD / 1 hour
n1-highcpu-8	0,324 USD / 1 hour
n1-highcpu-16	0,648 USD / 1 hour
n1-highcpu-32	1,296 USD / 1 hour

Serie N2

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
n2-standard-2	0,1116854 USD / 1 hour
n2-standard-4	0,2233708 USD / 1 hour
n2-standard-8	0,4467416 USD / 1 hour
n2-standard-16	0,8934832 USD / 1 hour
n2-standard-32	1,7869664 USD / 1 hour
n2-highmem-2	0,1506654 USD / 1 hour
n2-highmem-4	0,3013308 USD / 1 hour
n2-highmem-8	0,6026616 USD / 1 hour
n2-highmem-16	1,2053232 USD / 1 hour
n2-highcpu-2	0,0824504 USD / 1 hour
n2-highcpu-4	0,1649008 USD / 1 hour
n2-highcpu-8	0,3298016 USD / 1 hour
n2-highcpu-16	0,6596032 USD / 1 hour
n2-highcpu-32	1,3192064 USD / 1 hour

Serie N2D

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
n2d-standard-2	0,0971658 USD / 1 hour
n2d-standard-4	0,1943316 USD / 1 hour
n2d-standard-8	0,3886632 USD / 1 hour
n2d-standard-16	0,7773264 USD / 1 hour
n2d-standard-32	1,5546528 USD / 1 hour
n2d-highmem-2	0,131077 USD / 1 hour
n2d-highmem-4	0,262154 USD / 1 hour
n2d-highmem-8	0,524308 USD / 1 hour
n2d-highmem-16	1,048616 USD / 1 hour
n2d-highcpu-2	0,0717324 USD / 1 hour
n2d-highcpu-4	0,1434648 USD / 1 hour
n2d-highcpu-8	0,2869296 USD / 1 hour
n2d-highcpu-16	0,5738592 USD / 1 hour
n2d-highcpu-32	1,1477184 USD / 1 hour

Serie C2

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
c2-standard-4	0,240028 USD / 1 hour
c2-standard-8	0,480056 USD / 1 hour
c2-standard-16	0,960112 USD / 1 hour
c2-standard-30	1,80021 USD / 1 hour
c2-standard-60	3,60042 USD / 1 hour

Serie C2D

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
c2d-standard-2	0,1044172 USD / 1 hour
c2d-standard-4	0,2088344 USD / 1 hour
c2d-standard-8	0,4176688 USD / 1 hour
c2d-standard-16	0,8353376 USD / 1 hour
c2d-standard-32	1,6706752 USD / 1 hour
c2d-standard-56	2,9236816 USD / 1 hour
c2d-standard-112	5,8473632 USD / 1 hour
c2d-highmem-2	0,1408396 USD / 1 hour
c2d-highmem-4	0,2816792 USD / 1 hour
c2d-highmem-8	0,5633584 USD / 1 hour
c2d-highmem-16	1,1267168 USD / 1 hour
c2d-highmem-32	2,2534336 USD / 1 hour
c2d-highmem-56	3,9435088 USD / 1 hour
c2d-highmem-112	7,8870176 USD / 1 hour
c2d-highcpu-2	0,086206 USD / 1 hour
c2d-highcpu-4	0,172412 USD / 1 hour
c2d-highcpu-8	0,344824 USD / 1 hour
c2d-highcpu-16	0,689648 USD / 1 hour
c2d-highcpu-32	1,379296 USD / 1 hour
c2d-highcpu-56	2,413768 USD / 1 hour
c2d-highcpu-112	4,827536 USD / 1 hour

Serie C3

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
c3-highcpu-4	0,19824 USD / 1 hour
c3-highcpu-8	0,39648 USD / 1 hour
c3-highcpu-22	1,09032 USD / 1 hour
c3-highcpu-44	2,18064 USD / 1 hour
c3-highcpu-88	4,36128 USD / 1 hour
c3-highcpu-176	8,72256 USD / 1 hour

Serie A2

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
a2-highgpu-1g	4,2244949 USD / 1 hour
a2-highgpu-2g	8,4489898 USD / 1 hour
a2-highgpu-4g	16,8979796 USD / 1 hour
a2-highgpu-8g	33,7959592 USD / 1 hour
a2-megagpu-16g	64,1020592 USD / 1 hour
a2-ultragpu-1g	5,7818474 USD / 1 hour
a2-ultragpu-2g	11,5636948 USD / 1 hour
a2-ultragpu-4g	23,1273896 USD / 1 hour
a2-ultragpu-8g	46,2547792 USD / 1 hour

Quando si utilizza una capacità riservata o spot, la fatturazione viene suddivisa tra due SKU: lo SKU GCE con l'etichetta "vertex-ai-online-prediction" e lo SKU della tariffa di gestione di Vertex AI. Ciò ti consente di utilizzare gli sconti per utilizzo con impegno (CUD) in Vertex AI.

Serie A3

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
a3-ultragpu-8g	96,015616 USD / 1 hour
a3-megagpu-8g	106,65474 USD / 1 hour

Serie A4

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
a4-highgpu-8g	148,212 USD / 1 hour

Serie A4X

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
a4x-highgpu-4g	74,75 USD / 1 hour

a4x-highgpu-4g richiede almeno 18 VM.

Serie G2

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
g2-standard-4	0,81293 USD / 1 hour
g2-standard-8	0,98181 USD / 1 hour
g2-standard-12	1,15069 USD / 1 hour
g2-standard-16	1,31957 USD / 1 hour
g2-standard-24	2,30138 USD / 1 hour
g2-standard-32	1,99509 USD / 1 hour
g2-standard-48	4,60276 USD / 1 hour
g2-standard-96	9,20552 USD / 1 hour

Serie G4

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
g4-standard-48	5,17508763 USD / 1 hour
g4-standard-96	10,35017526 USD / 1 hour
g4-standard-192	20,70035052 USD / 1 hour
g4-standard-384	41,40070104 USD / 1 hour

Prezzi di TPU v5e

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
ct5lp-hightpu-1t	1,38 USD / 1 hour
ct5lp-hightpu-4t	5,52 USD / 1 hour
ct5lp-hightpu-8t	5,52 USD / 1 hour

Nella fattura di Google Cloud, ogni tipo di macchina viene addebitato con gli SKU riportati di seguito:

Costo delle vCPU, misurato in ore vCPU
Costo della RAM, misurato in GB/ora
Costo delle GPU: se integrate nella macchina o configurate come opzioni, misurato in ore GPU

I prezzi per i tipi di macchine vengono utilizzati per approssimare il costo orario totale per ogni nodo di previsione di una versione di modello che utilizza quel tipo di macchina.

Ad esempio, una macchina di tipo n1-highcpu-32 include 32 vCPU e 32 GB di RAM. Pertanto, il prezzo orario è di 32 ore vCPU + 32 GB/ora.

Serie E2

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0250826 USD / 1 hour
RAM	0,0033614 USD / 1 gibibyte hour

Serie N1

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,036 USD / 1 hour
RAM	0,005 USD / 1 gibibyte hour

Serie N2

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0363527 USD / 1 hour
RAM	0,0048725 USD / 1 gibibyte hour

Serie N2D

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0316273 USD / 1 hour
RAM	0,0042389 USD / 1 gibibyte hour

Serie C2

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,039077 USD / 1 hour
RAM	0,0052325 USD / 1 gibibyte hour

Serie C2D

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0339974 USD / 1 hour
RAM	0,0045528 USD / 1 gibibyte hour

Serie C3

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,03908 USD / 1 hour
RAM	0,00524 USD / 1 gibibyte hour

Serie A2

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0363527 USD / 1 hour
RAM	0,0048725 USD / 1 gibibyte hour
GPU (A100 40 GB)	3,3741 USD / 1 hour
GPU (A100 da 80 GB)	4,51729 USD / 1 hour

Serie A3

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,0293227 USD / 1 hour
RAM	0,0025534 USD / 1 gibibyte hour
GPU (H100 80 GB)	11,2660332 USD / 1 hour
GPU (H200)	10,708501 USD / 1 hour

Serie G2

Elemento	Prezzo (USD)
vCPU	0,02874 USD / 1 hour
RAM	0,00337 USD / 1 gibibyte hour
GPU (L4)	0,64405 USD / 1 hour

Alcuni tipi di macchina consentono di aggiungere acceleratori GPU opzionali per la previsione. Le GPU sono soggette a un costo aggiuntivo, separato da quelli descritti nella tabella precedente. Nelle singole tabelle prezzi sono riportati i prezzi per i vari tipi di GPU opzionali.

Acceleratori - prezzo per ora

Tipo di GPU	Prezzo (USD)
NVIDIA_TESLA_P4	0,69 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	1,679 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,402 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	2,852 USD / 1 hour

Il prezzo è per GPU. Se utilizzi più GPU per nodo di previsione (o se la tua versione è scalabile per l'uso di più nodi),i costi verranno adeguati di conseguenza.

AI Platform Prediction fornisce le previsioni dal tuo modello eseguendo un certo numero di macchine virtuali ("nodi"). Per impostazione predefinita, Vertex AI adegua automaticamente il numero di nodi in esecuzione in qualsiasi momento. Per la previsione online, il numero di nodi viene scalato per soddisfare la domanda. Ogni nodo può rispondere a più richieste di previsione. Per la previsione batch, il numero di nodi viene scalato per ridurre il tempo totale necessario per eseguire un job. Puoi personalizzare la scalabilità dei nodi di previsione.

Ti viene addebitato il costo del tempo di esecuzione del tuo modello su ciascun nodo, inclusi:

Tempo di elaborazione di un job di previsione batch.
Tempo di elaborazione di una richiesta di previsione online.
Tempo in cui il nodo è nello stato di pronto per fornire le previsioni online.

Il costo di un nodo in esecuzione per un'ora è un'ora nodo. La tabella dei prezzi delle previsioni descrive il prezzo di un'ora nodo, che varia tra aree geografiche e tra previsione online e previsione batch.

Puoi consumare le ore nodo in incrementi frazionari. Ad esempio, un nodo in esecuzione per 30 minuti costa 0,5 ore nodo.

Calcoli dei costi per tipi di macchine di Compute Engine (N1)

Il tempo di esecuzione di un nodo viene fatturato in incrementi di 30 secondi. Ciò significa che, ogni 30 secondi, al progetto vengono addebitati 30 secondi di qualsiasi vCPU, RAM e risorsa GPU il nodo stia utilizzando in quel momento.

Ulteriori informazioni sulla scalabilità automatica dei nodi di previsione

Previsione online	Previsione batch
La priorità della scalabilità è la riduzione della latenza delle singole richieste. Il servizio mantiene il modello in stato di pronto per alcuni minuti di inattività dopo la gestione di una richiesta.	La priorità della scalabilità è la riduzione del tempo totale trascorso del job.
La scalabilità influisce sull'importo complessivo dovuto ogni mese: quanto più numerose e frequenti sono le richieste, maggiore sarà il numero di nodi utilizzati.	La scalabilità dovrebbe avere scarso impatto sul prezzo del job, sebbene sia possibile osservare un certo overhead quando entra in gioco un nuovo nodo.
Puoi scegliere che il servizio scali in risposta al traffico (scalabilità automatica) o specificare un numero di nodi costantemente in esecuzione per evitare la latenza (scalabilità manuale). Se scegli la scalabilità automatica, il numero di nodi si adegua automaticamente. Per i deployment dei tipi di macchine AI Platform Prediction legacy (MLS1), è possibile fare lo scale down del numero di nodi fino a zero, in caso di assenza di traffico. Non è possibile fare lo scale down fino a zero nodi per i deployment Vertex AI e altri tipi di deployment AI Platform Prediction. Se scegli la scalabilità manuale, devi indicare il numero dei nodi che dovranno essere sempre in esecuzione. Ti verrà quindi addebitato tutto il tempo durante il quale i nodi saranno in esecuzione, a partire dal momento del deployment e fino a quando non eliminerai la versione del modello.	Puoi influire sulla scalabilità impostando un numero massimo di nodi da utilizzare per un job di previsione batch e impostando il numero di nodi da tenere in esecuzione per un modello quando ne viene eseguito il deployment.

Previsione online

Previsione batch

La priorità della scalabilità è la riduzione della latenza delle singole richieste. Il servizio mantiene il modello in stato di pronto per alcuni minuti di inattività dopo la gestione di una richiesta.

La priorità della scalabilità è la riduzione del tempo totale trascorso del job.

La scalabilità influisce sull'importo complessivo dovuto ogni mese: quanto più numerose e frequenti sono le richieste, maggiore sarà il numero di nodi utilizzati.

La scalabilità dovrebbe avere scarso impatto sul prezzo del job, sebbene sia possibile osservare un certo overhead quando entra in gioco un nuovo nodo.

Puoi scegliere che il servizio scali in risposta al traffico (scalabilità automatica) o specificare un numero di nodi costantemente in esecuzione per evitare la latenza (scalabilità manuale).

Se scegli la scalabilità automatica, il numero di nodi si adegua automaticamente. Per i deployment dei tipi di macchine AI Platform Prediction legacy (MLS1), è possibile fare lo scale down del numero di nodi fino a zero, in caso di assenza di traffico. Non è possibile fare lo scale down fino a zero nodi per i deployment Vertex AI e altri tipi di deployment AI Platform Prediction.
Se scegli la scalabilità manuale, devi indicare il numero dei nodi che dovranno essere sempre in esecuzione. Ti verrà quindi addebitato tutto il tempo durante il quale i nodi saranno in esecuzione, a partire dal momento del deployment e fino a quando non eliminerai la versione del modello.

Puoi influire sulla scalabilità impostando un numero massimo di nodi da utilizzare per un job di previsione batch e impostando il numero di nodi da tenere in esecuzione per un modello quando ne viene eseguito il deployment.

I job di previsione in batch vengono addebitati al completamento del job

I job di previsione in batch vengono addebitati al completamento del job, non in modo incrementale durante il job. Gli eventuali avvisi configurati per il budget della fatturazione Cloud non vengono attivati durante l'esecuzione di un job. Prima di iniziare un job di grandi dimensioni, valuta la possibilità di eseguire alcuni job di benchmark dei costi con piccoli volumi di dati di input.

Esempio di calcolo di previsione

Una società immobiliare in una regione delle Americhe esegue una previsione settimanale dei valori degli alloggi nelle aree di sua competenza. In un mese esegue previsioni per quattro settimane in batch di 3920, 4277, 3849 e 3961. I job sono limitati a un nodo e ogni istanza utilizza una media di 0,72 secondi di elaborazione.

Calcola innanzitutto per quanto tempo è stato eseguito ciascun job:

Caricamento in corso...

Ogni job è stato eseguito per più di dieci minuti, quindi verrà addebitato ogni minuto di elaborazione:

Caricamento in corso...

L'addebito totale per il mese corrisponde a 0,26 $.

In questo esempio si supponeva che i job fossero eseguiti su un singolo nodo e richiedessero una quantità di tempo costante per ogni istanza di input. Nell'utilizzo reale, assicurati di tenere conto di più nodi e di utilizzare la quantità effettiva di tempo di esecuzione che ciascun nodo impiega per i calcoli.

Addebiti per Vertex Explainable AI

Spiegazioni basate sulle caratteristiche

Le spiegazioni basate sulle caratteristiche non comportano alcun costo in aggiunta ai prezzi delle previsioni. Tuttavia, il tempo di elaborazione delle spiegazioni è superiore a quello delle previsioni normali, pertanto un utilizzo intensivo di Vertex Explainable AI insieme alla scalabilità automatica potrebbe comportare l'avvio di più nodi, aumentando i costi delle previsioni.

Spiegazioni basate su esempi

I prezzi delle spiegazioni basate su esempi vengono determinati come segue:

Quando carichi un modello o aggiorni il set di dati di un modello, il costo fatturato include:
Ore nodo per il job di previsione batch utilizzato per generare le rappresentazioni dello spazio latente degli esempi. Questo costo viene fatturato alla stessa tariffa della previsione.
Costo di creazione o aggiornamento degli indici. Questo costo è uguale ai costi di indicizzazione per Vector Search, che è numero di esempi * numero di dimensioni * 4 byte per numero in virgola mobile * 3,00 $ per GB. Se ad esempio hai 1 milione di esempi e uno spazio latente con dimensione 1.000, il costo è 12 $ (1.000.000 * 1.000 * 4 * 3,00 / 1.000.000.000).
Quando esegui il deployment in un endpoint, ti viene fatturato un costo per ora nodo per ciascun nodo nell'endpoint. Tutte le risorse di elaborazione associate all'endpoint vengono addebitate alla stessa tariffa della previsione. Tuttavia, poiché le spiegazioni basate su esempi richiedono risorse di elaborazione aggiuntive per l'indice di Vector Search, determinano l'avvio di un maggior numero di nodi, aumentando i costi di previsione.

Vertex AI Neural Architecture Search

Nelle tabelle seguenti sono riepilogati i prezzi per ogni regione in cui è disponibile Neural Architecture Search.

Prezzi

Nelle tabelle seguenti sono riportati i prezzi per ora delle varie configurazioni.

Puoi scegliere un livello di scalabilità predefinito o una configurazione personalizzata dei tipi di macchine selezionati. Se scegli una configurazione personalizzata, somma i costi delle macchine virtuali che utilizzi.

I prezzi dei tipi di macchine legacy compatibili con l'acceleratore includono il costo degli acceleratori. Se utilizzi tipi di macchine di Compute Engine e colleghi gli acceleratori, il costo degli acceleratori è separato. Per calcolare questo costo, moltiplica i prezzi nella tabella degli acceleratori seguente per il numero degli acceleratori utilizzati per ciascun tipo.

Tipi di macchina

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
n1-standard-4	0,2849985 USD / 1 hour
n1-standard-8	0,569997 USD / 1 hour
n1-standard-16	1,139994 USD / 1 hour
n1-standard-32	2,279988 USD / 1 hour
n1-standard-64	4,559976 USD / 1 hour
n1-standard-96	6,839964 USD / 1 hour
n1-highmem-2	0,1774545 USD / 1 hour
n1-highmem-4	0,1774545 USD / 1 hour
n1-highmem-8	0,709818 USD / 1 hour
n1-highmem-16	1,419636 USD / 1 hour
n1-highmem-32	2,839272 USD / 1 hour
n1-highmem-64	5,678544 USD / 1 hour
n1-highmem-96	8,517816 USD / 1 hour
n1-highcpu-16	0,8501832 USD / 1 hour
n1-highcpu-32	1,7003664 USD / 1 hour
n1-highcpu-64	3,4007328 USD / 1 hour
n1-highcpu-96	5,1010992 USD / 1 hour
a2-highgpu-1g	5,641070651 USD / 1 hour
a2-highgpu-2g	11,282141301 USD / 1 hour
a2-highgpu-4g	22,564282603 USD / 1 hour
a2-highgpu-8g	45,128565205 USD / 1 hour
a2-highgpu-16g	90,257130411 USD / 1 hour
e2-standard-4	0,20103426 USD / 1 hour
e2-standard-8	0,40206852 USD / 1 hour
e2-standard-16	0,80413704 USD / 1 hour
e2-standard-32	1,60827408 USD / 1 hour
e2-highmem-2	0,13559949 USD / 1 hour
e2-highmem-4	0,27119898 USD / 1 hour
e2-highmem-8	0,54239796 USD / 1 hour
e2-highmem-16	1,08479592 USD / 1 hour
e2-highcpu-16	0,59364288 USD / 1 hour
e2-highcpu-32	1,18728576 USD / 1 hour
n2-standard-4	0,291354 USD / 1 hour
n2-standard-8	0,582708 USD / 1 hour
n2-standard-16	1,165416 USD / 1 hour
n2-standard-32	2,330832 USD / 1 hour
n2-standard-48	3,496248 USD / 1 hour
n2-standard-64	4,661664 USD / 1 hour
n2-standard-80	5,82708 USD / 1 hour
n2-highmem-2	0,196521 USD / 1 hour
n2-highmem-4	0,393042 USD / 1 hour
n2-highmem-8	0,786084 USD / 1 hour
n2-highmem-16	1,572168 USD / 1 hour
n2-highmem-32	3,144336 USD / 1 hour
n2-highmem-48	4,716504 USD / 1 hour
n2-highmem-64	6,288672 USD / 1 hour
n2-highmem-80	7,86084 USD / 1 hour
n2-highcpu-16	0,860352 USD / 1 hour
n2-highcpu-32	1,720704 USD / 1 hour
n2-highcpu-64	3,441408 USD / 1 hour
n2-highcpu-80	4,30176 USD / 1 hour
c2-standard-4	0,313212 USD / 1 hour
c2-standard-8	0,626424 USD / 1 hour
c2-standard-16	1,252848 USD / 1 hour
c2-standard-30	2,34909 USD / 1 hour
c2-standard-60	4,69818 USD / 1 hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

I prezzi per le istanze a2-highgpu includono i costi degli acceleratori NVIDIA_TESLA_A100 collegati.

Acceleratori

Tipo di GPU	Prezzo (USD)
NVIDIA_TESLA_A100	4,400862 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P4	0,90 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_P100	2,19 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_T4	0,525 USD / 1 hour
NVIDIA_TESLA_V100	3,72 USD / 1 hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Dischi

Tipo di disco	Prezzo (USD)
pd-standard	0,000082192 USD / 1 gibibyte hour
pd-ssd	0,000349315 USD / 1 gibibyte hour

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Note:

Qualsiasi utilizzo è soggetto alle norme relative alle quote di Neural Architecture Search.
Durante il ciclo di vita di Neural Architecture Search, devi archiviare i file di dati e di programma nei bucket Cloud Storage. Leggi ulteriori informazioni sull'utilizzo di Cloud Storage.
Per gli sconti basati sul volume, contatta il team di vendita.
Il prezzo del disco viene addebitato solo quando la dimensione del disco configurata per ogni VM è superiore a 100 GB. Non viene addebitato alcun costo per i primi 100 GB (le dimensioni predefinite del disco) per ogni VM. Se ad esempio configuri ogni VM in modo che abbia un disco da 105 GB, ti verranno addebitati 5 GB di spazio su disco per ogni VM.

Uso obbligatorio di Cloud Storage

Oltre ai costi descritti in questo documento, ti viene richiesto di archiviare i file di dati e i file di programma nei bucket Cloud Storage durante il ciclo di vita di Neural Architecture Search. Questa archiviazione è soggetta alle politiche di prezzo di Cloud Storage.

L'uso obbligatorio di Cloud Storage include:

Gestione temporanea del pacchetto delle applicazioni di addestramento.
Archiviazione dei dati di input relativi all'addestramento.

Nota: per archiviare i dati di input, come quelli di BigQuery, puoi utilizzare un altro servizio Google Cloud, che è associato a prezzi specifici.

Archiviazione dell'output dei job. Neural Architecture Search non richiede l'archiviazione a lungo termine di questi elementi. Puoi rimuovere i file non appena l'operazione viene completata.

Operazioni gratuite per la gestione delle risorse

Le operazioni di gestione delle risorse fornite da Neural Architecture Search sono disponibili senza costi aggiuntivi. Alcune di queste operazioni sono limitate dalle norme relative alle quote di Neural Architecture Search.

Risorsa	Operazioni gratuite
job	get, list, cancel
operazioni	get, list, cancel, delete

Pipeline Vertex AI

Vertex AI Pipelines addebita una tariffa di esecuzione di 0,03 $per ogni pipeline in esecuzione. Durante la release di anteprima non ti viene addebitato alcun costo di esecuzione. Paghi anche per le risorse di Google Cloud che utilizzi con Vertex AI Pipelines, ad esempio le risorse Compute Engine consumate dai componenti della pipeline (addebitate alla stessa tariffa dell' addestramento Vertex AI). Infine, sei responsabile del costo di eventuali servizi (ad esempio Dataflow) richiamati dalla tua pipeline.

Vertex AI Feature Store

Vertex AI Feature Store è disponibile al pubblico generale (GA) dal novembre 2023. Per informazioni sulla versione precedente del prodotto, visita Vertex AI Feature Store (legacy).

Nuovo Vertex AI Feature Store

Il nuovo Vertex AI Feature Store supporta funzionalità per 2 tipi di operazioni:

Le operazioni offline sono operazioni con lo scopo di trasferire, archiviare, recuperare o trasformare dati nel datastore offline (BigQuery)
Le operazioni online includono sia le operazioni con lo scopo di trasferire dati nei datastore online, sia le operazioni eseguite sui dati già presenti nei datastore online.

Prezzi delle operazioni offline

Poiché per le operazioni offline si utilizza BigQuery, per funzionalità come l'importazione nel datastore offline, l'interrogazione del datastore offline e l'archiviazione offline, consulta i prezzi di BigQuery.

Prezzi delle operazioni online

Per le operazioni online, Vertex AI Feature Store addebita un costo per ogni funzionalità GA utilizzata per trasferire dati nel datastore online, distribuire dati o archiviare dati. Per ora nodo si intende il tempo impiegato da una macchina virtuale per completare un'operazione, addebitato per incrementi di un minuto.

Operazione	Prezzo (USD)
Nodo di elaborazione dei dati Elaborazione dei dati (ad es. importazione in qualsiasi memorizzazione, monitoraggio e così via.	0,08 USD / 1 hour
Nodo per la distribuzione online ottimizzata Pubblicazione a bassa latenza e pubblicazione degli incorporamenti Ogni nodo include 200 GB di spazio di archiviazione	0,30 USD / 1 hour
Nodo per la distribuzione online tramite Bigtable Distribuzione con Cloud Bigtable	0,94 USD / 1 hour
Spazio di archiviazione per la distribuzione online tramite Bigtable Archiviazione per la distribuzione con Cloud Bigtable	0,000342466 USD / 1 gibibyte hour

Per la distribuzione online ottimizzata e la distribuzione online tramite Bigtable vengono utilizzate architetture diverse, pertanto i relativi nodi non sono confrontabili.

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Stime dei carichi di lavoro per le operazioni online

Per la stima dei carichi di lavoro, considera le linee guida riportate di seguito. Il numero di nodi necessari per un determinato carico di lavoro può variare a seconda dell'approccio di distribuzione adottato.

Elaborazione dei dati:
Importazione: un singolo nodo può importare circa un minimo di 100 MiB di dati l'ora in un archivio online Bigtable o in un archivio online ottimizzato se non vengono utilizzate funzioni di analisi dei dati.
Distribuzione online tramite Bigtable: ogni nodo può supportare circa 15.000 QPS e fino a 5 TB di spazio di archiviazione.
Servizio online ottimizzato: le prestazioni si basano sul tipo di macchina e sulle repliche, che vengono configurate automaticamente per ridurre al minimo i costi in base al carico di lavoro. Ogni nodo può avere un minimo di 2 e un massimo di 6 repliche per garantire alta disponibilità e scalabilità automatica. Ti viene addebitato il numero di repliche di conseguenza. Per maggiori dettagli, consulta gli scenari mensili di esempio.
Per i carichi di lavoro non correlati agli incorporamenti, ogni nodo può supportare circa 500 QPS e fino a 200 GB di spazio di archiviazione.
Per i carichi di lavoro correlati agli incorporamenti, ogni nodo può supportare circa 500 QPS e fino a 4 GB di spazio di archiviazione di dati a 512 dimensioni.

Puoi visualizzare il numero di nodi (con repliche) in Esplora metriche:

Esplora metriche per capire il numero di nodi utilizzati.

Scenari mensili di esempio (riferiti a us-central1)

Carico di lavoro per streaming di dati - Distribuzione online tramite Bigtable con 2,5 TB di dati (1 GB di dati aggiornato quotidianamente) e 1200 QPS

Operazioni	Utilizzo mensile	Costo mensile
Nodo di elaborazione dei dati	(1 GB al giorno) * (30 giorni al mese) * (1000 MB per GB) * (1 ora nodo / 100 MB) = 300 ore nodo	300 ore nodo * (0,08 $ per ora nodo) = 24 $
Nodo per la distribuzione online ottimizzata	N/A	N/A
Nodo per la distribuzione online tramite Bigtable	(1 nodo) * (24 ore al giorno) * (30 giorni al mese) = 720 ore nodo	720 ore nodo * (0,94 $ per ora nodo) = 677 $
Spazio di archiviazione per la distribuzione online tramite Bigtable	(2,5 TB al mese) * (1000 GB per TB) = 2500 GB al mese	2500 GB al mese * (0,25 $ per GB al mese) = 625 $
Totale		1.326 $

Carico di lavoro con QPS elevati - Distribuzione online ottimizzata con 10 GB di dati non incorporati (5 GB aggiornati quotidianamente) e 2000 QPS

Operazioni	Utilizzo mensile	Costo mensile
Nodo di elaborazione dei dati	(5 GB al giorno) * (30 giorni al mese) * (1000 MB per GB) * (1 ora nodo / 100 MB) = 1500 ore nodo	1500 ore nodo * (0,08 $ per ora nodo) = 120 $
Nodo per la distribuzione online ottimizzata	Roundup(10 GB * (1 nodo / 200 GB)) = 1 * max(2 repliche predefinite, 2000 QPS * (1 replica / 500 QPS)) = 4 nodi totali * (24 ore al giorno) * (30 giorni al mese) =2880 ore nodo	2880 ore nodo * (0,30 $ per ora nodo) = 864 $
Nodo per la distribuzione online tramite Bigtable	N/A	N/A
Spazio di archiviazione per la distribuzione online tramite Bigtable	N/A	N/A
Totale		984$

Carico di lavoro per la distribuzione degli incorporamenti - Distribuzione online ottimizzata con 20 GB di dati di incorporamento (2 GB aggiornati quotidianamente) e 800 QPS

Operazioni	Utilizzo mensile	Costo mensile
Nodo di elaborazione dei dati	(2 GB al giorno) * (30 giorni al mese) * (1000 MB per GB) * (1 ora nodo / 100 MB) = 600 ore nodo	600 ore nodo * (0,08 $ per ora nodo) = 48 $
Nodo per la distribuzione online ottimizzata	Arrotondamento per eccesso(20 GB* (1 nodo / 4 GB) = 5 * max(2 repliche predefinite, 800 QPS * (1 replica / 500 QPS)) = 10 nodi totali * (24 ore/giorno) * (30 giorni/mese) = 7200 ore nodo	7200 ore nodo * (0,30 $ per ora nodo) = 2160 $
Nodo per la distribuzione online tramite Bigtable	N/A	N/A
Spazio di archiviazione per la distribuzione online tramite Bigtable	N/A	N/A
Totale		2208$

Vertex AI Feature Store (legacy)

I prezzi per Vertex AI Feature Store (legacy) si basano sulla quantità di dati sulle caratteristiche nello spazio di archiviazione online e offline e sulla disponibilità della distribuzione online. Un' ora nodo è il tempo impiegato da una macchina virtuale per distribuire i dati delle caratteristiche o per cui rimane in attesa, pronta per la gestione delle richieste di dati delle caratteristiche.

Operazione	Prezzo (USD)
Archiviazione online	0,25 $ per GB al mese
Archiviazione offline	0,023 $ per GB al mese
Pubblicazione online	0,94 $ per nodo all'ora
Esportazione batch	0,005 $ per GB
Importazione di flussi di dati	0,10 $ per GB di importazione

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa dai dollari statunitensi, si applicano i prezzi nella tua valuta elencati negli SKU Cloud Platform.

Se attivi il monitoraggio del valore delle funzionalità, la fatturazione include i costi applicabili precedenti, in aggiunta a quelli riportati di seguito:

3,50 $ al GB per tutti i dati analizzati. Se l'analisi degli snapshot è attivata, gli snapshot creati per i dati in Vertex AI Feature Store (legacy) sono inclusi. Se attivi l'analisi della funzionalità di importazione, i batch di dati importati sono inclusi.
I costi aggiuntivi per le altre operazioni di Vertex AI Feature Store (legacy) utilizzate con il monitoraggio del valore delle funzionalità includono quanto segue:
La funzionalità di analisi degli snapshot crea periodicamente uno snapshot dei valori delle funzionalità, in base all'intervallo di monitoraggio configurato.
Il costo di esportazione di uno snapshot è uguale a quello di una normale operazione di esportazione in batch.

Esempio di analisi degli snapshot

Un data scientist abilita il monitoraggio del valore delle funzionalità per Vertex AI Feature Store (legacy) e attiva il monitoraggio per un'analisi quotidiana degli snapshot. Viene eseguita quotidianamente una pipeline per il monitoraggio dei tipi di entità. Questa pipeline scansiona 2 GB di dati in Vertex AI Feature Store (legacy) ed esporta uno snapshot contenente 0,1 GB di dati. Il costo totale per un giorno di analisi è:

(0,1 GB * 3,50 $) + (2 GB * 0,005 $) = 0,36 $

Esempio di analisi dell'importazione

Un data scientist abilita il monitoraggio del valore delle funzionalità per Vertex AI Feature Store (legacy) e attiva il monitoraggio per le operazioni di importazione. Un'operazione di importazione importa 1 GB di dati in Vertex AI Feature Store (legacy). Il costo totale per il monitoraggio del valore delle funzionalità è:

(1 GB * 3,50 $) = 3,50 $

Vertex ML Metadata

L'archiviazione dei metadati viene misurata in gigabyte binari (GiB), dove 1 GiB corrisponde a 1.073.741.824 byte. Questa unità di misura è nota anche come gibibyte.

Vertex ML Metadata addebita 10 $per gibibyte (GiB) al mese per l'archiviazione dei metadati. I prezzi vengono calcolati in proporzione, per incrementi di 1 megabyte (MB). Se ad esempio archivi 10 MB di metadati, ti vengono addebitati 0, 10 $al mese per quei 10 MB di metadati.

Nota: i prezzi sono gli stessi per tutte le regioni in cui è supportato Vertex ML Metadata.

Vertex AI TensorBoard

Per usare Vertex AI TensorBoard, chiedi all'amministratore IAM del progetto di assegnarti il ruolo "Vertex AI TensorBoard Web App User". Anche l'utente con ruolo Vertex AI Administrator può accedere all'app.

Dall'agosto 2023 i prezzi di Vertex AI TensorBoard sono cambiati, passando da una licenza mensile per utente dal costo di 300 $al mese a un costo di 10 $per GiB al mese, per l'archiviazione dei dati di log e metriche. Di conseguenza, non ci sono più quote di abbonamento. Paghi soltanto lo spazio di archiviazione effettivamente utilizzato. Per informazioni sulla gestione dello spazio di archiviazione, vedi il tutorial Vertex AI TensorBoard: eliminazione degli esperimenti TensorBoard obsoleti.

Vertex AI Vizier

Vertex AI Vizier è un servizio di ottimizzazione black-box disponibile all'interno di Vertex AI. Il modello di prezzi di Vertex AI Vizier prevede quanto segue:

Per le prove che utilizzano RANDOM_SEARCH e GRID_SEARCH non viene addebitato alcun costo. Scopri di più sugli algoritmi di ricerca.
Le prime 100 prove di Vertex AI Vizier per mese di calendario sono disponibili senza costi aggiuntivi (le prove che utilizzano RANDOM_SEARCH e GRID_SEARCH non vengono incluse nel calcolo di questo totale).
Dopo 100 prove di Vertex AI Vizier, per ogni prova successiva durante lo stesso mese di calendario viene addebitato 1 $ (le prove che utilizzano RANDOM_SEARCH o GRID_SEARCH sono senza costi).

Vector Search

I prezzi del servizio Vector Search Approximate Nearest Neighbor prevedono:

Prezzo per ora nodo per ogni VM utilizzata per ospitare un indice distribuito.
Costo per la creazione di nuovi indici, l'aggiornamento di quelli esistenti e l'uso degli aggiornamenti degli indici di streaming.

I dati elaborati durante la creazione e l'aggiornamento degli indici vengono misurati in gigabyte binari (GiB), dove 1 GiB corrisponde a 1.073.741.824 byte. Questa unità di misura è nota anche come gibibyte.

In tutte le regioni, Vector Search addebita 3,00 $per gibibyte (GiB) di dati elaborati. Vector Search addebita 0,45 $per GiB importato per gli inserimenti di aggiornamenti in streaming.

Nelle tabelle seguenti sono riepilogati i prezzi per la distribuzione di un indice in ogni regione in cui è disponibile Vector Search. Per ogni regione, il prezzo dipende dal tipo di macchina e viene addebitato per ora nodo.

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
e2-standard-2	0,0938084 USD / 1 hour
e2-standard-16	0,7504672 USD / 1 hour
e2-highmem-16	1,012368 USD / 1 hour
n2d-standard-32	1,8926208 USD / 1 hour
n1-standard-16	1,0639944 USD / 1 hour
n1-standard-32	2,1279888 USD / 1 hour

Esempi sui prezzi di Vector Search

I prezzi di Vector Search sono determinati dalle dimensioni dei dati, dal numero di query al secondo (QPS) che desideri eseguire e dal numero di nodi che utilizzi. Per stimare il costo di distribuzione, devi calcolare la dimensione totale dei dati. La dimensione dei dati si ottiene moltiplicando il numero degli incorporamenti/vettori per il numero delle dimensioni utilizzate, quindi per i 4 byte di ogni dimensione. Dopo aver determinato la dimensione dei dati, puoi calcolare il costo di distribuzione e il costo di creazione. Il costo totale mensile è dato dal costo di distribuzione più il costo di creazione.

Costo di distribuzione: N. repliche/shard * N. shard (~dimensione dati/dimensione shard) * costo orario * 730 ore
Costo di creazione: dimensione dati(in GiB) * 3 $ per GiB * N. aggiornamenti mensili

Aggiornamento in modalità flusso: Vector Search utilizza metriche basate su euristica per determinare quando attivare la compattazione. Se i dati non compattati più vecchi hanno cinque giorni, la compattazione viene sempre attivata. Ti viene addebitato il costo di ricostruzione dell'indice alla stessa tariffa di un aggiornamento batch, oltre ai costi di aggiornamento in modalità flusso.

Numero di incorporamenti/vettori	Numero di dimensioni	Query al secondo (QPS)	Tipo di macchina	Nodi	Costo di distribuzione mensile stimato (USD)
2 milioni	128	100	e2-standard-2	1	68 $
20 milioni	256	1000	e2-standard-16	1	547 $
20 milioni	256	3000	e2-standard-16	3	1.642 $
100 milioni	256	500	e2-highmem-16	2	1.477 $
1 miliardo	100	500	e2-highmem-16	8	5.910 $

Tutti gli esempi sono basati sui tipi di macchina in us-central1. Il costo addebitato dipende dal tasso di richiamo e dai requisiti di latenza. Il costo di distribuzione mensile stimato è direttamente correlato al numero di nodi nella console. Per ulteriori informazioni sui parametri di configurazione che influiscono sui costi, vedi Parametri di configurazione che influiscono su richiamo e latenza.

Se il tuo numero di query al secondo (QPS) è molto elevato, eseguendo le query in batch puoi ridurre i costi totali fino al 30-40%.

Livello di ricerca vettoriale ottimizzato per l'archiviazione

Invece di gestire e pagare singole VM e job di compattazione separati, sono disponibili due SKU:

Unità di capacità (CU): è il misuratore principale per la distribuzione. Una CU è un'unità in bundle di calcolo e spazio di archiviazione SSD attivo, fino a 1 TiB ciascuna, al prezzo di 2,30 $per CU, per ora, per replica. Questa singola tariffa include il costo della distribuzione e della gestione continua dell'indice. Il servizio viene scalato automaticamente e vengono aggiunte CU aggiuntive man mano che le dimensioni dell'indice aumentano.
Unità di scrittura: per aggiungere dati, viene addebitato un costo di 0,45 $per GiB. Il costo si applica sia agli aggiornamenti degli indici in batch che in flussi.

Unità	Prezzo
Unità di capacità ottimizzata per l'archiviazione	2,30 USD / 1 hour
Unità di scrittura	0,45 USD / 1 gibibyte

Vertex AI Model Registry

Vertex AI Model Registry è un repository centrale che monitora ed elenca i tuoi modelli con le relative versioni. I modelli che importi in Vertex AI vengono visualizzati in Vertex AI Model Registry. L'inserimento dei modelli in Model Registry non comporta alcun costo. Ti viene addebitato un costo solo se distribuisci il modello in un endpoint o esegui una previsione batch basata sul modello. Questo costo viene determinato in base al tipo di modello che distribuisci.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di distribuzione dei modelli personalizzati da Vertex AI Model Registry, vedi Modelli con addestramento personalizzato. Per ulteriori informazioni sui prezzi di distribuzione dei modelli AutoML, vedi Prezzi per i modelli AutoML.

Vertex AI Model Monitoring

Vertex AI consente di monitorare l'efficacia continua del tuo modello dopo il deployment in produzione. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione a Vertex AI Model Monitoring.

Quando utilizzi Vertex AI Model Monitoring, ti vengono addebitati i costi seguenti:

3,50 $ per GB per tutti i dati analizzati, compresi i dati di addestramento forniti e i dati di previsione registrati in una tabella BigQuery.
Addebiti per gli altri prodotti Google Cloud che utilizzi con il monitoraggio del modello, come BigQuery Storage o Batch Explain, quando il monitoraggio dell'attribuzione è abilitato.

Vertex AI Model Monitoring è supportato nelle seguenti regioni: us-central1, europe-west4, asia-east1 e asia-southeast1. I prezzi sono uguali per tutte le regioni.

Le dimensioni dei dati vengono calcolate dopo la relativa conversione nel formato TFRecord.

L'addestramento dei set di dati prevede un addebito una tantum, quando configuri un job Vertex AI Model Monitoring.

I set di dati di previsione sono costituiti dai log raccolti dal servizio di previsione online. Man mano che vengono ricevute le richieste di previsione, durante le varie finestre temporali, vengono raccolti i dati per ogni finestra temporale e la somma dei dati analizzati per ogni finestra di previsione viene utilizzata per calcolare l'addebito.

Esempio: un data scientist esegue il monitoraggio del modello sul traffico di previsione appartenente al suo modello.

Il modello viene addestrato da un set di dati BigQuery. La dimensione dei dati dopo la conversione nel formato TFRecord è di 1,5 GB.
La dimensione dei dati di previsione registrati fra le 13.00 e le 14,00 è di 0,1 GB, quella dei dati registrati fra le 15.00 e le 16.00 è di 0,2 GB.
Il prezzo totale per la configurazione del job di monitoraggio del modello è:
(1,5 GB * 3,50 $) + ((0,1 GB + 0,2 GB) * 3,50 $) = 6,30 $

Vertex AI Workbench

Per informazioni sui prezzi, seleziona Istanze, Blocchi note gestiti o Blocchi note gestiti dall'utente.

Istanze

Le tabelle riportate di seguito mostrano il prezzo per ora approssimativo delle diverse configurazioni di addestramento. Puoi scegliere una configurazione personalizzata dei tipi di macchine selezionati. Per calcolare i prezzi, somma i costi delle macchine virtuali che utilizzi.

CPU

Tipo di macchina	Prezzo per vCPU (USD)
N1	0,0379332 USD / 1 hour
N2	0,0379332 USD / 1 hour
E2	0,026173908 USD / 1 hour
A2	0,0379332 USD / 1 hour

Memoria

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
N1	0,0050844 USD / 1 gibibyte hour
N2	0,0050844 USD / 1 gibibyte hour
E2	0,003508236 USD / 1 gibibyte hour
A2	0,0050844 USD / 1 gibibyte hour

Acceleratori

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
Nvidia Tesla A100	4,400862 USD / 1 hour
Nvidia Tesla A100 80GB	4,51729 USD / 1 hour
Nvidia Tesla T4	0,525 USD / 1 hour
Nvidia Tesla V100	3,72 USD / 1 hour
Nvidia Tesla P100	2,19 USD / 1 hour

Dischi

Tipo di macchina	Prezzo (USD)
Spazio sottoposto a provisioning Hyperdisk Extreme	0,000205479 USD / 1 gibibyte hour
Spazio per provisioning bilanciato	0,000164384 USD / 1 gibibyte hour
Spazio per provisioning elevato	0,000205479 USD / 1 gibibyte hour
Spazio con provisioning SSD	0,000279452 USD / 1 gibibyte hour
Spazio per provisioning standard	0,000065753 USD / 1 gibibyte hour

La tua istanza Vertex AI Workbench comporta i seguenti addebiti:

L'utilizzo di CPU e acceleratore ti viene addebitato quando l'istanza è nei seguenti stati:
AVVIO
PROVISIONING
ATTIVO
UPGRADING (Upgrade in corso)
ROLLBACK_IN_CORSO
RIPRISTINO
FINE
SOSPENSIONE
L'archiviazione su disco ti viene addebitata quando l'istanza è nei seguenti stati:
AVVIO
PROVISIONING
ATTIVO
UPGRADING (Upgrade in corso)
ROLLBACK_IN_CORSO
RIPRISTINO
FINE
INTERROTTO
SOSPENSIONE
SOSPESO

Notebook gestiti

Il prezzo include le risorse di elaborazione e archiviazione che utilizzi, le tariffe di gestione per le tue istanze di Vertex AI Workbench e tutte le risorse cloud aggiuntive che utilizzi. Per ulteriori dettagli, vedi le sezioni seguenti.

Risorse di calcolo e archiviazione

Per le risorse di elaborazione e archiviazione viene addebitata la stessa tariffa che paghi attualmente per Compute Engine e Cloud Storage.

Commissioni di gestione

All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione di Vertex AI Workbench, come indicato nelle tabelle seguenti.

SKU	Prezzo (USD)
vCPU	0,05 $ per vCPU
T4 e P4 (GPU Standard)	$ 0,35 per GPU
GPU P100, V100, L4 e A100 (GPU Premium)	$ 2,48 per GPU

Notebook gestiti dall'utente

Risorse di calcolo e archiviazione

Per le risorse di elaborazione e archiviazione viene addebitata la stessa tariffa che paghi attualmente per Compute Engine e Cloud Storage.

Commissioni di gestione

All'uso dell'infrastruttura vengono aggiunte le tariffe di gestione di Vertex AI Workbench, come indicato nelle tabelle seguenti.

SKU	Prezzo (USD)
vCPU	0,005 $ per vCPU
T4 e P4 (GPU Standard)	0,035 $ per GPU
GPU P100, V100 e A100 (GPU Premium)	0,25 $ per GPU

Risorse Google Cloud aggiuntive

Oltre ai costi indicati in precedenza, paghi anche tutte le risorse Google Cloud utilizzate. Ad esempio:

Servizi di analisi dei dati: ti sono addebitati i costi di BigQuery quando esegui query SQL in un blocco note (vedi Prezzi di BigQuery).
Chiavi di crittografia gestite dal cliente: ti sono addebitati costi quando utilizzi le chiavi di crittografia gestite dal cliente. Ogni volta che un'istanza di blocchi note gestiti o di blocchi note gestiti dall'utente utilizza una chiave di Cloud Key Management Service, l'operazione viene fatturata in base alle tariffe delle operazioni relative alle chiavi di Cloud KMS (vedi Prezzi di Cloud Key Management Service).

Colab Enterprise

Per informazioni sui prezzi di Colab Enterprise, consulta la pagina Prezzi di Colab Enterprise.

Deep Learning Containers, Deep Learning VM e AI Platform Pipelines

I prezzi relativi a Deep Learning Containers, Deep Learning VM Image e AI Platform Pipelines vengono calcolati in base alle risorse di elaborazione e archiviazione che utilizzi. Per queste risorse viene addebitata la stessa tariffa che paghi attualmente per Compute Engine e Cloud Storage.

Oltre ai costi delle risorse di elaborazione e archiviazione, paghi anche tutte le risorse di Google Cloud che utilizzi. Ad esempio:

Servizi di analisi dei dati: ti sono addebitati i costi di BigQuery quando esegui query SQL in un blocco note (vedi Prezzi di BigQuery).
Chiavi di crittografia gestite dal cliente: ti sono addebitati costi quando utilizzi le chiavi di crittografia gestite dal cliente. Ogni volta che un'istanza di blocchi note gestiti o di blocchi note gestiti dall'utente utilizza una chiave di Cloud Key Management Service, l'operazione viene fatturata in base alle tariffe delle operazioni relative alle chiavi di Cloud KMS (vedi Prezzi di Cloud Key Management Service).

Etichettatura dati

Vertex AI ti consente di richiedere l'etichettatura umana per una raccolta di dati che prevedi di utilizzare per addestrare un modello di machine learning personalizzato. I prezzi di questo servizio vengono calcolati in base al tipo di attività di etichettatura.

Per le normali attività di etichettatura, i prezzi sono determinati dal numero di unità di annotazione.
Per un'attività di classificazione delle immagini, le unità sono determinate dal numero di immagini e dal numero di etichettatori umani. Ad esempio, un'immagine con 3 etichettatori umani viene calcolata come 1 * 3 = 3 unità. Alla classificazione con più etichette viene applicato lo stesso prezzo di quella con etichetta singola.
Per un'attività con riquadri di delimitazione delle immagini, le unità sono determinate dal numero dei riquadri di delimitazione identificati nelle immagini e dal numero degli etichettatori umani. Ad esempio, un'immagine con 2 riquadri di delimitazione e 3 etichettatori umani viene calcolata come 2 * 3 = 6 unità. Le immagini senza riquadri di delimitazione non verranno addebitate.
Per un'attività con segmentazione delle immagini/riquadro ruotato/polilinea/poligono, le unità sono determinate come per le attività con riquadro di delimitazione delle immagini.
Per un'attività di classificazione video, le unità sono determinate dalla durata del video (un'unità di prezzo ogni 5 secondi) e dal numero di etichettatori umani. Ad esempio, un video di 25 secondi con 3 etichettatori umani viene calcolato come 25 / 5 * 3 = 15 unità. Alla classificazione con più etichette viene applicato lo stesso prezzo di quella con etichetta singola.
Per un'attività con monitoraggio di oggetti video, l'unità è determinata dal numero degli oggetti identificati nel video e dal numero degli etichettatori umani. Ad esempio, un video con 2 oggetti e 3 etichettatori umani, viene calcolato come 2 * 3 = 6 unità. I video senza oggetti non vengono addebitati.
Per un'attività di riconoscimento delle azioni video, le unità sono determinate come per le attività di monitoraggio degli oggetti video.
Per un'attività di classificazione del testo, le unità sono determinate dalla lunghezza del testo (un'unità di prezzo ogni 50 parole) e dal numero di etichettatori umani. Ad esempio, una porzione di testo con 100 parole e 3 etichettatori umani viene calcolata come 100 / 50 * 3 = 6 unità. Il prezzo è lo stesso per la classificazione con etichetta singola e con più etichette.
Per un'attività di sentiment del testo, le unità sono determinate come per le attività di classificazione del testo.
Per un'attività di estrazione delle entità del testo, le unità sono determinate dalla lunghezza del testo (un'unità di prezzo ogni 50 parole), dal numero delle entità identificate e dal numero degli etichettatori umani. Ad esempio, una parte di testo con 100 parole, 2 entità identificate e 3 etichettatori umani corrisponde a 100 / 50 * 2 * 3 = 12 unità. Il testo senza entità non verrà addebitato.
Per le attività di classificazione di immagini/video/testo e di sentiment del testo, gli etichettatori umani potrebbero perdere di vista le classi, se la dimensione del set di etichette è troppo grande. Di conseguenza, agli etichettatori umani viene inviato un massimo di 20 classi per volta. Ad esempio, se la dimensione del set di etichette di un'attività di etichettatura è 40, ogni elemento dati verrà inviato ai revisori fisici 40 / 20 = 2 volte, pertanto addebiteremo due volte il prezzo calcolato in precedenza.
Per un'attività di etichettatura che abilita la funzione di etichettatura personalizzata, ogni elemento dati viene conteggiato come 1 unità di etichettatura personalizzata.
Per un'attività di etichettatura di apprendimento attivo per elementi dati con annotazioni generate da modelli (senza l'aiuto di un etichettatore umano), ogni elemento dati viene conteggiato come 1 unità di apprendimento attiva.
Per un'attività di etichettatura di apprendimento attivo per elementi dati con annotazioni generate da etichettatori umani, ogni elemento dati viene conteggiato come una normale attività di etichettatura, come descritto in precedenza.

La tabella riportata di seguito indica il costo relativo a 1000 unità per etichettatore umano in base all'unità elencata per ogni obiettivo. I prezzi del livello 1 si applicano alle prime 50.000 unità al mese in ogni progetto Google Cloud. I prezzi del livello 2 si applicano alle successive 950.000 unità al mese nel progetto, fino a 1.000.000 di unità. Contattaci per conoscere i prezzi per quantità superiori a 1.000.000 di unità al mese.

Tipo di dati	Obiettivo	Unità	Prezzo di livello 1 (USD)	Prezzo di livello 2 (USD)
Immagine	Classificazione	Immagine	35 $	25 $
	Riquadro di delimitazione	Riquadro di delimitazione	63 $	49 $
	Segmentazione	Segmento	870 $	850 $
	Riquadro ruotato	Riquadro di delimitazione	86 $	60 $
	Poligono/polilinea	Poligono/Polilinea	257 $	$ 180
Video	Classificazione	Video di 5 sec.	86 $	60 $
	Monitoraggio oggetti	Riquadro di delimitazione	86 $	60 $
	Riconoscimento delle azioni	Evento in video di 30 sec	$ 214	150 $
Testo	Classificazione	50 parole	129 $	90 $
	Sentiment	50 parole	200 $	140 $
	Estrazione di entità	Entità	86 $	60 $
Apprendimento attivo	Tutti	Elemento dati	$ 80	56 $
Etichettatore personalizzato	Tutti	Elemento dati	$ 80	56 $

Utilizzo obbligatorio di Cloud Storage

Oltre ai costi descritti in questo documento, ti viene richiesto di archiviare file di dati e file di programma nei bucket Cloud Storage durante il ciclo di vita di Vertex AI. Questa archiviazione è soggetta alle politiche di prezzo di Cloud Storage.

L'uso obbligatorio di Cloud Storage include:

Archiviazione in un'area intermedia del pacchetto dell'applicazione di addestramento per i modelli con addestramento personalizzato.
Archiviazione dei dati di input relativi all'addestramento.
Archiviazione dell'output dei job di addestramento. Vertex AI non richiede l'archiviazione a lungo termine di questi elementi. Puoi rimuovere i file non appena l'operazione viene completata.

Operazioni gratuite per la gestione delle risorse

Le operazioni di gestione delle risorse fornite da AI Platform sono disponibili gratuitamente. I criteri per le quote di AI Platform limitano alcune di queste operazioni.

Risorsa	Operazioni gratuite
modelli	create, get, list, delete
versioni	create, get, list, delete, setDefault
job	get, list, cancel
operazioni	get, list, cancel, delete

Costi di Google Cloud

Se archivi le immagini da analizzare in Cloud Storage o utilizzi altre risorse di Google Cloud insieme a Vertex AI, ti verrà addebitato anche l'uso di questi servizi.

Per visualizzare lo stato di fatturazione corrente nella console Google Cloud, inclusi l'utilizzo e la fattura attuale, consulta la pagina Fatturazione. Per ulteriori informazioni sulla gestione del tuo account, consulta la documentazione di Cloud Billing o la pagina di assistenza per fatturazione e pagamenti.

Passaggi successivi

Leggi la documentazione di Vertex AI.
Scopri di più sulle soluzioni e i casi d'uso di Vertex AI.

Richiedi un preventivo personalizzato

Grazie ai prezzi con pagamento a consumo di Google Cloud, paghi solo per i servizi che utilizzi. Per ricevere un preventivo personalizzato per la tua organizzazione, contatta il nostro team di vendita.