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Precios de Vertex AI
Los precios de esta página están en dólares estadounidenses (USD).
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Precios de Vertex AI comparados con los precios de los productos antiguos
Los costes de Vertex AI no varían con respecto a los de los productos antiguos de AI Platform y AutoML que sustituye Vertex AI, con las siguientes excepciones:
Las predicciones de la versión antigua de AI Platform Prediction y AutoML Tables eran compatibles con tipos de máquina de bajo coste y bajo rendimiento que no se admiten en Vertex AI Prediction ni en el modelo tabular de AutoML.
La versión antigua de AI Platform Prediction admitía el escalado a cero, pero Vertex AI Prediction no admite esta función.
Vertex AI también ofrece más formas de optimizar los costes, como las siguientes:
No hay una duración de uso mínima para el entrenamiento ni para la predicción. En lugar de ello, el tiempo de uso se cobra en incrementos de 30 segundos.
En el caso de los modelos de AutoML de Vertex AI, pagas por tres actividades principales:
Entrenar el modelo
Desplegar el modelo en un endpoint
Usar el modelo para hacer predicciones
Vertex AI usa configuraciones de máquina predefinidas para los modelos de AutoML de Vertex, y la tarifa por hora de estas actividades refleja el uso de los recursos.
El tiempo necesario para entrenar tu modelo depende del tamaño y de la complejidad de los datos de entrenamiento. Los modelos deben desplegarse para poder hacer predicciones o dar explicaciones online.
Pagas por cada modelo desplegado en un endpoint, aunque no se haga ninguna predicción.
Si no quieres incurrir en más gastos, anula el despliegue de tu modelo.
No se cobran los modelos que no se hayan desplegado o que no se hayan podido desplegar.
Solo pagas por las horas de procesamiento que utilices. Si el entrenamiento falla, no se te cobrará el tiempo empleado, a menos que hayas cancelado la operación por tu cuenta. En ese caso, sí deberás pagar por ese tiempo de entrenamiento.
Selecciona un tipo de modelo en la siguiente tabla para consultar información sobre los precios.
Los costes de computación asociados a Vertex Explainable AI se cobran al mismo precio que las predicciones.
No obstante, las explicaciones tardan más tiempo en procesarse que las predicciones normales. Por eso, si Vertex Explainable AI se usa de forma intensiva junto con el autoescalado, pueden iniciarse más nodos y, como consecuencia, incrementarse los cargos de predicción.
Vertex AI Forecast
AutoML
Fase
Precios
Predicción
0,2 USD por cada 1000 puntos de datos* (de 0 a 1 millón de puntos de datos) 0,1 USD por cada 1000 puntos de datos* (de 1 millón a 50 millones de puntos de datos) 0,02 USD por cada 1000 puntos de datos* (más de 50 millones de puntos de datos)
* Un punto de datos de predicción es un momento en el horizonte de previsión. Por ejemplo, con granularidad diaria, un horizonte de 7 días corresponde a 7 puntos por cada serie temporal.
Se pueden incluir hasta 5 cuantiles de predicción sin coste adicional.
El número de puntos de datos que se consumen por nivel se actualiza mensualmente.
250,00 USD por TB × Número de modelos posibles × Número de ventanas de backtesting*
Explainable AI
La explicabilidad lograda por medio de la descomposición de series temporales no implica costes adicionales. No se admite la explicabilidad mediante valores de Shapley.
Consulta la página de precios de BigQuery ML para obtener más información. Cada tarea de entrenamiento y predicción incurre en el coste de una ejecución de flujo de procesamiento gestionada, como se describe en la documentación sobre los precios de Vertex AI.
* Se crea una ventana de backtesting para cada periodo del conjunto de pruebas. El valor utilizado en AUTO_ARIMA_MAX_ORDER determina el número de modelos posibles. En el caso de los modelos con varias series temporales, el rango va de 6 a 42.
Modelos con entrenamiento personalizado
Entrenamiento
En las tablas que aparecen más abajo figura el precio por hora aproximado de diversas configuraciones de entrenamiento. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Para calcular los precios, suma los costes de las máquinas virtuales que uses.
Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobrará aparte. Para calcular este coste, multiplica el precio correspondiente de la tabla de aceleradores que encontrarás más abajo por el número de horas de máquina de cada tipo de acelerador que utilices.
Tipos de máquina
* Esta cantidad incluye el precio de las GPU, ya que este tipo de instancia siempre requiere un número fijo de aceleradores de GPU.
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, los precios que figuran para tu divisa en
SKUs de Cloud Platform
.
Aceleradores
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
* El precio del entrenamiento con un pod de TPUs de Cloud se basa en el número de núcleos del pod. El número de núcleos de un pod siempre es un múltiplo de 32. Para determinar el precio del entrenamiento en un pod que tiene más de 32 núcleos, multiplica el precio del pod de 32 núcleos por el número de núcleos dividido entre 32. Por ejemplo, en un pod de 128 núcleos, el precio es (32-core Pod price) * (128/32). Para obtener información acerca de los pods de TPUs de Cloud disponibles en una región concreta, consulta Arquitectura del sistema en la documentación sobre las TPUs de Cloud.
Discos
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Durante el ciclo de vida de Vertex AI, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage.
Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.
Se te cobrará por entrenar tus modelos desde el momento en que se aprovisionen los recursos de una tarea hasta que esa tarea termine.
Niveles de escalabilidad con configuraciones predefinidas (AI Platform Training)
Al entrenar tu modelo, puedes elegir el tipo de clúster de procesamiento que se debe utilizar.
Lo más sencillo es elegir una de las configuraciones predefinidas, llamadas niveles de escalabilidad. Consulta más información sobre los niveles de escalabilidad.
Tipos de máquina con configuraciones personalizadas
Si usas Vertex AI o seleccionas el nivel de escalabilidad CUSTOM en AI Platform Training, puedes controlar el número y el tipo de máquinas virtuales que se deben utilizar en la maestra, el trabajador y el servidor de parámetros del clúster. Consulta más información sobre los tipos de máquina de Vertex AI y los tipos de máquina de AI Platform Training.
El coste del entrenamiento con un clúster de procesamiento personalizado es la suma del coste de todas las máquinas que especifiques. Se te cobrará por el tiempo total de la tarea y no por el tiempo de procesamiento activo de cada máquina.
Ray en Vertex AI
Entrenamiento
En las tablas que aparecen más abajo figura el precio por hora aproximado de diversas configuraciones de entrenamiento. Puedes elegir una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Para calcular los precios, suma los costes de las máquinas virtuales que uses.
Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobrará aparte. Para calcular este coste, multiplica el precio correspondiente de la tabla de aceleradores que encontrarás más abajo por el número de horas de máquina de cada tipo de acelerador que utilices.
Tipos de máquina
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Aceleradores
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
* El precio del entrenamiento con un pod de TPUs de Cloud se basa en el número de núcleos del pod. El número de núcleos de un pod siempre es un múltiplo de 32. Para determinar el precio del entrenamiento en un pod que tiene más de 32 núcleos, multiplica el precio del pod de 32 núcleos por el número de núcleos dividido entre 32. Por ejemplo, en un pod de 128 núcleos, el precio es (32-core Pod price) * (128/32). Para obtener información acerca de los pods de TPUs de Cloud disponibles en una región concreta, consulta Arquitectura del sistema en la documentación sobre las TPUs de Cloud.
Discos
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Durante el ciclo de vida de Vertex AI, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Google Cloud Storage.
Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.
Se te cobrará por entrenar tus modelos desde el momento en que se aprovisionen los recursos de una tarea hasta que esa tarea termine.
Predicción y explicación
En las tablas de más abajo se incluyen los precios de la predicción por lotes, la predicción online y la explicación online por hora de nodo. Una hora de nodo representa el tiempo que una máquina virtual dedica a ejecutar una tarea de predicción o a mantenerse a la espera en estado activo (un endpoint con uno o varios modelos desplegados) para gestionar solicitudes de predicción o explicación.
Selecciona una región para ver la tabla de precios correspondiente.
En las siguientes tablas se muestran los precios por hora de nodo correspondientes a cada tipo de máquina.
Serie E2
Aproximaciones de e2-standard-2:
us-west2
0,0926 USD
us-west4
0,0868 USD
us-east4
0,0868 USD
northamerica-northeast1
0,0848 USD
northamerica-northeast2
0,0848 USD
southamerica-east1
0,1223 USD
Otras regiones de América
0,0771 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
us-west2
0,1851 USD
us-west4
0,1736 USD
us-east4
0,1736 USD
northamerica-northeast1
0,1697 USD
northamerica-northeast2
0,1697 USD
southamerica-east1
0,2446 USD
Otras regiones de América
0,1541 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
us-west2
0,3702 USD
us-west4
0,3471 USD
us-east4
0,3471 USD
northamerica-northeast1
0,3393 USD
northamerica-northeast2
0,3393 USD
southamerica-east1
0,4893 USD
Otras regiones de América
0,3082 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
us-west2
0,7405 USD
us-west4
0,6942 USD
us-east4
0,6942 USD
northamerica-northeast1
0,6787 USD
northamerica-northeast2
0,6787 USD
southamerica-east1
0,9786 USD
Otras regiones de América
0,6165 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
us-west2
1,4809 USD
us-west4
1,3885 USD
us-east4
1,3885 USD
northamerica-northeast1
1,3574 USD
northamerica-northeast2
1,3574 USD
southamerica-east1
1,9572 USD
Otras regiones de América
1,2329 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
us-west2
0,1249 USD
us-west4
0,1171 USD
us-east4
0,1171 USD
northamerica-northeast1
0,1144 USD
northamerica-northeast2
0,1144 USD
southamerica-east1
0,165 USD
Otras regiones de América
0,1039 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
us-west2
0,2497 USD
us-west4
0,2341 USD
us-east4
0,2341 USD
northamerica-northeast1
0,2289 USD
northamerica-northeast2
0,2289 USD
southamerica-east1
0,33 USD
Otras regiones de América
0,2079 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
us-west2
0,4994 USD
us-west4
0,4682 USD
us-east4
0,4682 USD
northamerica-northeast1
0,4578 USD
northamerica-northeast2
0,4578 USD
southamerica-east1
0,66 USD
Otras regiones de América
0,4158 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
us-west2
0,9989 USD
us-west4
0,9365 USD
us-east4
0,9365 USD
northamerica-northeast1
0,9155 USD
northamerica-northeast2
0,9155 USD
southamerica-east1
1,3201 USD
Otras regiones de América
0,8316 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
us-west2
0,0683 USD
us-west4
0,0641 USD
us-east4
0,0641 USD
northamerica-northeast1
0,0626 USD
northamerica-northeast2
0,0626 USD
southamerica-east1
0,0903 USD
Otras regiones de América
0,0569 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
us-west2
0,1367 USD
us-west4
0,1281 USD
us-east4
0,1281 USD
northamerica-northeast1
0,1253 USD
northamerica-northeast2
0,1253 USD
southamerica-east1
0,1806 USD
Otras regiones de América
0,1138 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
us-west2
0,2733 USD
us-west4
0,2563 USD
us-east4
0,2563 USD
northamerica-northeast1
0,2505 USD
northamerica-northeast2
0,2505 USD
southamerica-east1
0,3612 USD
Otras regiones de América
0,2276 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
us-west2
0,5467 USD
us-west4
0,5126 USD
us-east4
0,5126 USD
northamerica-northeast1
0,501 USD
northamerica-northeast2
0,501 USD
southamerica-east1
0,7225 USD
Otras regiones de América
0,4551 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
us-west2
1,0933 USD
us-west4
1,0252 USD
us-east4
1,0252 USD
northamerica-northeast1
1,0021 USD
northamerica-northeast2
1,0021 USD
southamerica-east1
1,4449 USD
Otras regiones de América
0,9102 USD
Serie N1
Aproximaciones de n1-standard-2:
us-east4
0,123 USD
northamerica-northeast1
0,1203 USD
Otras regiones de América
0,1093 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
us-east4
0,2461 USD
northamerica-northeast1
0,2405 USD
Otras regiones de América
0,2186 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
us-east4
0,4922 USD
northamerica-northeast1
0,4811 USD
Otras regiones de América
0,4372 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
us-east4
0,9843 USD
northamerica-northeast1
0,9622 USD
Otras regiones de América
0,8744 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
us-east4
1,9687 USD
northamerica-northeast1
1,9243 USD
Otras regiones de América
1,7488 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
us-east4
0,1532 USD
northamerica-northeast1
0,1498 USD
Otras regiones de América
0,1361 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
us-east4
0,3064 USD
northamerica-northeast1
0,2995 USD
Otras regiones de América
0,2723 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
us-east4
0,6129 USD
northamerica-northeast1
0,5991 USD
Otras regiones de América
0,5445 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
us-east4
1,2257 USD
northamerica-northeast1
1,1982 USD
Otras regiones de América
1,089 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
us-east4
0,0918 USD
northamerica-northeast1
0,0897 USD
Otras regiones de América
0,0815 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
us-east4
0,1835 USD
northamerica-northeast1
0,1794 USD
Otras regiones de América
0,163 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
us-east4
0,3671 USD
northamerica-northeast1
0,3588 USD
Otras regiones de América
0,326 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
us-east4
0,7341 USD
northamerica-northeast1
0,7176 USD
Otras regiones de América
0,6519 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
us-east4
1,4683 USD
northamerica-northeast1
1,4352 USD
Otras regiones de América
1,3039 USD
Serie N2
Aproximaciones de n2-standard-2:
northamerica_northeast1
0,123 USD
northamerica_northeast2
0,123 USD
southamerica_east1
0,1773 USD
us_central1
0,1117 USD
us_east1
0,1117 USD
us_east4
0,1258 USD
us_south1
0,1318 USD
us_west1
0,1117 USD
us_west2
0,1341 USD
us_west3
0,1341 USD
us_west4
0,1258 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
northamerica_northeast1
0,2459 USD
northamerica_northeast2
0,2459 USD
southamerica_east1
0,3546 USD
us_central1
0,2234 USD
us_east1
0,2234 USD
us_east4
0,2516 USD
us_south1
0,2636 USD
us_west1
0,2234 USD
us_west2
0,2683 USD
us_west3
0,2683 USD
us_west4
0,2516 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
northamerica_northeast1
0,4918 USD
northamerica_northeast2
0,4918 USD
southamerica_east1
0,7091 USD
us_central1
0,4467 USD
us_east1
0,4467 USD
us_east4
0,5031 USD
us_south1
0,5272 USD
us_west1
0,4467 USD
us_west2
0,5366 USD
us_west3
0,5366 USD
us_west4
0,5031 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
northamerica_northeast1
0,9836 USD
northamerica_northeast2
0,9836 USD
southamerica_east1
1,4183 USD
us_central1
0,8935 USD
us_east1
0,8935 USD
us_east4
1,0063 USD
us_south1
1,0543 USD
us_west1
0,8935 USD
us_west2
1,0732 USD
us_west3
1,0732 USD
us_west4
1,0062 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
northamerica_northeast1
1,9673 USD
northamerica_northeast2
1,9673 USD
southamerica_east1
2,8365 USD
us_central1
1,787 USD
us_east1
1,787 USD
us_east4
2,0126 USD
us_south1
2,1087 USD
us_west1
1,787 USD
us_west2
2,1464 USD
us_west3
2,1464 USD
us_west4
2,0125 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
northamerica_northeast1
0,1659 USD
northamerica_northeast2
0,1659 USD
southamerica_east1
0,2392 USD
us_central1
0,1507 USD
us_east1
0,1507 USD
us_east4
0,1697 USD
us_south1
0,1778 USD
us_west1
0,1507 USD
us_west2
0,181 USD
us_west3
0,181 USD
us_west4
0,1697 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
northamerica_northeast1
0,3317 USD
northamerica_northeast2
0,3317 USD
southamerica_east1
0,4783 USD
us_central1
0,3013 USD
us_east1
0,3013 USD
us_east4
0,3394 USD
us_south1
0,3556 USD
us_west1
0,3013 USD
us_west2
0,3619 USD
us_west3
0,3619 USD
us_west4
0,3393 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
northamerica_northeast1
0,6634 USD
northamerica_northeast2
0,6634 USD
southamerica_east1
0,9566 USD
us_central1
0,6027 USD
us_east1
0,6027 USD
us_east4
0,6787 USD
us_south1
0,7112 USD
us_west1
0,6027 USD
us_west2
0,7239 USD
us_west3
0,7239 USD
us_west4
0,6787 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
northamerica_northeast1
1,3269 USD
northamerica_northeast2
1,3269 USD
southamerica_east1
1,9132 USD
us_central1
1,2053 USD
us_east1
1,2053 USD
us_east4
1,3574 USD
us_south1
1,4223 USD
us_west1
1,2053 USD
us_west2
1,4477 USD
us_west3
1,4477 USD
us_west4
1,3574 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
northamerica_northeast1
0,0908 USD
northamerica_northeast2
0,0908 USD
southamerica_east1
0,1309 USD
us_central1
0,0825 USD
us_east1
0,0825 USD
us_east4
0,0929 USD
us_south1
0,0973 USD
us_west1
0,0825 USD
us_west2
0,099 USD
us_west3
0,099 USD
us_west4
0,0929 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
northamerica_northeast1
0,1815 USD
northamerica_northeast2
0,1815 USD
southamerica_east1
0,2618 USD
us_central1
0,1649 USD
us_east1
0,1649 USD
us_east4
0,1857 USD
us_south1
0,1946 USD
us_west1
0,1649 USD
us_west2
0,1981 USD
us_west3
0,1981 USD
us_west4
0,1857 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
northamerica_northeast1
0,3631 USD
northamerica_northeast2
0,3631 USD
southamerica_east1
0,5235 USD
us_central1
0,3298 USD
us_east1
0,3298 USD
us_east4
0,3715 USD
us_south1
0,3892 USD
us_west1
0,3298 USD
us_west2
0,3961 USD
us_west3
0,3961 USD
us_west4
0,3714 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
northamerica_northeast1
0,7262 USD
northamerica_northeast2
0,7262 USD
southamerica_east1
1,0471 USD
us_central1
0,6596 USD
us_east1
0,6596 USD
us_east4
0,7429 USD
us_south1
0,7783 USD
us_west1
0,6596 USD
us_west2
0,7923 USD
us_west3
0,7923 USD
us_west4
0,7429 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
northamerica_northeast1
1,4523 USD
northamerica_northeast2
1,4523 USD
southamerica_east1
2,0941 USD
us_central1
1,3192 USD
us_east1
1,3192 USD
us_east4
1,4858 USD
us_south1
1,5567 USD
us_west1
1,3192 USD
us_west2
1,5846 USD
us_west3
1,5846 USD
us_west4
1,4858 USD
Serie N2D
Aproximaciones de n2d-standard-2:
northamerica_northeast1
0,107 USD
southamerica_east1
0,1542 USD
us_central1
0,0972 USD
us_east1
0,0972 USD
us_east4
0,1094 USD
us_west1
0,0972 USD
us_west2
0,1167 USD
us_west4
0,1094 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
northamerica_northeast1
0,2139 USD
southamerica_east1
0,3085 USD
us_central1
0,1943 USD
us_east1
0,1943 USD
us_east4
0,2189 USD
us_west1
0,1943 USD
us_west2
0,2334 USD
us_west4
0,2189 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
northamerica_northeast1
0,4279 USD
southamerica_east1
0,617 USD
us_central1
0,3887 USD
us_east1
0,3887 USD
us_east4
0,4377 USD
us_west1
0,3887 USD
us_west2
0,4668 USD
us_west4
0,4377 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
northamerica_northeast1
0,8558 USD
southamerica_east1
1,2339 USD
us_central1
0,7773 USD
us_east1
0,7773 USD
us_east4
0,8755 USD
us_west1
0,7773 USD
us_west2
0,9336 USD
us_west4
0,8755 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
northamerica_northeast1
1,7116 USD
southamerica_east1
2,4678 USD
us_central1
1,5547 USD
us_east1
1,5547 USD
us_east4
1,7509 USD
us_west1
1,5547 USD
us_west2
1,8673 USD
us_west4
1,7509 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
northamerica_northeast1
0,1443 USD
southamerica_east1
0,2081 USD
us_central1
0,1311 USD
us_east1
0,1311 USD
us_east4
0,1476 USD
us_west1
0,1311 USD
us_west2
0,1574 USD
us_west4
0,1476 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
northamerica_northeast1
0,2886 USD
southamerica_east1
0,4161 USD
us_central1
0,2622 USD
us_east1
0,2622 USD
us_east4
0,2952 USD
us_west1
0,2622 USD
us_west2
0,3149 USD
us_west4
0,2952 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
northamerica_northeast1
0,5772 USD
southamerica_east1
0,8323 USD
us_central1
0,5243 USD
us_east1
0,5243 USD
us_east4
0,5905 USD
us_west1
0,5243 USD
us_west2
0,6297 USD
us_west4
0,5905 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
northamerica_northeast1
1,1545 USD
southamerica_east1
1,6646 USD
us_central1
1,0486 USD
us_east1
1,0486 USD
us_east4
1,181 USD
us_west1
1,0486 USD
us_west2
1,2595 USD
us_west4
1,181 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
northamerica_northeast1
0,079 USD
southamerica_east1
0,1139 USD
us_central1
0,0717 USD
us_east1
0,0717 USD
us_east4
0,0808 USD
us_west1
0,0717 USD
us_west2
0,0862 USD
us_west4
0,0808 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
northamerica_northeast1
0,1579 USD
southamerica_east1
0,2277 USD
us_central1
0,1435 USD
us_east1
0,1435 USD
us_east4
0,1616 USD
us_west1
0,1435 USD
us_west2
0,1723 USD
us_west4
0,1616 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
northamerica_northeast1
0,3159 USD
southamerica_east1
0,4555 USD
us_central1
0,2869 USD
us_east1
0,2869 USD
us_east4
0,3232 USD
us_west1
0,2869 USD
us_west2
0,3446 USD
us_west4
0,3232 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
northamerica_northeast1
0,6318 USD
southamerica_east1
0,9109 USD
us_central1
0,5739 USD
us_east1
0,5739 USD
us_east4
0,6463 USD
us_west1
0,5739 USD
us_west2
0,6893 USD
us_west4
0,6463 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
northamerica_northeast1
1,2636 USD
southamerica_east1
1,8219 USD
us_central1
1,1477 USD
us_east1
1,1477 USD
us_east4
1,2927 USD
us_west1
1,1477 USD
us_west2
1,3786 USD
us_west4
1,2927 USD
Serie C2
Aproximaciones de c2-standard-4:
northamerica_northeast1
0,264 USD
southamerica_east1
0,3812 USD
us_central1
0,24 USD
us_east1
0,24 USD
us_east4
0,2702 USD
us_west1
0,24 USD
us_west2
0,2884 USD
us_west3
0,2889 USD
us_west4
0,2702 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
northamerica_northeast1
0,5281 USD
southamerica_east1
0,7623 USD
us_central1
0,4801 USD
us_east1
0,4801 USD
us_east4
0,5405 USD
us_west1
0,4801 USD
us_west2
0,5768 USD
us_west3
0,5778 USD
us_west4
0,5405 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
northamerica_northeast1
1,0562 USD
southamerica_east1
1,5246 USD
us_central1
0,9601 USD
us_east1
0,9601 USD
us_east4
1,081 USD
us_west1
0,9601 USD
us_west2
1,1537 USD
us_west3
1,1555 USD
us_west4
1,081 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
northamerica_northeast1
1,9803 USD
southamerica_east1
2,8587 USD
us_central1
1,8002 USD
us_east1
1,8002 USD
us_east4
2,0269 USD
us_west1
1,8002 USD
us_west2
2,1631 USD
us_west3
2,1666 USD
us_west4
2,0269 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
northamerica_northeast1
3,9606 USD
southamerica_east1
5,7173 USD
us_central1
3,6004 USD
us_east1
3,6004 USD
us_east4
4,0537 USD
us_west1
3,6004 USD
us_west2
4,3263 USD
us_west3
4,3332 USD
us_west4
4,0537 USD
Serie C2D
Aproximaciones de c2d-standard-2:
us_central1
0,1044 USD
us_east1
0,1044 USD
us_east4
0,1176 USD
us_west1
0,1044 USD
us_west4
0,1176 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
us_central1
0,2088 USD
us_east1
0,2088 USD
us_east4
0,2352 USD
us_west1
0,2088 USD
us_west4
0,2352 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
us_central1
0,4177 USD
us_east1
0,4177 USD
us_east4
0,4704 USD
us_west1
0,4177 USD
us_west4
0,4704 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
us_central1
0,8353 USD
us_east1
0,8353 USD
us_east4
0,9408 USD
us_west1
0,8353 USD
us_west4
0,9408 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
us_central1
1,6707 USD
us_east1
1,6707 USD
us_east4
1,8815 USD
us_west1
1,6707 USD
us_west4
1,8815 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
us_central1
2,9237 USD
us_east1
2,9237 USD
us_east4
3,2926 USD
us_west1
2,9237 USD
us_west4
3,2926 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
us_central1
5,8474 USD
us_east1
5,8474 USD
us_east4
6,5853 USD
us_west1
5,8474 USD
us_west4
6,5853 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
us_central1
0,1408 USD
us_east1
0,1408 USD
us_east4
0,1586 USD
us_west1
0,1408 USD
us_west4
0,1586 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
us_central1
0,2817 USD
us_east1
0,2817 USD
us_east4
0,3172 USD
us_west1
0,2817 USD
us_west4
0,3172 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
us_central1
0,5634 USD
us_east1
0,5634 USD
us_east4
0,6344 USD
us_west1
0,5634 USD
us_west4
0,6344 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
us_central1
1,1267 USD
us_east1
1,1267 USD
us_east4
1,2689 USD
us_west1
1,1267 USD
us_west4
1,2689 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
us_central1
2,2534 USD
us_east1
2,2534 USD
us_east4
2,5377 USD
us_west1
2,2534 USD
us_west4
2,5377 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
us_central1
3,9435 USD
us_east1
3,9435 USD
us_east4
4,441 USD
us_west1
3,9435 USD
us_west4
4,441 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
us_central1
7,887 USD
us_east1
7,887 USD
us_east4
8,882 USD
us_west1
7,887 USD
us_west4
8,882 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
us_central1
0,0862 USD
us_east1
0,0862 USD
us_east4
0,0971 USD
us_west1
0,0862 USD
us_west4
0,0971 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
us_central1
0,1724 USD
us_east1
0,1724 USD
us_east4
0,1942 USD
us_west1
0,1724 USD
us_west4
0,1942 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
us_central1
0,3448 USD
us_east1
0,3448 USD
us_east4
0,3884 USD
us_west1
0,3448 USD
us_west4
0,3884 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
us_central1
0,6896 USD
us_east1
0,6896 USD
us_east4
0,7767 USD
us_west1
0,6896 USD
us_west4
0,7767 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
us_central1
1,3793 USD
us_east1
1,3793 USD
us_east4
1,5534 USD
us_west1
1,3793 USD
us_west4
1,5534 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
us_central1
2,4138 USD
us_east1
2,4138 USD
us_east4
2,7185 USD
us_west1
2,4138 USD
us_west4
2,7185 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
us_central1
4,8275 USD
us_east1
4,8275 USD
us_east4
5,4369 USD
us_west1
4,8275 USD
us_west4
5,4369 USD
Serie C3
Aproximaciones de c3-highcpu-4:
us_central1
0,1982 USD
us_east1
0,1982 USD
us_east4
0,2232 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
us_central1
0,3965 USD
us_east1
0,3965 USD
us_east4
0,4465 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
us_central1
1,0903 USD
us_east1
1,0903 USD
us_east4
1,2278 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
us_central1
2,1806 USD
us_east1
2,1806 USD
us_east4
2,4556 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
us_central1
4,3613 USD
us_east1
4,3613 USD
us_east4
4,9113 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
us_central1
8,7226 USD
us_east1
8,7226 USD
us_east4
9,8226 USD
Serie A2
Aproximaciones de a2-highgpu-1g:
us-central1
4,2245 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
us-central1
8,449 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
us-central1
16,898 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
us-central1
33,796 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
us-central1
64,1021 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
us-central1
5,7818 USD
us-east4
6,3524 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
us-central1
11,5637 USD
us-east4
12,7048 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
us-central1
23,1274 USD
us-east4
25,4095 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
us-central1
46,2548 USD
us-east4
50,8191 USD
Serie A3
Aproximaciones de a3-highgpu-8g:
us-central1
101,0074 USD
us-east4
101,0074 USD
Serie G2
Aproximaciones de g2-standard-4:
us-central1
0,8129 USD
Aproximaciones de g2-standard-8:
us-central1
0,9818 USD
Aproximaciones de g2-standard-12:
us-central1
1,1507 USD
Aproximaciones de g2-standard-16:
us-central1
1,3196 USD
Aproximaciones de g2-standard-24:
us-central1
2,3014 USD
Aproximaciones de g2-standard-32:
us-central1
1,9951 USD
Aproximaciones de g2-standard-48:
us-central1
4,6028 USD
Aproximaciones de g2-standard-96:
us-central1
9,2055 USD
TPU v5e
ct5lp-hightpu-1t
Aproximaciones:
us‑west1
1,38 USD
ct5lp-hightpu-4t
Aproximaciones:
us‑west1
5,52 USD
ct5lp-hightpu-8t
Aproximaciones:
us‑west1
11,04 USD
Precios en Europa
En las siguientes tablas se muestran los precios por hora de nodo correspondientes a cada tipo de máquina.
Serie E2
Aproximaciones de e2-standard-2:
europe-west1
0,0848 USD
europe-west2
0,0993 USD
europe-west3
0,0993 USD
europe-west4
0,0848 USD
europe-west6
0,1078 USD
europe-west9
0,1079 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
europe-west1
0,1695 USD
europe-west2
0,1986 USD
europe-west3
0,1986 USD
europe-west4
0,1697 USD
europe-west6
0,2156 USD
europe-west9
0,2158 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
europe-west1
0,3391 USD
europe-west2
0,3971 USD
europe-west3
0,3971 USD
europe-west4
0,3393 USD
europe-west6
0,4313 USD
europe-west9
0,4316 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
europe-west1
0,6782 USD
europe-west2
0,7943 USD
europe-west3
0,7943 USD
europe-west4
0,6787 USD
europe-west6
0,8626 USD
europe-west9
0,8631 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
europe-west1
1,3563 USD
europe-west2
1,5885 USD
europe-west3
1,5885 USD
europe-west4
1,3574 USD
europe-west6
1,7251 USD
europe-west9
1,7262 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
europe-west1
0,1144 USD
europe-west2
0,1339 USD
europe-west3
0,1339 USD
europe-west4
0,1144 USD
europe-west6
0,1454 USD
europe-west9
0,1455 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
europe-west1
0,2287 USD
europe-west2
0,2679 USD
europe-west3
0,2679 USD
europe-west4
0,2289 USD
europe-west6
0,2909 USD
europe-west9
0,2911 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
europe-west1
0,4574 USD
europe-west2
0,5357 USD
europe-west3
0,5357 USD
europe-west4
0,4578 USD
europe-west6
0,5818 USD
europe-west9
0,5822 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
europe-west1
0,9149 USD
europe-west2
1,0714 USD
europe-west3
1,0714 USD
europe-west4
0,9155 USD
europe-west6
1,1636 USD
europe-west9
1,1643 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
europe-west1
0,0626 USD
europe-west2
0,0733 USD
europe-west3
0,0733 USD
europe-west4
0,0626 USD
europe-west6
0,0796 USD
europe-west9
0,0796 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
europe-west1
0,1252 USD
europe-west2
0,1466 USD
europe-west3
0,1466 USD
europe-west4
0,1253 USD
europe-west6
0,1592 USD
europe-west9
0,1593 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
europe-west1
0,2503 USD
europe-west2
0,2932 USD
europe-west3
0,2932 USD
europe-west4
0,2505 USD
europe-west6
0,3184 USD
europe-west9
0,3186 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
europe-west1
0,5006 USD
europe-west2
0,5864 USD
europe-west3
0,5864 USD
europe-west4
0,501 USD
europe-west6
0,6368 USD
europe-west9
0,6372 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
europe-west1
1,0013 USD
europe-west2
1,1728 USD
europe-west3
1,1728 USD
europe-west4
1,0021 USD
europe-west6
1,2736 USD
europe-west9
1,2743 USD
Serie N1
Aproximaciones de n1-standard-2:
europe-west2
0,1408 USD
Otras regiones de Europa
0,1265 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
europe-west2
0,2815 USD
Otras regiones de Europa
0,2531 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
europe-west2
0,563 USD
Otras regiones de Europa
0,5061 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
europe-west2
1,126 USD
Otras regiones de Europa
1,0123 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
europe-west2
2,2521 USD
Otras regiones de Europa
2,0245 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
europe-west2
0,1753 USD
Otras regiones de Europa
0,1575 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
europe-west2
0,3506 USD
Otras regiones de Europa
0,3151 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
europe-west2
0,7011 USD
Otras regiones de Europa
0,6302 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
europe-west2
1,4022 USD
Otras regiones de Europa
1,2603 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
europe-west2
0,105 USD
Otras regiones de Europa
0,0944 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
europe-west2
0,21 USD
Otras regiones de Europa
0,1888 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
europe-west2
0,4199 USD
Otras regiones de Europa
0,3776 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
europe-west2
0,8398 USD
Otras regiones de Europa
0,7552 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
europe-west2
1,6796 USD
Otras regiones de Europa
1,5104 USD
Serie N2
Aproximaciones de n2-standard-2:
europe_central2
0,1439 USD
europe_west1
0,1229 USD
europe_west2
0,1439 USD
europe_west3
0,1439 USD
europe_west4
0,1229 USD
europe_west6
0,1564 USD
europe_west9
0,1296 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
europe_central2
0,2878 USD
europe_west1
0,2457 USD
europe_west2
0,2878 USD
europe_west3
0,2878 USD
europe_west4
0,2457 USD
europe_west6
0,3127 USD
europe_west9
0,2591 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
europe_central2
0,5756 USD
europe_west1
0,4914 USD
europe_west2
0,5756 USD
europe_west3
0,5756 USD
europe_west4
0,4914 USD
europe_west6
0,6254 USD
europe_west9
0,5182 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
europe_central2
1,1511 USD
europe_west1
0,9829 USD
europe_west2
1,1511 USD
europe_west3
1,1511 USD
europe_west4
0,9828 USD
europe_west6
1,2508 USD
europe_west9
1,0364 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
europe_central2
2,3023 USD
europe_west1
1,9658 USD
europe_west2
2,3023 USD
europe_west3
2,3023 USD
europe_west4
1,9657 USD
europe_west6
2,5017 USD
europe_west9
2,0729 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
europe_central2
0,1941 USD
europe_west1
0,1657 USD
europe_west2
0,1941 USD
europe_west3
0,1941 USD
europe_west4
0,1657 USD
europe_west6
0,2109 USD
europe_west9
0,1748 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
europe_central2
0,3882 USD
europe_west1
0,3315 USD
europe_west2
0,3882 USD
europe_west3
0,3882 USD
europe_west4
0,3315 USD
europe_west6
0,4218 USD
europe_west9
0,3495 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
europe_central2
0,7764 USD
europe_west1
0,663 USD
europe_west2
0,7764 USD
europe_west3
0,7764 USD
europe_west4
0,6629 USD
europe_west6
0,8436 USD
europe_west9
0,6991 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
europe_central2
1,5528 USD
europe_west1
1,3259 USD
europe_west2
1,5528 USD
europe_west3
1,5528 USD
europe_west4
1,3259 USD
europe_west6
1,6873 USD
europe_west9
1,3982 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
europe_central2
0,1062 USD
europe_west1
0,0907 USD
europe_west2
0,1062 USD
europe_west3
0,1062 USD
europe_west4
0,0907 USD
europe_west6
0,1154 USD
europe_west9
0,0956 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
europe_central2
0,2125 USD
europe_west1
0,1814 USD
europe_west2
0,2125 USD
europe_west3
0,2125 USD
europe_west4
0,1814 USD
europe_west6
0,2309 USD
europe_west9
0,1913 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
europe_central2
0,4249 USD
europe_west1
0,3628 USD
europe_west2
0,4249 USD
europe_west3
0,4249 USD
europe_west4
0,3628 USD
europe_west6
0,4617 USD
europe_west9
0,3826 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
europe_central2
0,8499 USD
europe_west1
0,7256 USD
europe_west2
0,8499 USD
europe_west3
0,8499 USD
europe_west4
0,7256 USD
europe_west6
0,9235 USD
europe_west9
0,7651 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
europe_central2
1,6997 USD
europe_west1
1,4512 USD
europe_west2
1,6997 USD
europe_west3
1,6997 USD
europe_west4
1,4511 USD
europe_west6
1,847 USD
europe_west9
1,5303 USD
Serie N2D
Aproximaciones de n2d-standard-2:
europe_west1
0,1069 USD
europe_west2
0,1252 USD
europe_west3
0,1252 USD
europe_west4
0,107 USD
europe_west9
0,1127 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
europe_west1
0,2138 USD
europe_west2
0,2504 USD
europe_west3
0,2504 USD
europe_west4
0,2139 USD
europe_west9
0,2254 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
europe_west1
0,4275 USD
europe_west2
0,5007 USD
europe_west3
0,5007 USD
europe_west4
0,4279 USD
europe_west9
0,4509 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
europe_west1
0,8551 USD
europe_west2
1,0015 USD
europe_west3
1,0015 USD
europe_west4
0,8558 USD
europe_west9
0,9017 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
europe_west1
1,7102 USD
europe_west2
2,0029 USD
europe_west3
2,0029 USD
europe_west4
1,7116 USD
europe_west9
1,8034 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
europe_west1
0,1442 USD
europe_west2
0,1689 USD
europe_west3
0,1689 USD
europe_west4
0,1443 USD
europe_west9
0,1521 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
europe_west1
0,2884 USD
europe_west2
0,3377 USD
europe_west3
0,3377 USD
europe_west4
0,2886 USD
europe_west9
0,3041 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
europe_west1
0,5768 USD
europe_west2
0,6755 USD
europe_west3
0,6755 USD
europe_west4
0,5772 USD
europe_west9
0,6082 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
europe_west1
1,1535 USD
europe_west2
1,3509 USD
europe_west3
1,3509 USD
europe_west4
1,1545 USD
europe_west9
1,2164 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
europe_west1
0,0789 USD
europe_west2
0,0924 USD
europe_west3
0,0924 USD
europe_west4
0,079 USD
europe_west9
0,0832 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
europe_west1
0,1578 USD
europe_west2
0,1848 USD
europe_west3
0,1848 USD
europe_west4
0,1579 USD
europe_west9
0,1664 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
europe_west1
0,3156 USD
europe_west2
0,3697 USD
europe_west3
0,3697 USD
europe_west4
0,3159 USD
europe_west9
0,3328 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
europe_west1
0,6313 USD
europe_west2
0,7394 USD
europe_west3
0,7394 USD
europe_west4
0,6318 USD
europe_west9
0,6657 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
europe_west1
1,2625 USD
europe_west2
1,4787 USD
europe_west3
1,4787 USD
europe_west4
1,2636 USD
europe_west9
1,3314 USD
Serie C2
Aproximaciones de c2-standard-4:
europe_west1
0,2641 USD
europe_west2
0,3094 USD
europe_west3
0,3092 USD
europe_west4
0,2643 USD
europe_west6
0,3362 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
europe_west1
0,5283 USD
europe_west2
0,6187 USD
europe_west3
0,6184 USD
europe_west4
0,5285 USD
europe_west6
0,6724 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
europe_west1
1,0565 USD
europe_west2
1,2375 USD
europe_west3
1,2368 USD
europe_west4
1,0571 USD
europe_west6
1,3449 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
europe_west1
1,981 USD
europe_west2
2,3202 USD
europe_west3
2,3191 USD
europe_west4
1,982 USD
europe_west6
2,5216 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
europe_west1
3,962 USD
europe_west2
4,6404 USD
europe_west3
4,6382 USD
europe_west4
3,964 USD
europe_west6
5,0432 USD
Serie C2D
Aproximaciones de c2d-standard-2:
europe_west1
0,115 USD
europe_west2
0,1345 USD
europe_west3
0,1345 USD
europe_west4
0,115 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
europe_west1
0,2299 USD
europe_west2
0,269 USD
europe_west3
0,269 USD
europe_west4
0,2299 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
europe_west1
0,4599 USD
europe_west2
0,5381 USD
europe_west3
0,5381 USD
europe_west4
0,4599 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
europe_west1
0,9198 USD
europe_west2
1,0762 USD
europe_west3
1,0762 USD
europe_west4
0,9198 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
europe_west1
1,8395 USD
europe_west2
2,1524 USD
europe_west3
2,1524 USD
europe_west4
1,8395 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
europe_west1
3,2191 USD
europe_west2
3,7666 USD
europe_west3
3,7666 USD
europe_west4
3,2191 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
europe_west1
6,4383 USD
europe_west2
7,5333 USD
europe_west3
7,5333 USD
europe_west4
6,4383 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
europe_west1
0,1551 USD
europe_west2
0,1814 USD
europe_west3
0,1814 USD
europe_west4
0,1551 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
europe_west1
0,3101 USD
europe_west2
0,3629 USD
europe_west3
0,3629 USD
europe_west4
0,3101 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
europe_west1
0,6203 USD
europe_west2
0,7258 USD
europe_west3
0,7258 USD
europe_west4
0,6203 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
europe_west1
1,2406 USD
europe_west2
1,4515 USD
europe_west3
1,4515 USD
europe_west4
1,2406 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
europe_west1
2,4812 USD
europe_west2
2,9031 USD
europe_west3
2,9031 USD
europe_west4
2,4812 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
europe_west1
4,342 USD
europe_west2
5,0804 USD
europe_west3
5,0804 USD
europe_west4
4,342 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
europe_west1
8,684 USD
europe_west2
10,1608 USD
europe_west3
10,1608 USD
europe_west4
8,684 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
europe_west1
0,0949 USD
europe_west2
0,1111 USD
europe_west3
0,1111 USD
europe_west4
0,0949 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
europe_west1
0,1898 USD
europe_west2
0,2221 USD
europe_west3
0,2221 USD
europe_west4
0,1898 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
europe_west1
0,3797 USD
europe_west2
0,4442 USD
europe_west3
0,4442 USD
europe_west4
0,3797 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
europe_west1
0,7593 USD
europe_west2
0,8885 USD
europe_west3
0,8885 USD
europe_west4
0,7593 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
europe_west1
1,5187 USD
europe_west2
1,777 USD
europe_west3
1,777 USD
europe_west4
1,5187 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
europe_west1
2,6577 USD
europe_west2
3,1097 USD
europe_west3
3,1097 USD
europe_west4
2,6577 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
europe_west1
5,3154 USD
europe_west2
6,2195 USD
europe_west3
6,2195 USD
europe_west4
5,3154 USD
Serie C3
Aproximaciones de c3-highcpu-4:
europe_west1
0,218 USD
europe_west4
0,2182 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
europe_west1
0,4361 USD
europe_west4
0,4365 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
europe_west1
1,1992 USD
europe_west4
1,2003 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
europe_west1
2,3984 USD
europe_west4
2,4006 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
europe_west1
4,7969 USD
europe_west4
4,8013 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
europe_west1
9,5938 USD
europe_west4
9,6026 USD
Serie A2
Aproximaciones de a2-highgpu-1g:
europe-west4
4,3103 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
europe-west4
8,6205 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
europe-west4
17,2411 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
europe-west4
34,4822 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
europe-west4
65,1222 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
europe-west4
6,3661 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
europe-west4
12,7321 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
europe-west4
25,4643 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
europe-west4
50,9286 USD
Serie G2
Aproximaciones de g2-standard-4:
europe-west4
0,8951 USD
Aproximaciones de g2-standard-8:
europe-west4
1,081 USD
Aproximaciones de g2-standard-12:
europe-west4
1,2669 USD
Aproximaciones de g2-standard-16:
europe-west4
1,4528 USD
Aproximaciones de g2-standard-24:
europe-west4
2,5338 USD
Aproximaciones de g2-standard-32:
europe-west4
2,1965 USD
Aproximaciones de g2-standard-48:
europe-west4
5,0677 USD
Aproximaciones de g2-standard-96:
europe-west4
10,1354 USD
Precios en Asia-Pacífico
En las siguientes tablas se muestran los precios por hora de nodo correspondientes a cada tipo de máquina.
Serie E2
Aproximaciones de e2-standard-2:
asia-east1
0,0892 USD
asia-east2
0,1078 USD
asia-northeast1
0,0989 USD
asia-northeast3
0,0989 USD
asia-south1
0,0926 USD
asia-southeast1
0,0951 USD
australia-southeast1
0,1093 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
asia-east1
0,1785 USD
asia-east2
0,2156 USD
asia-northeast1
0,1977 USD
asia-northeast3
0,1977 USD
asia-south1
0,1851 USD
asia-southeast1
0,1901 USD
australia-southeast1
0,2187 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
asia-east1
0,3569 USD
asia-east2
0,4313 USD
asia-northeast1
0,3954 USD
asia-northeast3
0,3954 USD
asia-south1
0,3702 USD
asia-southeast1
0,3802 USD
australia-southeast1
0,4373 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
asia-east1
0,7138 USD
asia-east2
0,8626 USD
asia-northeast1
0,7909 USD
asia-northeast3
0,7909 USD
asia-south1
0,7405 USD
asia-southeast1
0,7605 USD
australia-southeast1
0,8747 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
asia-east1
1,4276 USD
asia-east2
1,7251 USD
asia-northeast1
1,5817 USD
asia-northeast3
1,5817 USD
asia-south1
1,4809 USD
asia-southeast1
1,5209 USD
australia-southeast1
1,7494 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
asia-east1
0,1204 USD
asia-east2
0,1454 USD
asia-northeast1
0,1333 USD
asia-northeast3
0,1333 USD
asia-south1
0,1249 USD
asia-southeast1
0,1282 USD
australia-southeast1
0,1475 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
asia-east1
0,2407 USD
asia-east2
0,2909 USD
asia-northeast1
0,2665 USD
asia-northeast3
0,2665 USD
asia-south1
0,2497 USD
asia-southeast1
0,2564 USD
australia-southeast1
0,295 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
asia-east1
0,4815 USD
asia-east2
0,5818 USD
asia-northeast1
0,533 USD
asia-northeast3
0,533 USD
asia-south1
0,4994 USD
asia-southeast1
0,5129 USD
australia-southeast1
0,59 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
asia-east1
0,963 USD
asia-east2
1,1636 USD
asia-northeast1
1,0661 USD
asia-northeast3
1,0661 USD
asia-south1
0,9989 USD
asia-southeast1
1,0258 USD
australia-southeast1
1,1799 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
asia-east1
0,0659 USD
asia-east2
0,0796 USD
asia-northeast1
0,0731 USD
asia-northeast3
0,0731 USD
asia-south1
0,0683 USD
asia-southeast1
0,0702 USD
australia-southeast1
0,0807 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
asia-east1
0,1317 USD
asia-east2
0,1592 USD
asia-northeast1
0,1461 USD
asia-northeast3
0,1461 USD
asia-south1
0,1367 USD
asia-southeast1
0,1404 USD
australia-southeast1
0,1614 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
asia-east1
0,2635 USD
asia-east2
0,3184 USD
asia-northeast1
0,2922 USD
asia-northeast3
0,2922 USD
asia-south1
0,2733 USD
asia-southeast1
0,2807 USD
australia-southeast1
0,3229 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
asia-east1
0,527 USD
asia-east2
0,6368 USD
asia-northeast1
0,5845 USD
asia-northeast3
0,5845 USD
asia-south1
0,5467 USD
asia-southeast1
0,5615 USD
australia-southeast1
0,6458 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
asia-east1
1,0539 USD
asia-east2
1,2736 USD
asia-northeast1
1,169 USD
asia-northeast3
1,169 USD
asia-south1
1,0933 USD
asia-southeast1
1,1229 USD
australia-southeast1
1,2916 USD
Serie N1
Aproximaciones de n1-standard-2:
asia-northeast1
0,1402 USD
asia-southeast1
0,1348 USD
australia-southeast1
0,155 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,1265 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
asia-northeast1
0,2803 USD
asia-southeast1
0,2695 USD
australia-southeast1
0,31 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,2531 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
asia-northeast1
0,5606 USD
asia-southeast1
0,5391 USD
australia-southeast1
0,6201 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,5061 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
asia-northeast1
1,1213 USD
asia-southeast1
1,0782 USD
australia-southeast1
1,2401 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
1,0123 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
asia-northeast1
2,2426 USD
asia-southeast1
2,1564 USD
australia-southeast1
2,4802 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
2,0245 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
asia-northeast1
0,1744 USD
asia-southeast1
0,1678 USD
australia-southeast1
0,193 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,1575 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
asia-northeast1
0,3489 USD
asia-southeast1
0,3357 USD
australia-southeast1
0,3861 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,3151 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
asia-northeast1
0,6977 USD
asia-southeast1
0,6713 USD
australia-southeast1
0,7721 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,6302 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
asia-northeast1
1,3955 USD
asia-southeast1
1,3426 USD
australia-southeast1
1,5443 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
1,2603 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
asia-northeast1
0,1046 USD
asia-southeast1
0,1005 USD
australia-southeast1
0,1156 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,0944 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
asia-northeast1
0,2093 USD
asia-southeast1
0,201 USD
australia-southeast1
0,2312 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,1888 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
asia-northeast1
0,4186 USD
asia-southeast1
0,4021 USD
australia-southeast1
0,4624 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,3776 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
asia-northeast1
0,8371 USD
asia-southeast1
0,8041 USD
australia-southeast1
0,9249 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
0,7552 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
asia-northeast1
1,6742 USD
asia-southeast1
1,6082 USD
australia-southeast1
1,8498 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico
1,5104 USD
Serie N2
Aproximaciones de n2-standard-2:
asia_east1
0,1293 USD
asia_east2
0,1563 USD
asia_northeast1
0,1433 USD
asia_northeast3
0,1433 USD
asia_south1
0,1341 USD
asia_southeast1
0,1378 USD
asia_southeast2
0,1502 USD
australia_southeast1
0,1585 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
asia_east1
0,2586 USD
asia_east2
0,3125 USD
asia_northeast1
0,2866 USD
asia_northeast3
0,2866 USD
asia_south1
0,2683 USD
asia_southeast1
0,2756 USD
asia_southeast2
0,3003 USD
australia_southeast1
0,3169 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
asia_east1
0,5173 USD
asia_east2
0,6251 USD
asia_northeast1
0,5731 USD
asia_northeast3
0,5731 USD
asia_south1
0,5366 USD
asia_southeast1
0,5511 USD
asia_southeast2
0,6007 USD
australia_southeast1
0,6339 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
asia_east1
1,0346 USD
asia_east2
1,2502 USD
asia_northeast1
1,1462 USD
asia_northeast3
1,1462 USD
asia_south1
1,0731 USD
asia_southeast1
1,1022 USD
asia_southeast2
1,2014 USD
australia_southeast1
1,2678 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
asia_east1
2,0691 USD
asia_east2
2,5003 USD
asia_northeast1
2,2924 USD
asia_northeast3
2,2924 USD
asia_south1
2,1462 USD
asia_southeast1
2,2044 USD
asia_southeast2
2,4028 USD
australia_southeast1
2,5355 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
asia_east1
0,1745 USD
asia_east2
0,2108 USD
asia_northeast1
0,1931 USD
asia_northeast3
0,1931 USD
asia_south1
0,181 USD
asia_southeast1
0,1859 USD
asia_southeast2
0,2026 USD
australia_southeast1
0,2138 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
asia_east1
0,3489 USD
asia_east2
0,4216 USD
asia_northeast1
0,3863 USD
asia_northeast3
0,3863 USD
asia_south1
0,3619 USD
asia_southeast1
0,3717 USD
asia_southeast2
0,4052 USD
australia_southeast1
0,4275 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
asia_east1
0,6978 USD
asia_east2
0,8432 USD
asia_northeast1
0,7725 USD
asia_northeast3
0,7725 USD
asia_south1
0,7238 USD
asia_southeast1
0,7434 USD
asia_southeast2
0,8103 USD
australia_southeast1
0,8551 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
asia_east1
1,3956 USD
asia_east2
1,6865 USD
asia_northeast1
1,545 USD
asia_northeast3
1,545 USD
asia_south1
1,4476 USD
asia_southeast1
1,4868 USD
asia_southeast2
1,6206 USD
australia_southeast1
1,7102 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
asia_east1
0,0955 USD
asia_east2
0,1154 USD
asia_northeast1
0,1059 USD
asia_northeast3
0,1059 USD
asia_south1
0,099 USD
asia_southeast1
0,1017 USD
asia_southeast2
0,1109 USD
australia_southeast1
0,117 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
asia_east1
0,1909 USD
asia_east2
0,2307 USD
asia_northeast1
0,2118 USD
asia_northeast3
0,2118 USD
asia_south1
0,1981 USD
asia_southeast1
0,2034 USD
asia_southeast2
0,2217 USD
australia_southeast1
0,234 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
asia_east1
0,3819 USD
asia_east2
0,4615 USD
asia_northeast1
0,4235 USD
asia_northeast3
0,4235 USD
asia_south1
0,3961 USD
asia_southeast1
0,4069 USD
asia_southeast2
0,4435 USD
australia_southeast1
0,468 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
asia_east1
0,7637 USD
asia_east2
0,9229 USD
asia_northeast1
0,8471 USD
asia_northeast3
0,8471 USD
asia_south1
0,7923 USD
asia_southeast1
0,8137 USD
asia_southeast2
0,887 USD
australia_southeast1
0,936 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
asia_east1
1,5275 USD
asia_east2
1,8458 USD
asia_northeast1
1,6942 USD
asia_northeast3
1,6942 USD
asia_south1
1,5845 USD
asia_southeast1
1,6275 USD
asia_southeast2
1,7739 USD
australia_southeast1
1,8719 USD
Serie N2D
Aproximaciones de n2d-standard-2:
asia_east1
0,1125 USD
asia_east2
0,136 USD
asia_northeast1
0,1247 USD
asia_south1
0,0641 USD
asia_southeast1
0,1199 USD
australia_southeast1
0,1379 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
asia_east1
0,225 USD
asia_east2
0,2719 USD
asia_northeast1
0,2493 USD
asia_south1
0,1283 USD
asia_southeast1
0,2397 USD
australia_southeast1
0,2757 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
asia_east1
0,45 USD
asia_east2
0,5438 USD
asia_northeast1
0,4986 USD
asia_south1
0,2565 USD
asia_southeast1
0,4795 USD
australia_southeast1
0,5515 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
asia_east1
0,9001 USD
asia_east2
1,0876 USD
asia_northeast1
0,9972 USD
asia_south1
0,513 USD
asia_southeast1
0,959 USD
australia_southeast1
1,103 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
asia_east1
1,8001 USD
asia_east2
2,1752 USD
asia_northeast1
1,9945 USD
asia_south1
1,0261 USD
asia_southeast1
1,9179 USD
australia_southeast1
2,206 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
asia_east1
0,1518 USD
asia_east2
0,1834 USD
asia_northeast1
0,168 USD
asia_south1
0,0865 USD
asia_southeast1
0,1617 USD
australia_southeast1
0,186 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
asia_east1
0,3035 USD
asia_east2
0,3668 USD
asia_northeast1
0,3361 USD
asia_south1
0,173 USD
asia_southeast1
0,3234 USD
australia_southeast1
0,372 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
asia_east1
0,6071 USD
asia_east2
0,7336 USD
asia_northeast1
0,6721 USD
asia_south1
0,346 USD
asia_southeast1
0,6468 USD
australia_southeast1
0,744 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
asia_east1
1,2142 USD
asia_east2
1,4672 USD
asia_northeast1
1,3443 USD
asia_south1
0,6921 USD
asia_southeast1
1,2936 USD
australia_southeast1
1,4879 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
asia_east1
0,0831 USD
asia_east2
0,1004 USD
asia_northeast1
0,0921 USD
asia_south1
0,0473 USD
asia_southeast1
0,0885 USD
australia_southeast1
0,1018 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
asia_east1
0,1661 USD
asia_east2
0,2007 USD
asia_northeast1
0,1842 USD
asia_south1
0,0947 USD
asia_southeast1
0,177 USD
australia_southeast1
0,2036 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
asia_east1
0,3322 USD
asia_east2
0,4015 USD
asia_northeast1
0,3685 USD
asia_south1
0,1894 USD
asia_southeast1
0,354 USD
australia_southeast1
0,4071 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
asia_east1
0,6645 USD
asia_east2
0,8029 USD
asia_northeast1
0,737 USD
asia_south1
0,3787 USD
asia_southeast1
0,708 USD
australia_southeast1
0,8143 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
asia_east1
1,3289 USD
asia_east2
1,6059 USD
asia_northeast1
1,4739 USD
asia_south1
0,7575 USD
asia_southeast1
1,4159 USD
australia_southeast1
1,6286 USD
Serie C2
Aproximaciones de c2-standard-4:
asia_east1
0,278 USD
asia_east2
0,336 USD
asia_northeast1
0,308 USD
asia_northeast3
0,308 USD
asia_south1
0,2884 USD
asia_southeast1
0,2962 USD
australia_southeast1
0,3407 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
asia_east1
0,5561 USD
asia_east2
0,672 USD
asia_northeast1
0,6161 USD
asia_northeast3
0,6161 USD
asia_south1
0,5768 USD
asia_southeast1
0,5924 USD
australia_southeast1
0,6814 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
asia_east1
1,1122 USD
asia_east2
1,3439 USD
asia_northeast1
1,2321 USD
asia_northeast3
1,2321 USD
asia_south1
1,1536 USD
asia_southeast1
1,1849 USD
australia_southeast1
1,3629 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
asia_east1
2,0853 USD
asia_east2
2,5199 USD
asia_northeast1
2,3103 USD
asia_northeast3
2,3103 USD
asia_south1
2,1631 USD
asia_southeast1
2,2217 USD
australia_southeast1
2,5553 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
asia_east1
4,1706 USD
asia_east2
5,0397 USD
asia_northeast1
4,6205 USD
asia_northeast3
4,6205 USD
asia_south1
4,3262 USD
asia_southeast1
4,4433 USD
australia_southeast1
5,1107 USD
Serie C2D
Aproximaciones de c2d-standard-2:
asia_east1
0,1209 USD
asia_south1
0,0689 USD
asia_southeast1
0,1288 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
asia_east1
0,2418 USD
asia_south1
0,1378 USD
asia_southeast1
0,2576 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
asia_east1
0,4836 USD
asia_south1
0,2757 USD
asia_southeast1
0,5153 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
asia_east1
0,9672 USD
asia_south1
0,5513 USD
asia_southeast1
1,0305 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
asia_east1
1,9345 USD
asia_south1
1,1027 USD
asia_southeast1
2,0611 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
asia_east1
3,3853 USD
asia_south1
1,9297 USD
asia_southeast1
3,6069 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
asia_east1
6,7706 USD
asia_south1
3,8593 USD
asia_southeast1
7,2137 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
asia_east1
0,1631 USD
asia_south1
0,093 USD
asia_southeast1
0,1737 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
asia_east1
0,3262 USD
asia_south1
0,1859 USD
asia_southeast1
0,3475 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
asia_east1
0,6523 USD
asia_south1
0,3718 USD
asia_southeast1
0,695 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
asia_east1
1,3046 USD
asia_south1
0,7436 USD
asia_southeast1
1,39 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
asia_east1
2,6092 USD
asia_south1
1,4873 USD
asia_southeast1
2,78 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
asia_east1
4,5662 USD
asia_south1
2,6028 USD
asia_southeast1
4,865 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
asia_east1
9,1323 USD
asia_south1
5,2055 USD
asia_southeast1
9,7299 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
asia_east1
0,0998 USD
asia_south1
0,0569 USD
asia_southeast1
0,1063 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
asia_east1
0,1996 USD
asia_south1
0,1138 USD
asia_southeast1
0,2127 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
asia_east1
0,3993 USD
asia_south1
0,2276 USD
asia_southeast1
0,4254 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
asia_east1
0,7985 USD
asia_south1
0,4552 USD
asia_southeast1
0,8508 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
asia_east1
1,5971 USD
asia_south1
0,9104 USD
asia_southeast1
1,7016 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
asia_east1
2,7949 USD
asia_south1
1,5931 USD
asia_southeast1
2,9778 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
asia_east1
5,5898 USD
asia_south1
3,1862 USD
asia_southeast1
5,9556 USD
Serie C3
Aproximaciones de c3-highcpu-4:
asia_southeast1
0,2445 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
asia_southeast1
0,489 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
asia_southeast1
1,3449 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
asia_southeast1
2,6897 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
asia_southeast1
5,3794 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
asia_southeast1
10,7589 USD
Serie A2
Aproximaciones de a2-highgpu-1g:
asia-northeast1
4,6575 USD
asia-northeast3
4,6575 USD
asia-southeast1
4,6163 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
asia-northeast1
9,3151 USD
asia-northeast3
9,3151 USD
asia-southeast1
9,2327 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
asia-northeast1
18,6301 USD
asia-northeast3
18,6301 USD
asia-southeast1
18,4653 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
asia-northeast1
37,2603 USD
asia-northeast3
37,2603 USD
asia-southeast1
36,9306 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
asia-northeast1
70,0363 USD
asia-northeast3
70,0363 USD
asia-southeast1
69,5557 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
asia-southeast1
7,1328 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
asia-southeast1
14,2657 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
asia-southeast1
28,5314 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
asia-southeast1
57,0628 USD
Precios en Oriente Medio
Serie N2
Aproximaciones de n2-standard-2:
me_west1
0,1229 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
me_west1
0,2457 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
me_west1
0,4914 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
me_west1
0,9828 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
me_west1
1,9657 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
me_west1
0,1657 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
me_west1
0,3315 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
me_west1
0,6629 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
me_west1
1,3259 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
me_west1
0,0907 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
me_west1
0,1814 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
me_west1
0,3628 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
me_west1
0,7256 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
me_west1
1,4511 USD
Serie N2D
Aproximaciones de n2d-standard-2:
me_west1
0,1069 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
me_west1
0,2138 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
me_west1
0,4275 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
me_west1
0,8551 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
me_west1
1,7101 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
me_west1
0,1442 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
me_west1
0,2884 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
me_west1
0,5767 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
me_west1
1,1535 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
me_west1
0,0789 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
me_west1
0,1578 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
me_west1
0,3156 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
me_west1
0,6312 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
me_west1
1,2625 USD
Cada tipo de máquina se cobra según las siguientes SKUs en tu factura de Google Cloud:
Coste de las vCPUs: calculado en horas de vCPU
Coste de la RAM: calculado en horas de GB
Coste de las GPUs: ya sea integradas en la máquina o configuradas de manera opcional, se calcula en horas de GPU
Los precios por tipo de máquina se utilizan para ofrecer una cifra aproximada del coste total por hora correspondiente a cada nodo de predicción de una versión del modelo que use dicho tipo de máquina.
Por ejemplo, el tipo de máquina n1-highcpu-32 incluye 32 vCPUs y 32 GB de RAM.
Por tanto, el precio por hora equivale a 32 vCPU hours + 32 GB hours.
Hay una tabla de precios de SKUs por región. En cada tabla se muestran los precios de las vCPUs, la RAM y las GPUs integradas de los tipos de máquina de predicción, que reflejan con mayor precisión las SKUs que se cobran.
Para ver el precio de las SKUs por región, selecciona una de las siguientes regiones para ir a la tabla de precios correspondiente.
Algunos tipos de máquina te permiten añadir de manera opcional aceleradores de GPU con fines predictivos. Las GPUs opcionales se cobran aparte de los precios que figuran en la tabla anterior. Consulta las tablas de precios, en las que se describe el precio de cada tipo de GPU opcional.
América
Aceleradores: precio por hora
NVIDIA_TESLA_P4
Iowa (us-central1)
0,6900 USD
Norte de Virginia (us-east4)
0,6900 USD
Montreal (northamerica-northeast1)
0,7475 USD
NVIDIA_TESLA_P100
Oregón (us-west1)
1,6790 USD
Iowa (us-central1)
1,6790 USD
Carolina del Sur (us-east1)
1,6790 USD
NVIDIA_TESLA_T4
Oregón (us-west1)
0,4025 USD
Iowa (us-central1)
0,4025 USD
Carolina del Sur (us-east1)
0,4025 USD
NVIDIA_TESLA_V100
Oregón (us-west1)
2,8520 USD
Iowa (us-central1)
2,8520 USD
Europa
Aceleradores: precio por hora
NVIDIA_TESLA_P4
Países Bajos (europe-west4)
0,7475 USD
NVIDIA_TESLA_P100
Bélgica (europe-west1)
1,8400 USD
NVIDIA_TESLA_T4
Londres (europe-west2)
0,4715 USD
Países Bajos (europe-west4)
0,4370 USD
NVIDIA_TESLA_V100
Países Bajos (europe-west4)
2,9325 USD
Asia-Pacífico
Aceleradores: precio por hora
NVIDIA_TESLA_P4
Singapur (asia-southeast1)
0,7475 USD
Sídney (australia-southeast1)
0,7475 USD
NVIDIA_TESLA_P100
Taiwán (asia-east1)
1,8400 USD
NVIDIA_TESLA_T4
Tokio (asia-northeast1)
0,4255 USD
Singapur (asia-southeast1)
0,4255 USD
Seúl (asia-northeast3)
0,4485 USD
NVIDIA_TESLA_V100
Taiwán (asia-east1)
2,932 USD
Los precios se determinan por GPU. Si usas varias en cada nodo de predicción o si tu versión se escala para utilizar varios nodos, el coste aumentará proporcionalmente.
Para servir predicciones de tu modelo, AI Platform Prediction ejecuta varias máquinas virtuales, llamadas "nodos". Vertex AI escala de forma predeterminada y automática el número de nodos que se ejecutan en cada momento. Al realizar predicciones online, dicho número se escala según la demanda. Cada nodo puede responder a varias solicitudes de predicción. Al realizar predicciones por lotes, el número de nodos se escala para reducir el tiempo total que se tarda en ejecutar una tarea. Si quieres, puedes personalizar cómo se escalan los nodos de predicción.
Se te cobrará por el tiempo de ejecución de cada nodo dentro de tu modelo, incluidas las siguientes situaciones:
Cuando el nodo procesa una tarea de predicción por lotes
Cuando el nodo procesa una solicitud de predicción online
Cuando el nodo se mantiene listo para servir predicciones online
Una hora de nodo representa el coste de ejecutar un nodo durante una hora. En la tabla de precios de predicción se detalla cuánto cuesta una hora de nodo, lo cual depende de la región y de si la tarea de predicción es online o por lotes.
Las horas de nodo se pueden consumir en incrementos fraccionarios; por ejemplo, si ejecutas un nodo durante 30 minutos, se te cobrará como 0,5 horas de nodo.
Cálculo de los costes de los tipos de máquina N1 de Compute Engine
El tiempo de ejecución de un nodo se factura en incrementos de 30 segundos. Esto significa que, cada 30 segundos, te cobraremos lo que cuesten los recursos de vCPU, RAM o GPU que use el nodo de tu proyecto durante ese intervalo.
Consulta más información sobre el escalado automático de los nodos de predicción.
Predicción online
Predicción por lotes
La prioridad del escalado es reducir la latencia de cada solicitud. El servicio se encarga de que tu modelo se mantenga listo durante unos minutos de inactividad tras servir una solicitud.
La prioridad del escalado es reducir el tiempo que dura la tarea en total.
El escalado afecta al total de los cargos mensuales, ya que, cuanto más numerosas y frecuentes son tus solicitudes, más nodos se utilizan.
El escalado apenas debería afectar al precio de la tarea. Sin embargo, activar nodos nuevos conlleva algunos gastos indirectos.
Puedes permitir que el servicio se escale en función del tráfico (escalado automático) o, si quieres evitar la latencia, especificar el número de nodos que se deben ejecutar de forma constante (escalado manual).
Si eliges el escalado automático, la cantidad de nodos aumentará y disminuirá automáticamente. En el caso de los despliegues de tipos de máquina antiguos de AI Platform Prediction (MLS1), el número de nodos puede reducirse verticalmente a cero durante periodos sin tráfico. En los despliegues de Vertex AI y otros tipos de despliegues de AI Platform Prediction, los nodos no pueden reducirse verticalmente a cero.
Con el escalado manual, especificas un número concreto de nodos que se mantendrán en ejecución constante. En este caso, se te cobrará por el tiempo total de ejecución de dichos nodos, desde el momento del despliegue hasta que elimines la versión del modelo en cuestión.
Puedes influir en el escalado si defines el número máximo de nodos que se usarán en una tarea de predicción por lotes o si estableces el número de nodos que se seguirán ejecutando con un modelo cuando lo despliegues.
Las tareas de predicción por lotes se cobran una vez completadas
Las tareas de predicción por lotes se cobran después de completarse, no de forma incremental durante la tarea. Las alertas de presupuesto de Facturación de Cloud que hayas configurado no se activarán mientras se esté ejecutando una tarea. Antes de iniciar una tarea grande, te recomendamos que ejecutes algunas tareas de comparativa de costes con pocos datos de entrada.
Ejemplo de cálculo de la predicción
Una agencia inmobiliaria de una región de América hace una predicción semanal del valor de la vivienda en las zonas donde presta servicio. En el transcurso de un mes, ejecuta las predicciones de cuatro semanas en lotes de 3920, 4277, 3849 y 3961. Estas tareas tienen un límite de un nodo, y cada instancia tarda en procesarse una media de 0.72 segundos.
Primero, se debe calcular lo que dura la ejecución de cada tarea:
En este ejemplo, se presupone que las tareas se ejecutan en un solo nodo y que el tiempo que tarda cada instancia de entrada es uniforme. A la hora de calcular los costes de un caso de uso real, se deben contabilizar varios nodos y utilizar el tiempo de ejecución total de cada uno.
Cargos de Vertex Explainable AI
Explicaciones basadas en características
Las explicaciones basadas en características vienen incluidas con las predicciones sin coste adicional. No obstante, las explicaciones tardan más tiempo en procesarse que las predicciones normales. Por eso, si Vertex Explainable AI se usa de forma intensiva junto con el autoescalado, pueden iniciarse más nodos y, como consecuencia, incrementarse los cargos de predicción.
Cuando subes un modelo o actualizas su conjunto de datos, se te cobrará de la siguiente manera:
Por hora de nodo en función de la tarea de predicción por lotes utilizada para generar las representaciones del espacio latente de los ejemplos. Esto se factura al mismo precio que las predicciones.
Una tarifa por crear o actualizar índices. Esta tarifa es la misma que los costes de indexación de Vector Search, que corresponde a número de ejemplos × número de dimensiones × 4 bytes por flotante × 3,00 USD por GB.
Por ejemplo, si tienes un millón de ejemplos y un espacio latente de 1000 dimensiones, el coste será 12 USD (1.000.000 × 1000 × 4 × 3,00 ÷ 1.000.000.000).
Cuando despliegas un modelo en un endpoint, se te cobrará por hora de nodo de cada nodo de tu endpoint. Cualquier recurso informático asociado al endpoint se cobra al mismo precio que las predicciones. Sin embargo, dado que las explicaciones basadas en ejemplos requieren recursos informáticos adicionales para proporcionar el índice de Vector Search, esto provoca que se inicien más nodos, lo que aumenta los costes de predicción.
Vertex AI Neural Architecture Search
En las siguientes tablas se resumen los precios en cada una de las regiones donde está disponible Neural Architecture Search.
Precios
En las tablas que aparecen a continuación se indican los precios por hora de diversas configuraciones.
Puedes elegir un nivel de escalabilidad predefinido o una configuración personalizada de los tipos de máquina que selecciones. Si escoges esta última opción, tienes que sumar el coste de las máquinas virtuales que uses.
El precio de los tipos de máquina heredados con aceleradores habilitados incluye el coste de los aceleradores. Sin embargo, si usas tipos de máquina de Compute Engine y añades aceleradores, el coste de estos últimos se cobrará aparte. Para calcular este coste, multiplica el precio correspondiente de la siguiente tabla de aceleradores por el número de aceleradores de cada tipo que utilices.
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Notas:
Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Neural Architecture Search.
Durante el ciclo de vida de Neural Architecture Search, debes almacenar tus datos y archivos de programa en segmentos de Cloud Storage.
Consulta más información sobre el uso de Cloud Storage.
El precio del disco solo se cobra si configuras que cada máquina virtual tenga un disco de más de 100 GB. No se cobra nada por los primeros 100 GB (el tamaño de disco predeterminado) de cada máquina virtual. Por ejemplo, si configuras una máquina virtual para que tenga 105 GB de disco, se te cobrarán 5 GB de disco por cada máquina virtual.
Uso obligatorio de Cloud Storage
Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de Cloud Storage durante el ciclo de vida de Neural Architecture Search. Este espacio de almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.
Es obligatorio usar Cloud Storage para lo siguiente:
Almacenar en área de stage el paquete de aplicaciones de entrenamiento.
Almacenar tus datos de entrada para el entrenamiento.
Almacenar los resultados de tus tareas.
Neural Architecture Search no requiere que se almacenen a largo plazo estos elementos.
Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.
Operaciones gratuitas para gestionar tus recursos
Puedes hacer operaciones de gestión de recursos con Neural Architecture Search de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de Neural Architecture Search limita algunas de ellas.
Recurso
Operaciones gratuitas
tareas
get, list, cancel
operaciones
get, list, cancel, delete
Vertex AI Pipelines
Vertex AI Pipelines cobra una tarifa de ejecución de 0,03 USD por cada ejecución de flujo de procesamiento. No se te cobrará la tarifa de ejecución durante la versión preliminar.
También pagas por los recursos de Google Cloud que uses con Vertex AI Pipelines, como los recursos de Compute Engine que consumen los componentes de los flujos de procesamiento (se cobran al mismo precio que los de Vertex AI Training). Por último, eres responsable de los costes de todos los servicios (como Dataflow) a los que llama tu flujo de procesamiento.
Evaluación rápida de Vertex AI
El servicio de evaluación rápida de Vertex AI cobra los campos de entrada y salida de cadena por cada 1000 caracteres. Un carácter se define como un carácter Unicode. Los espacios en blanco no se incluyen en el recuento. Las solicitudes de evaluación fallidas, incluidas las respuestas filtradas, no se cobran por la entrada ni la salida. Al final de cada ciclo de facturación, las fracciones de un céntimo (0,01 USD) se redondean a un céntimo.
Las métricas basadas en computación tienen un coste de 0,00003 USD por cada 1000 caracteres de entrada y 0,00009 USD por cada 1000 caracteres de salida. Estas métricas se denominan "métricas de Pointwise en el SKU".
Nombre de la métrica
Tipo
Concordancia exacta
Basado en la computación
BLEU
Basado en la computación
ROUGE
Basado en la computación
tool_call_valid
Basado en la computación
tool_name_match
Basado en la computación
tool_parameter_key_match
Basado en la computación
tool_parameter_kv_match
Basado en la computación
Los precios se indican en dólares estadounidenses (USD).
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, los precios que figuran para tu divisa en
SKUs de Cloud Platform
.
Las métricas basadas en modelos cuestan 0,005 USD por cada 1000 caracteres de entrada y 0,015 USD por cada 1000 caracteres de salida. Las métricas basadas en modelos incluyen un cargo independiente por el servicio Prediction. Consulta la página de precios de Predicción y explicación de Vertex AI.
Nombre de la métrica
Tipo
Coherencia
Pointwise
Fluidez
Pointwise
Fulfillment
Pointwise
Seguridad
Pointwise
Terrestre
Pointwise
summarization_quality
Pointwise
summarization_helpfulness
Pointwise
summarization_verbosity
Pointwise
question_answering_quality
Pointwise
question_answering_relevance
Pointwise
question_answering_helpfulness
Pointwise
question_answering_correctness
Pointwise
pairwise_summarization_quality
AutoSxS
pairwise_question_answering_quality
AutoSxS
Los precios se indican en dólares estadounidenses (USD).
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, los precios que figuran para tu divisa en
SKUs de Cloud Platform
.
Vertex AI Feature Store
Vertex AI Feature Store está disponible para el público general desde noviembre del 2023. Para obtener más información sobre la versión anterior del producto, visita la documentación de Vertex AI Feature Store (antigua).
Nueva Vertex AI Feature Store
La nueva Vertex AI Feature Store es compatible con las funciones de dos tipos de operaciones:
Las operaciones sin conexión se utilizan para transferir, almacenar, extraer y transformar datos en el almacén sin conexión (BigQuery).
Las operaciones online son tanto aquellas en las que se transfieren datos a los almacenes online como aquellas que se realizan en los datos mientras estos están en dichos almacenes.
Precios de las operaciones sin conexión
Dado que BigQuery se utiliza para hacer operaciones sin conexión, consulta los precios de BigQuery relativos a funciones como la ingestión en el almacén sin conexión, la consulta de dicho almacén y el almacenamiento sin conexión.
Precios de las operaciones online
En el caso de las operaciones online, Vertex AI Feature Store cobra por cualquier función de disponibilidad general que se use para transferir datos al almacén online o para servir o almacenar datos. Una hora de nodo representa el tiempo que tarda una máquina virtual en completar una operación, y se cobra por minuto.
La entrega online optimizada y la entrega online de Bigtable utilizan arquitecturas distintas, por lo que sus nodos no son comparables.
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, los precios que figuran para tu divisa en
SKUs de Cloud Platform
.
Estimaciones de las cargas de trabajo de operaciones online
Ten en cuenta las siguientes directrices al estimar tus cargas de trabajo. El número de nodos que se requieren para una carga de trabajo determinada puede variar en función de cada enfoque de entrega.
Tratamiento de datos:
Ingestión: un nodo puede ingerir aproximadamente un mínimo de 100 MB de datos por hora en una tienda online de Bigtable o en una tienda online optimizada si no se usa ninguna función analítica.
Entrega online de Bigtable: cada nodo admite aproximadamente 1500 CPS y hasta 5 TB de almacenamiento.
Entrega online optimizada: el rendimiento se basa en el tipo de máquina y en las réplicas, que se configuran automáticamente para minimizar los costes sujetos a la carga de trabajo. Cada nodo puede tener
un mínimo de 2 y un máximo de 6 réplicas para ofrecer alta disponibilidad y autoescalado. Se te cobrará por el número de réplicas en consecuencia. Para obtener más información, consulta los ejemplos de situaciones mensuales.
En el caso de las cargas de trabajo no relacionadas con incrustaciones, cada nodo admite aproximadamente 500 consultas por segundo y hasta 200 GB de almacenamiento.
En el caso de las cargas de trabajo relacionadas con las incrustaciones, cada nodo admite aproximadamente 500 consultas por segundo y hasta 4 GB de almacenamiento de datos de 512 dimensiones.
Puedes ver el número de nodos (con réplicas) en el Explorador de métricas:
Ejemplo de casos mensuales (suponiendo que se utiliza us-central1)
Carga de trabajo de flujo de datos: entrega online de Bigtable con 2,5 TB de datos (1 GB actualizado diariamente) y 1200 CPS.
Operaciones
Uso mensual
Coste mensual
Nodo de tratamiento de datos
(1 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo ÷ 100 MB) = 300 horas de nodo
300 horas de nodo × (0,08 por hora de nodo) = 24 USD
2880 horas de nodo × (0,30 por hora de nodo) = 864 USD
Nodo de entrega online de Bigtable
N/A
N/A
Almacenamiento de entrega online de Bigtable
N/A
N/A
Total
984 USD
Carga de trabajo de servicio de inserciones: publicación online optimizada con 20 GB de datos de inserciones (2 GB actualizados cada día) y 800 consultas por segundo.
Operaciones
Uso mensual
Coste mensual
Nodo de tratamiento de datos
(2 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo / 100 MB) = 600 horas de nodo
600 horas de nodo × (0,08 por hora de nodo) = 48 USD
Nodo de entrega online optimizada
Roundup(20 GB* (1 nodo / 4 GB) = 5 x max(2 réplicas predeterminadas, 800 CPS × (1 réplica / 500 CPS)) = 10 nodos en total × (24 h/día) × (30 días/mes) = 7200 horas de nodo
7200 horas de nodo × (0,30 por hora de nodo) = 2160 USD
Nodo de entrega online de Bigtable
N/A
N/A
Almacenamiento de entrega online de Bigtable
N/A
N/A
Total
2208 USD
Vertex AI Feature Store (antigua)
Los precios de Vertex AI Feature Store (antigua) se basan en la cantidad de datos de las características presentes en el almacenamiento online y offline, así como en la disponibilidad de la entrega online. Una hora de nodo representa el tiempo que dedica una máquina virtual a servir datos de características o a mantenerse lista y a la espera para gestionar solicitudes de datos de características.
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en la página de SKUs de Cloud Platform.
Cuando se habilita la monitorización de valores de características, la facturación incluye los costes aplicables que se citan arriba además de los costes aplicables que se indican a continuación:
3,50 USD por GB en todos los datos analizados. Si se habilita el análisis de capturas, se incluyen las capturas tomadas de los datos en Vertex AI Feature Store (antigua). Si se habilita el análisis de características de importación, se incluyen los lotes de datos ingeridos.
Los costes adicionales correspondientes a otras operaciones de Vertex AI Feature Store (antigua) utilizadas con la monitorización de valores de características incluyen lo siguiente:
La característica de análisis de capturas toma periódicamente una captura de los valores de la característica según la configuración del intervalo de monitorización.
El coste de una exportación de capturas es el mismo que el de una operación de exportación por lotes normal.
Ejemplo de análisis de capturas
Un científico de datos habilita la monitorización de valores de características en su Vertex AI Feature Store (antigua) y activa la monitorización para obtener un análisis de capturas diario.
Se ejecuta un flujo de procesamiento diario para monitorizar tipos de entidad. El flujo de procesamiento analiza 2 GB de datos en Vertex AI Feature Store (antigua) y exporta una captura que contiene 0,1 GB de datos.
El coste total del análisis de un día es el siguiente:
(0.1 GB * $3.50) + (2 GB * $0.005) = $0.36
Ejemplo de análisis de operaciones de ingestión
Un científico de datos habilita la monitorización de valores de características en su Vertex AI Feature Store (antigua) y activa la monitorización de las operaciones de ingestión.
Una operación de ingestión importa 1 GB de datos en Vertex AI Feature Store (antigua).
El coste total de la monitorización de valores de características es el siguiente:
(1 GB * $3.50) = $3.50
Vertex ML Metadata
El almacenamiento de metadatos se mide en gigabytes binarios (GiB), donde 1 GiB equivale a 1.073.741.824 bytes. Esta unidad de medida también se denomina gibibyte.
Vertex ML Metadata cobra 10 USD por gibibyte (GiB) al mes por el almacenamiento de metadatos. Los precios se prorratean por megabyte (MB). Por ejemplo, si almacenas 10 MB de metadatos, se te cobrarán 0,10 USD al mes correspondientes a esos 10 MB de metadatos.
Los precios son los mismos en todas las regiones donde se ofrece Vertex ML Metadata.
Vertex AI TensorBoard
Para utilizar Vertex AI TensorBoard, pide al administrador de gestión de identidades y accesos del proyecto que te asigne el rol Usuario de la aplicación web de Vertex AI TensorBoard. El rol de administrador de Vertex AI también tiene acceso.
Desde agosto del 2023, los precios de Vertex AI TensorBoard han cambiado: en lugar de una licencia mensual de 300 USD/mes por usuario, ahora se cobran 10 USD por GiB/mes por el almacenamiento de datos de registros y métricas. Esto significa que ya no se aplican cuotas de suscripción. Solo pagarás por el almacenamiento que utilices. Consulta el tutorial sobre la eliminación de experimentos de TensorBoard obsoletos de Vertex AI TensorBoard para aprender a gestionar el almacenamiento.
Vertex AI Vizier
Vertex AI Vizier es un servicio de optimización de caja negra que se incluye en Vertex AI.
El modelo de precios de Vertex AI Vizier consta de los siguientes elementos:
Las pruebas que usan RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no tienen ningún coste. Consulta más información sobre los algoritmos de búsqueda.
Las primeras 100 pruebas de Vertex AI Vizier por mes natural están disponibles sin coste adicional (las pruebas que utilicen RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no se incluyen en este total).
Una vez realizadas 100 pruebas de Vertex AI Vizier, las pruebas posteriores que se realicen durante el mismo mes natural se cobrarán a 1 USD por prueba. Las pruebas que usen RANDOM_SEARCH o GRID_SEARCH no se cobran.
Vector Search
Los precios del servicio Approximate Nearest Neighbor de Vector Search consisten en lo siguiente:
El precio por hora de nodo de cada máquina virtual que se utilice para alojar un índice desplegado.
El coste derivado de la creación y la actualización de índices, y del uso de actualizaciones de índices en streaming.
Los datos procesados durante la creación y la actualización de los índices se miden en gigabytes binarios (GiB), donde 1 GiB equivale a 1.073.741.824 bytes. Esta unidad de medida también se denomina gibibyte.
Vector Search cobra 3,00 USD por gibibyte (GiB) de datos procesado en todas las regiones. Vector Search cobra 0,45 USD por GiB ingerido
para las inserciones de actualizaciones en streaming.
En las tablas siguientes se resumen los precios de servir un índice en cada una de las regiones donde está disponible Vector Search. El precio varía según el tipo de máquina y la región, y se cobra por hora de nodo.
América
Región
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
N/A
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
N/A
N/A
N/A
northamerica_northeast1
0,103
0,826
1,115
2,084
1,172
2,343
northamerica_northeast2
0,103
0,826
1,115
N/A
N/A
N/A
southamerica_east1
0,149
1,191
1,607
3,004
1,69
3,38
Europa
Región
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
N/A
N/A
N/A
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
N/A
1,489
2,978
europe_west9
0,131
1,051
1,417
2,195
N/A
N/A
Asia-Pacífico
Región
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
N/A
N/A
N/A
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
N/A
1,367
2,733
australia_southeast1
0,133
1,065
1,436
2,686
1,51
3,02
Oriente Medio
Región
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
N/A
N/A
Ejemplos de precios de Vector Search
Los precios de Vector Search vienen determinados por el volumen de datos, la cantidad de consultas por segundo (CPS) que quieras ejecutar y el número de nodos que utilices.
Para dar con el coste de servicio estimado, debes calcular el volumen de datos total.
El volumen de datos es el número de incrustaciones o vectores multiplicado por el número de dimensiones que tengas y por 4 bytes por cada dimensión. Una vez que hayas calculado el volumen de datos, puedes estimar el coste de servicio y el coste de compilación. La suma del coste de servicio y el coste de compilación es el coste mensual total.
Coste de servicio: n.º de réplicas por fragmento × n.º de fragmentos (~volumen de datos ÷ tamaño de un fragmento) × coste por hora × 730 horas
Coste de compilación: tamaño de datos(en GiB) × 3 USD/GiB × n.o de actualizaciones al mes
Actualización en streaming: Vector Search utiliza métricas basadas en heurística para determinar cuándo activar la compactación. Si los datos no compactos más antiguos tienen cinco días, la compactación siempre se activa. Además de los costes de actualización en streaming, se te facturará el coste de recompilar el índice con la misma frecuencia que una actualización por lotes.
Número de incrustaciones o vectores
Número de dimensiones
Consultas por segundo (CPS)
Tipo de máquina
Nodos
Coste mensual de servicio estimado
2 millones
128
100
e2-standard-2
1
68 USD
20 millones
256
1000
e2-standard-16
1
547 USD
20 millones
256
3000
e2-standard-16
3
1642 USD
100 millones
256
500
e2-highmem-16
2
1477 USD
1000 millones
100
500
e2-highmem-16
8
5910 USD
Todos los ejemplos se basan en tipos de máquina de la región us-central1.
El coste que tendrás que pagar variará según los requisitos de latencia y las tasa de sensibilidad. El coste de servicio mensual estimado es directamente proporcional al número de nodos que se utilizan en la consola.
Para obtener más información sobre los parámetros de configuración que influyen en el coste, consulta la documentación sobre los parámetros de configuración que influyen en la sensibilidad y en la latencia.
Si el nivel de consultas por segundo (CPS) es elevado, organizar las consultas por lotes puede reducir los costes totales entre un 30 y un 40 %.
Registro de modelos de Vertex AI
El registro de modelos de Vertex AI es un repositorio central que hace un seguimiento y elabora una lista de tus modelos y versiones de modelos. Los modelos que importes a Vertex AI se mostrarán en el registro de modelos. Tener los modelos en este registro no conlleva ningún coste. Lo que sí se cobra es desplegar el modelo en un endpoint o hacer una predicción por lotes del modelo. Este coste se determina en función del tipo de modelo que despliegues.
Para obtener más información sobre cuánto cuesta desplegar modelos personalizados del registro de modelos de Vertex AI, consulta la sección Modelos con entrenamiento personalizado. Si quieres saber más acerca de los precios de despliegue de los modelos de AutoML, consulta la sección Precios de los modelos de AutoML.
Vertex AI Model Monitoring
Vertex AI te permite monitorizar la eficacia continuada de tu modelo después de desplegarlo en un entorno de producción. Para obtener más información, consulta la introducción a Vertex AI Model Monitoring.
Cuando usas Vertex Model AI Monitoring, se te factura lo siguiente:
3,50 USD/GB por todos los datos analizados, incluidos los datos de entrenamiento proporcionados y los datos de predicción registrados en una tabla de BigQuery.
Los cargos por otros productos de Google Cloud que uses con Model Monitoring, como el almacenamiento de BigQuery o Batch Explain cuando la monitorización de la atribución está habilitada.
Vertex AI Model Monitoring se ofrece en las siguientes regiones: us-central1, europe-west4, asia-east1 y asia-southeast1. Los precios son los mismos en todas las regiones.
Los volúmenes de datos se miden una vez que se convierten al formato TfRecord.
Cuando configuras una tarea de Vertex AI Model Monitoring, incurres en un cargo único por los conjuntos de datos de entrenamiento.
Los conjuntos de datos de predicción constan de registros recogidos del servicio de predicción online. Como las solicitudes de predicción llegan durante diferentes periodos, se recogen los datos de cada periodo, y la suma de los datos analizados de cada periodo de predicción se utiliza para calcular el cargo.
Ejemplo: Un científico de datos ejecuta la monitorización del modelo en el tráfico de predicción que pertenece a su modelo.
El modelo se entrena a partir de un conjunto de datos de BigQuery. El tamaño de los datos tras la conversión a TfRecord es de 1,5 GB.
Los datos de predicción registrados entre las 13:00 y las 14:00 ocupan 0,1 GB, y entre las 15:00 y las 16:00, 0,2 GB.
El precio total de configurar la tarea de monitorización del modelo es el siguiente:
Además de los costes previamente mencionados, también se te cobrará por cualquier recurso de Google Cloud que utilices.
Por ejemplo:
Servicios de análisis de datos: se aplican cargos de BigQuery cuando envías consultas de SQL dentro de un cuaderno (consulta Precios de BigQuery).
Claves de encriptado gestionadas por los clientes: se aplican cargos cuando usas estas claves. Cada vez que tus instancias de cuadernos gestionados o de cuadernos gestionados por usuarios utilizan claves de Cloud Key Management Service, se te cobra usando los precios de las operaciones con claves de Cloud KMS (consulta los precios correspondientes).
Contenedores de aprendizaje profundo, máquinas virtuales de aprendizaje profundo y AI Platform Pipelines
En el caso de los contenedores de aprendizaje profundo, las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y AI Platform Pipelines, los precios se calculan según los recursos de computación y almacenamiento que utilices.
Estos recursos se te cobrarán al mismo precio que pagas por Compute Engine y Cloud Storage.
Además de los costes de computación y almacenamiento, también se te cobrará por los recursos de Google Cloud que uses.
Por ejemplo:
Servicios de análisis de datos: se aplican cargos de BigQuery cuando envías consultas de SQL dentro de un cuaderno (consulta Precios de BigQuery).
Claves de encriptado gestionadas por los clientes: se aplican cargos cuando usas estas claves. Cada vez que tus instancias de cuadernos gestionados o de cuadernos gestionados por usuarios utilizan claves de Cloud Key Management Service, se te cobra usando los precios de las operaciones con claves de Cloud KMS (consulta los precios correspondientes).
Etiquetado de datos
Vertex AI te permite solicitar que una serie de personas etiqueten conjuntos de datos que quieras utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados.
Los precios del servicio se calculan en función del tipo de tarea de etiquetado.
En el caso de las tareas de etiquetado normal, los precios se determinan según el número de unidades de anotación.
En las tareas de clasificación de imágenes, las unidades se determinan según el número de imágenes y la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en una imagen con 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 1 × 3 = 3. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de cuadros delimitadores en imágenes, las unidades se determinan según el número de cuadros delimitadores identificados en las imágenes y según la cantidad de etiquetadores.
Por ejemplo, en una imagen con 2 cuadros delimitadores y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente manera: 2 × 3 = 6. No se cobran las imágenes sin cuadros delimitadores.
En las tareas de segmentación de imágenes, cuadros girados, polilíneas o polígonos, las unidades se determinan de la misma manera que en las tareas de cuadros delimitadores en imágenes.
En las tareas de clasificación de vídeos, las unidades se determinan en función de la duración del vídeo (cada 5 segundos es una unidad de precio) y del número de etiquetadores. Por ejemplo, en un vídeo de 25 segundos con tres etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 25 ÷ 5 × 3 = 15. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de seguimiento de objetos en vídeos, las unidades se calculan en función del número de objetos que se identifican en el vídeo y de la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en un vídeo con 2 objetos y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 2 × 3 = 6. No se cobran los vídeos sin objetos.
En las tareas de reconocimiento de acciones en vídeos, las unidades se determinan de la misma forma que en las tareas de seguimiento de objetos en vídeos.
En las tareas de clasificación de textos, las unidades se determinan según la longitud del texto (cada 50 palabras es una unidad de precio) y el número de etiquetadores. Por ejemplo, en un texto con 100 palabras y 3 etiquetadores, las unidades se calculan así: 100 ÷ 50 × 3 = 6. El precio es idéntico para la clasificación con una sola etiqueta o con varias.
En las tareas de opiniones en textos, las unidades se determinan de la misma forma que en las tareas de clasificación de textos.
En las tareas de extracción de entidades en textos, las unidades se determinan según la longitud del texto (cada 50 palabras es una unidad de precio), el número de entidades identificadas y la cantidad de etiquetadores. Por ejemplo, en un fragmento de texto con 100 palabras, 2 entidades identificadas y 3 etiquetadores, las unidades se calculan de la siguiente forma: 100 ÷ 50 × 2 × 3 = 12. No se cobran los textos sin entidades.
En las tareas de opiniones en textos y de clasificación de textos, vídeos e imágenes, los etiquetadores pueden perder la cuenta de las clases si el tamaño del conjunto de etiquetas es demasiado grande. En consecuencia, enviamos un máximo de 20 clases de forma simultánea a los etiquetadores. Por ejemplo, si el tamaño del conjunto de etiquetas de una tarea de etiquetado es 40, las veces que se enviará cada elemento de datos para que lo revise una persona se calcularán mediante esta fórmula: 40 ÷ 20 = 2. Por tanto, se cobrará el doble del precio (calculado anteriormente).
En las tareas de etiquetado en las que se habilita la función de etiquetador personalizado, cada elemento de datos se cuenta como una unidad de etiquetador personalizado.
En las tareas de etiquetado de elementos de datos para el entrenamiento activo con anotaciones generadas por modelos (sin ayuda de etiquetadores humanos), cada elemento de datos se cuenta como una unidad de entrenamiento activo.
En las tareas de etiquetado de elementos de datos para el entrenamiento activo con anotaciones generadas por etiquetadores humanos, cada elemento de datos se cuenta como una tarea de etiquetado normal con las características descritas anteriormente.
En la tabla que aparece a continuación se muestran los precios por cada 1000 unidades por etiquetador humano, según la unidad de cada objetivo. Los precios del nivel 1 corresponden a las primeras 50.000 unidades mensuales de cada proyecto de Google Cloud, mientras que los del nivel 2 se aplican a las siguientes 950.000 unidades de cada proyecto en ese mes, hasta llegar al límite de 1.000.000 unidades.
Ponte en contacto con nosotros para que te informemos sobre los precios de los volúmenes superiores a 1.000.000 unidades al mes.
Tipo de datos
Objetivo
Unidad
Nivel 1
Nivel 2
Imagen
Clasificación
Imagen
35 USD
25 USD
Cuadro delimitador
Cuadro delimitador
63 USD
49 USD
Segmentación
Segmento
870 USD
850 USD
Cuadro rotado
Cuadro delimitador
86 USD
60 USD
Polígono/Polilínea
Polígono/Polilínea
257 USD
180 USD
Vídeo
Clasificación
5 s de vídeo
86 USD
60 USD
Seguimiento de objetos
Cuadro delimitador
86 USD
60 USD
Reconocimiento de acciones
Evento en 30 s de vídeo
214 USD
150 USD
Texto
Clasificación
50 palabras
129 USD
90 USD
Opinión
50 palabras
200 USD
140 USD
Extracción de entidades
Entidad
86 USD
60 USD
Entrenamiento activo
Todos
Elemento de datos
80 USD
56 USD
Etiquetador personalizado
Todos
Elemento de datos
80 USD
56 USD
Uso obligatorio de Cloud Storage
Además de los costes descritos en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en segmentos de Cloud Storage durante el ciclo de vida de Vertex AI. Este espacio de almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.
Es obligatorio usar Cloud Storage para lo siguiente:
Almacenar en área de stage el paquete de aplicaciones de entrenamiento de los modelos con entrenamiento personalizado.
Almacenar tus datos de entrada para el entrenamiento.
Almacenar los resultados de las tareas de entrenamiento.
Vertex AI no exige que estos elementos se almacenen a largo plazo.
Puedes quitar los archivos en cuanto se complete la operación.
Operaciones gratuitas para gestionar tus recursos
Puedes realizar operaciones de gestión de recursos con AI Platform de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de AI Platform limita algunas de ellas.
Recurso
Operaciones gratuitas
modelos
create, get, list, delete
versiones
create, get, list, delete, setDefault
tareas
get, list, cancel
operaciones
get, list, cancel, delete
Costes de Google Cloud
Si almacenas imágenes en Cloud Storage para analizarlas o si utilizas otros recursos de Google Cloud junto con Vertex AI, también se te cobrará el uso de esos servicios.
Gracias al modelo de pago por uso de Google Cloud, solo pagas por los servicios que usas. Ponte en contacto con nuestro equipo de Ventas para solicitar un presupuesto personalizado para tu empresa.
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