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:

Precios de la IA generativa en Vertex AI

Para obtener información sobre los precios de la IA generativa en Vertex AI, consulta Precios de la IA generativa en Vertex AI.

Precios de los modelos de AutoML

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.

Datos de imagen

Operación Precio por hora de nodo (clasificación) Precio por hora de nodo (detección de objetos)
Entrenamiento 3,465 USD 3,465 USD
Entrenamiento (modelo Edge en el dispositivo) 18,00 USD 18,00 USD
Despliegue y predicción online 1,375 USD 2,002 USD
Predicción por lotes 2,222 USD 2,222 USD

Datos de vídeo

Operación Precio por hora de nodo (clasificación y seguimiento de objetos) Precio por hora de nodo (reconocimiento de acciones)
Entrenamiento 3,234 USD 3,300 USD
Entrenamiento (modelo Edge en el dispositivo) 10,78 USD 11,00 USD
Predicciones 0,462 USD 0,550 USD

Datos tabulares

Operación Precio por hora de nodo para la clasificación o la regresión Precio de las previsiones
Entrenamiento 21,252 USD Consulta Vertex AI Forecast
Predicción El mismo precio que las predicciones de modelos con entrenamiento personalizado.
Vertex AI lleva a cabo la predicción por lotes con 40 máquinas n1-highmem-8.
Consulta Vertex AI Forecast

Datos de texto

Operación Precio
Subida de datos antiguos (solo en PDF)

Primeras 1000 páginas gratis cada mes

1,50 USD por cada 1000 páginas

0,60 USD por cada 1000 páginas si se superan los 5.000.000

Entrenamiento 3,30 USD por hora
Despliegue 0,05 USD por hora
Predicción

5,00 USD por cada 1000 registros de texto

25,00 USD por cada 1000 páginas de documentos, como archivos PDF (solo datos antiguos)

Los precios de las solicitudes de predicción de texto de AutoML de Vertex se calculan en función de la cantidad de registros de texto que envías para analizar. Un registro de texto es un documento de texto sin formato de hasta 1000 caracteres Unicode (incluidos los espacios y los caracteres de marcado, como las etiquetas HTML o XML).

Si el texto incluido en una solicitud de predicción contiene más de 1000 caracteres, se contabiliza un nuevo registro de texto por cada 1000 caracteres. Por ejemplo, si envías tres solicitudes que contienen 800, 1500 y 600 caracteres respectivamente, se te cobrarán cuatro registros de texto: uno por la primera solicitud (800), dos por la segunda (1500) y uno por la tercera (600).

Cargos de predicción de Vertex Explainable AI

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)
Entrenamiento 21,25 USD/h en todas las regiones
Explainable AI Explicabilidad a través de valores de Shapley. Consulta la página de precios de Predicción y explicación de Vertex AI.

* 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.

ARIMA+

Fase Precios
Predicción 5,00 USD por TB
Entrenamiento 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, 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.

  • Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
  • 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.

Servicio de evaluación de IA generativa

El servicio de evaluación de Vertex AI Gen AI cobra los campos de entrada y salida de cadenas 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.

El Servicio de Evaluación de IA Generativa está disponible para el público general. Los precios entraron en vigor el 27 de septiembre del 2024.

Métrica Precios
De punto Entrada: 0,005 USD por cada 1000 caracteres
Salida: 0,015 USD por cada 1000 caracteres
Por parejas Entrada: 0,005 USD por cada 1000 caracteres
Salida: 0,015 USD por cada 1000 caracteres

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 se denominan "métrica automática" en el SKU.

Nombre de la métrica Tipo
Concordancia exacta Basado en la computación
Bleu Basado en la computación
Rouge Basado en la computación
Llamada a herramienta válida Basado en la computación
Coincidencia de nombre de herramienta Basado en la computación
Coincidencia de clave de parámetro de herramienta Basado en la computación
Coincidencia de valor-clave de parámetro de la herramienta Basado en la computación

Los precios se indican 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.

Las métricas antiguas basadas en modelos tienen un coste de 0,005 USD por cada 1000 caracteres de entrada y de 0,015 USD por cada 1000 caracteres de salida.

Nombre de la métrica Tipo
Coherencia De punto
Fluidez De punto
Fulfillment De punto
Seguridad De punto
Terrestre De punto
Calidad de los resúmenes De punto
Utilidad de los resúmenes De punto
Verbosidad de resumen De punto
Calidad de la respuesta a la pregunta De punto
Relevancia de las respuestas a preguntas De punto
Utilidad de las respuestas a preguntas De punto
Exactitud de la respuesta a la pregunta De punto
Calidad de resumen por parejas Por parejas
Calidad de respuesta a las preguntas de parejas Por parejas
Los precios se indican 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.

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.

  • Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Vertex AI.
  • 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.

Precios en América

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-west20,0926 USD
us-west40,0868 USD
us-east40,0868 USD
northamerica-northeast10,0848 USD
northamerica-northeast20,0848 USD
southamerica-east10,1223 USD
Otras regiones de América0,0771 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
us-west20,1851 USD
us-west40,1736 USD
us-east40,1736 USD
northamerica-northeast10,1697 USD
northamerica-northeast20,1697 USD
southamerica-east10,2446 USD
Otras regiones de América0,1541 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
us-west20,3702 USD
us-west40,3471 USD
us-east40,3471 USD
northamerica-northeast10,3393 USD
northamerica-northeast20,3393 USD
southamerica-east10,4893 USD
Otras regiones de América0,3082 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
us-west20,7405 USD
us-west40,6942 USD
us-east40,6942 USD
northamerica-northeast10,6787 USD
northamerica-northeast20,6787 USD
southamerica-east10,9786 USD
Otras regiones de América0,6165 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
us-west21,4809 USD
us-west41,3885 USD
us-east41,3885 USD
northamerica-northeast11,3574 USD
northamerica-northeast21,3574 USD
southamerica-east11,9572 USD
Otras regiones de América1,2329 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
us-west20,1249 USD
us-west40,1171 USD
us-east40,1171 USD
northamerica-northeast10,1144 USD
northamerica-northeast20,1144 USD
southamerica-east10,165 USD
Otras regiones de América0,1039 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
us-west20,2497 USD
us-west40,2341 USD
us-east40,2341 USD
northamerica-northeast10,2289 USD
northamerica-northeast20,2289 USD
southamerica-east10,33 USD
Otras regiones de América0,2079 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
us-west20,4994 USD
us-west40,4682 USD
us-east40,4682 USD
northamerica-northeast10,4578 USD
northamerica-northeast20,4578 USD
southamerica-east10,66 USD
Otras regiones de América0,4158 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
us-west20,9989 USD
us-west40,9365 USD
us-east40,9365 USD
northamerica-northeast10,9155 USD
northamerica-northeast20,9155 USD
southamerica-east11,3201 USD
Otras regiones de América0,8316 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
us-west20,0683 USD
us-west40,0641 USD
us-east40,0641 USD
northamerica-northeast10,0626 USD
northamerica-northeast20,0626 USD
southamerica-east10,0903 USD
Otras regiones de América0,0569 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
us-west20,1367 USD
us-west40,1281 USD
us-east40,1281 USD
northamerica-northeast10,1253 USD
northamerica-northeast20,1253 USD
southamerica-east10,1806 USD
Otras regiones de América0,1138 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
us-west20,2733 USD
us-west40,2563 USD
us-east40,2563 USD
northamerica-northeast10,2505 USD
northamerica-northeast20,2505 USD
southamerica-east10,3612 USD
Otras regiones de América0,2276 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
us-west20,5467 USD
us-west40,5126 USD
us-east40,5126 USD
northamerica-northeast10,501 USD
northamerica-northeast20,501 USD
southamerica-east10,7225 USD
Otras regiones de América0,4551 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
us-west21,0933 USD
us-west41,0252 USD
us-east41,0252 USD
northamerica-northeast11,0021 USD
northamerica-northeast21,0021 USD
southamerica-east11,4449 USD
Otras regiones de América0,9102 USD

Serie N1

Aproximaciones de n1-standard-2:

us-east40,123 USD
northamerica-northeast10,1203 USD
Otras regiones de América0,1093 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
us-east40,2461 USD
northamerica-northeast10,2405 USD
Otras regiones de América0,2186 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
us-east40,4922 USD
northamerica-northeast10,4811 USD
Otras regiones de América0,4372 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
us-east40,9843 USD
northamerica-northeast10,9622 USD
Otras regiones de América0,8744 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
us-east41,9687 USD
northamerica-northeast11,9243 USD
Otras regiones de América1,7488 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
us-east40,1532 USD
northamerica-northeast10,1498 USD
Otras regiones de América0,1361 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
us-east40,3064 USD
northamerica-northeast10,2995 USD
Otras regiones de América0,2723 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
us-east40,6129 USD
northamerica-northeast10,5991 USD
Otras regiones de América0,5445 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
us-east41,2257 USD
northamerica-northeast11,1982 USD
Otras regiones de América1,089 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
us-east40,0918 USD
northamerica-northeast10,0897 USD
Otras regiones de América0,0815 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
us-east40,1835 USD
northamerica-northeast10,1794 USD
Otras regiones de América0,163 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
us-east40,3671 USD
northamerica-northeast10,3588 USD
Otras regiones de América0,326 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
us-east40,7341 USD
northamerica-northeast10,7176 USD
Otras regiones de América0,6519 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
us-east41,4683 USD
northamerica-northeast11,4352 USD
Otras regiones de América1,3039 USD

Serie N2

Aproximaciones de n2-standard-2:

northamerica_northeast10,123 USD
northamerica_northeast20,123 USD
southamerica_east10,1773 USD
us_central10,1117 USD
us_east10,1117 USD
us_east40,1258 USD
us_south10,1318 USD
us_west10,1117 USD
us_west20,1341 USD
us_west30,1341 USD
us_west40,1258 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
northamerica_northeast10,2459 USD
northamerica_northeast20,2459 USD
southamerica_east10,3546 USD
us_central10,2234 USD
us_east10,2234 USD
us_east40,2516 USD
us_south10,2636 USD
us_west10,2234 USD
us_west20,2683 USD
us_west30,2683 USD
us_west40,2516 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
northamerica_northeast10,4918 USD
northamerica_northeast20,4918 USD
southamerica_east10,7091 USD
us_central10,4467 USD
us_east10,4467 USD
us_east40,5031 USD
us_south10,5272 USD
us_west10,4467 USD
us_west20,5366 USD
us_west30,5366 USD
us_west40,5031 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
northamerica_northeast10,9836 USD
northamerica_northeast20,9836 USD
southamerica_east11,4183 USD
us_central10,8935 USD
us_east10,8935 USD
us_east41,0063 USD
us_south11,0543 USD
us_west10,8935 USD
us_west21,0732 USD
us_west31,0732 USD
us_west41,0062 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
northamerica_northeast11,9673 USD
northamerica_northeast21,9673 USD
southamerica_east12,8365 USD
us_central11,787 USD
us_east11,787 USD
us_east42,0126 USD
us_south12,1087 USD
us_west11,787 USD
us_west22,1464 USD
us_west32,1464 USD
us_west42,0125 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
northamerica_northeast10,1659 USD
northamerica_northeast20,1659 USD
southamerica_east10,2392 USD
us_central10,1507 USD
us_east10,1507 USD
us_east40,1697 USD
us_south10,1778 USD
us_west10,1507 USD
us_west20,181 USD
us_west30,181 USD
us_west40,1697 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
northamerica_northeast10,3317 USD
northamerica_northeast20,3317 USD
southamerica_east10,4783 USD
us_central10,3013 USD
us_east10,3013 USD
us_east40,3394 USD
us_south10,3556 USD
us_west10,3013 USD
us_west20,3619 USD
us_west30,3619 USD
us_west40,3393 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
northamerica_northeast10,6634 USD
northamerica_northeast20,6634 USD
southamerica_east10,9566 USD
us_central10,6027 USD
us_east10,6027 USD
us_east40,6787 USD
us_south10,7112 USD
us_west10,6027 USD
us_west20,7239 USD
us_west30,7239 USD
us_west40,6787 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
northamerica_northeast11,3269 USD
northamerica_northeast21,3269 USD
southamerica_east11,9132 USD
us_central11,2053 USD
us_east11,2053 USD
us_east41,3574 USD
us_south11,4223 USD
us_west11,2053 USD
us_west21,4477 USD
us_west31,4477 USD
us_west41,3574 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
northamerica_northeast10,0908 USD
northamerica_northeast20,0908 USD
southamerica_east10,1309 USD
us_central10,0825 USD
us_east10,0825 USD
us_east40,0929 USD
us_south10,0973 USD
us_west10,0825 USD
us_west20,099 USD
us_west30,099 USD
us_west40,0929 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
northamerica_northeast10,1815 USD
northamerica_northeast20,1815 USD
southamerica_east10,2618 USD
us_central10,1649 USD
us_east10,1649 USD
us_east40,1857 USD
us_south10,1946 USD
us_west10,1649 USD
us_west20,1981 USD
us_west30,1981 USD
us_west40,1857 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
northamerica_northeast10,3631 USD
northamerica_northeast20,3631 USD
southamerica_east10,5235 USD
us_central10,3298 USD
us_east10,3298 USD
us_east40,3715 USD
us_south10,3892 USD
us_west10,3298 USD
us_west20,3961 USD
us_west30,3961 USD
us_west40,3714 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
northamerica_northeast10,7262 USD
northamerica_northeast20,7262 USD
southamerica_east11,0471 USD
us_central10,6596 USD
us_east10,6596 USD
us_east40,7429 USD
us_south10,7783 USD
us_west10,6596 USD
us_west20,7923 USD
us_west30,7923 USD
us_west40,7429 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
northamerica_northeast11,4523 USD
northamerica_northeast21,4523 USD
southamerica_east12,0941 USD
us_central11,3192 USD
us_east11,3192 USD
us_east41,4858 USD
us_south11,5567 USD
us_west11,3192 USD
us_west21,5846 USD
us_west31,5846 USD
us_west41,4858 USD

Serie N2D

Aproximaciones de n2d-standard-2:

northamerica_northeast10,107 USD
southamerica_east10,1542 USD
us_central10,0972 USD
us_east10,0972 USD
us_east40,1094 USD
us_west10,0972 USD
us_west20,1167 USD
us_west40,1094 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
northamerica_northeast10,2139 USD
southamerica_east10,3085 USD
us_central10,1943 USD
us_east10,1943 USD
us_east40,2189 USD
us_west10,1943 USD
us_west20,2334 USD
us_west40,2189 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
northamerica_northeast10,4279 USD
southamerica_east10,617 USD
us_central10,3887 USD
us_east10,3887 USD
us_east40,4377 USD
us_west10,3887 USD
us_west20,4668 USD
us_west40,4377 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
northamerica_northeast10,8558 USD
southamerica_east11,2339 USD
us_central10,7773 USD
us_east10,7773 USD
us_east40,8755 USD
us_west10,7773 USD
us_west20,9336 USD
us_west40,8755 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
northamerica_northeast11,7116 USD
southamerica_east12,4678 USD
us_central11,5547 USD
us_east11,5547 USD
us_east41,7509 USD
us_west11,5547 USD
us_west21,8673 USD
us_west41,7509 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
northamerica_northeast10,1443 USD
southamerica_east10,2081 USD
us_central10,1311 USD
us_east10,1311 USD
us_east40,1476 USD
us_west10,1311 USD
us_west20,1574 USD
us_west40,1476 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
northamerica_northeast10,2886 USD
southamerica_east10,4161 USD
us_central10,2622 USD
us_east10,2622 USD
us_east40,2952 USD
us_west10,2622 USD
us_west20,3149 USD
us_west40,2952 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
northamerica_northeast10,5772 USD
southamerica_east10,8323 USD
us_central10,5243 USD
us_east10,5243 USD
us_east40,5905 USD
us_west10,5243 USD
us_west20,6297 USD
us_west40,5905 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
northamerica_northeast11,1545 USD
southamerica_east11,6646 USD
us_central11,0486 USD
us_east11,0486 USD
us_east41,181 USD
us_west11,0486 USD
us_west21,2595 USD
us_west41,181 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
northamerica_northeast10,079 USD
southamerica_east10,1139 USD
us_central10,0717 USD
us_east10,0717 USD
us_east40,0808 USD
us_west10,0717 USD
us_west20,0862 USD
us_west40,0808 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
northamerica_northeast10,1579 USD
southamerica_east10,2277 USD
us_central10,1435 USD
us_east10,1435 USD
us_east40,1616 USD
us_west10,1435 USD
us_west20,1723 USD
us_west40,1616 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
northamerica_northeast10,3159 USD
southamerica_east10,4555 USD
us_central10,2869 USD
us_east10,2869 USD
us_east40,3232 USD
us_west10,2869 USD
us_west20,3446 USD
us_west40,3232 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
northamerica_northeast10,6318 USD
southamerica_east10,9109 USD
us_central10,5739 USD
us_east10,5739 USD
us_east40,6463 USD
us_west10,5739 USD
us_west20,6893 USD
us_west40,6463 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
northamerica_northeast11,2636 USD
southamerica_east11,8219 USD
us_central11,1477 USD
us_east11,1477 USD
us_east41,2927 USD
us_west11,1477 USD
us_west21,3786 USD
us_west41,2927 USD

Serie C2

Aproximaciones de c2-standard-4:

northamerica_northeast10,264 USD
southamerica_east10,3812 USD
us_central10,24 USD
us_east10,24 USD
us_east40,2702 USD
us_west10,24 USD
us_west20,2884 USD
us_west30,2889 USD
us_west40,2702 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
northamerica_northeast10,5281 USD
southamerica_east10,7623 USD
us_central10,4801 USD
us_east10,4801 USD
us_east40,5405 USD
us_west10,4801 USD
us_west20,5768 USD
us_west30,5778 USD
us_west40,5405 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
northamerica_northeast11,0562 USD
southamerica_east11,5246 USD
us_central10,9601 USD
us_east10,9601 USD
us_east41,081 USD
us_west10,9601 USD
us_west21,1537 USD
us_west31,1555 USD
us_west41,081 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
northamerica_northeast11,9803 USD
southamerica_east12,8587 USD
us_central11,8002 USD
us_east11,8002 USD
us_east42,0269 USD
us_west11,8002 USD
us_west22,1631 USD
us_west32,1666 USD
us_west42,0269 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
northamerica_northeast13,9606 USD
southamerica_east15,7173 USD
us_central13,6004 USD
us_east13,6004 USD
us_east44,0537 USD
us_west13,6004 USD
us_west24,3263 USD
us_west34,3332 USD
us_west44,0537 USD

Serie C2D

Aproximaciones de c2d-standard-2:

us_central10,1044 USD
us_east10,1044 USD
us_east40,1176 USD
us_west10,1044 USD
us_west40,1176 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
us_central10,2088 USD
us_east10,2088 USD
us_east40,2352 USD
us_west10,2088 USD
us_west40,2352 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
us_central10,4177 USD
us_east10,4177 USD
us_east40,4704 USD
us_west10,4177 USD
us_west40,4704 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
us_central10,8353 USD
us_east10,8353 USD
us_east40,9408 USD
us_west10,8353 USD
us_west40,9408 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
us_central11,6707 USD
us_east11,6707 USD
us_east41,8815 USD
us_west11,6707 USD
us_west41,8815 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
us_central12,9237 USD
us_east12,9237 USD
us_east43,2926 USD
us_west12,9237 USD
us_west43,2926 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
us_central15,8474 USD
us_east15,8474 USD
us_east46,5853 USD
us_west15,8474 USD
us_west46,5853 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
us_central10,1408 USD
us_east10,1408 USD
us_east40,1586 USD
us_west10,1408 USD
us_west40,1586 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
us_central10,2817 USD
us_east10,2817 USD
us_east40,3172 USD
us_west10,2817 USD
us_west40,3172 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
us_central10,5634 USD
us_east10,5634 USD
us_east40,6344 USD
us_west10,5634 USD
us_west40,6344 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
us_central11,1267 USD
us_east11,1267 USD
us_east41,2689 USD
us_west11,1267 USD
us_west41,2689 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
us_central12,2534 USD
us_east12,2534 USD
us_east42,5377 USD
us_west12,2534 USD
us_west42,5377 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
us_central13,9435 USD
us_east13,9435 USD
us_east44,441 USD
us_west13,9435 USD
us_west44,441 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
us_central17,887 USD
us_east17,887 USD
us_east48,882 USD
us_west17,887 USD
us_west48,882 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
us_central10,0862 USD
us_east10,0862 USD
us_east40,0971 USD
us_west10,0862 USD
us_west40,0971 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
us_central10,1724 USD
us_east10,1724 USD
us_east40,1942 USD
us_west10,1724 USD
us_west40,1942 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
us_central10,3448 USD
us_east10,3448 USD
us_east40,3884 USD
us_west10,3448 USD
us_west40,3884 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
us_central10,6896 USD
us_east10,6896 USD
us_east40,7767 USD
us_west10,6896 USD
us_west40,7767 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
us_central11,3793 USD
us_east11,3793 USD
us_east41,5534 USD
us_west11,3793 USD
us_west41,5534 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
us_central12,4138 USD
us_east12,4138 USD
us_east42,7185 USD
us_west12,4138 USD
us_west42,7185 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
us_central14,8275 USD
us_east14,8275 USD
us_east45,4369 USD
us_west14,8275 USD
us_west45,4369 USD

Serie C3

Aproximaciones de c3-highcpu-4:

us_central10,1982 USD
us_east10,1982 USD
us_east40,2232 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
us_central10,3965 USD
us_east10,3965 USD
us_east40,4465 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
us_central11,0903 USD
us_east11,0903 USD
us_east41,2278 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
us_central12,1806 USD
us_east12,1806 USD
us_east42,4556 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
us_central14,3613 USD
us_east14,3613 USD
us_east44,9113 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
us_central18,7226 USD
us_east18,7226 USD
us_east49,8226 USD

Serie A2

Aproximaciones de a2-highgpu-1g:

us-central14,2245 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
us-central18,449 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
us-central116,898 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
us-central133,796 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
us-central164,1021 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
us-central15,7818 USD
us-east46,3524 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
us-central111,5637 USD
us-east412,7048 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
us-central123,1274 USD
us-east425,4095 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
us-central146,2548 USD
us-east450,8191 USD

Serie A3

Aproximaciones de a3-highgpu-8g:
us-central1101,0074 USD
us-east4101,0074 USD

Serie G2

Aproximaciones de g2-standard-4:

us-central10,8129 USD
Aproximaciones de g2-standard-8:
us-central10,9818 USD
Aproximaciones de g2-standard-12:
us-central11,1507 USD
Aproximaciones de g2-standard-16:
us-central11,3196 USD
Aproximaciones de g2-standard-24:
us-central12,3014 USD
Aproximaciones de g2-standard-32:
us-central11,9951 USD
Aproximaciones de g2-standard-48:
us-central14,6028 USD
Aproximaciones de g2-standard-96:
us-central19,2055 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-west10,0848 USD
europe-west20,0993 USD
europe-west30,0993 USD
europe-west40,0848 USD
europe-west60,1078 USD
europe-west90,1079 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
europe-west10,1695 USD
europe-west20,1986 USD
europe-west30,1986 USD
europe-west40,1697 USD
europe-west60,2156 USD
europe-west90,2158 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
europe-west10,3391 USD
europe-west20,3971 USD
europe-west30,3971 USD
europe-west40,3393 USD
europe-west60,4313 USD
europe-west90,4316 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
europe-west10,6782 USD
europe-west20,7943 USD
europe-west30,7943 USD
europe-west40,6787 USD
europe-west60,8626 USD
europe-west90,8631 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
europe-west11,3563 USD
europe-west21,5885 USD
europe-west31,5885 USD
europe-west41,3574 USD
europe-west61,7251 USD
europe-west91,7262 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
europe-west10,1144 USD
europe-west20,1339 USD
europe-west30,1339 USD
europe-west40,1144 USD
europe-west60,1454 USD
europe-west90,1455 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
europe-west10,2287 USD
europe-west20,2679 USD
europe-west30,2679 USD
europe-west40,2289 USD
europe-west60,2909 USD
europe-west90,2911 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
europe-west10,4574 USD
europe-west20,5357 USD
europe-west30,5357 USD
europe-west40,4578 USD
europe-west60,5818 USD
europe-west90,5822 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
europe-west10,9149 USD
europe-west21,0714 USD
europe-west31,0714 USD
europe-west40,9155 USD
europe-west61,1636 USD
europe-west91,1643 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
europe-west10,0626 USD
europe-west20,0733 USD
europe-west30,0733 USD
europe-west40,0626 USD
europe-west60,0796 USD
europe-west90,0796 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
europe-west10,1252 USD
europe-west20,1466 USD
europe-west30,1466 USD
europe-west40,1253 USD
europe-west60,1592 USD
europe-west90,1593 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
europe-west10,2503 USD
europe-west20,2932 USD
europe-west30,2932 USD
europe-west40,2505 USD
europe-west60,3184 USD
europe-west90,3186 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
europe-west10,5006 USD
europe-west20,5864 USD
europe-west30,5864 USD
europe-west40,501 USD
europe-west60,6368 USD
europe-west90,6372 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
europe-west11,0013 USD
europe-west21,1728 USD
europe-west31,1728 USD
europe-west41,0021 USD
europe-west61,2736 USD
europe-west91,2743 USD

Serie N1

Aproximaciones de n1-standard-2:

europe-west20,1408 USD
Otras regiones de Europa0,1265 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
europe-west20,2815 USD
Otras regiones de Europa0,2531 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
europe-west20,563 USD
Otras regiones de Europa0,5061 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
europe-west21,126 USD
Otras regiones de Europa1,0123 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
europe-west22,2521 USD
Otras regiones de Europa2,0245 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
europe-west20,1753 USD
Otras regiones de Europa0,1575 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
europe-west20,3506 USD
Otras regiones de Europa0,3151 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
europe-west20,7011 USD
Otras regiones de Europa0,6302 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
europe-west21,4022 USD
Otras regiones de Europa1,2603 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
europe-west20,105 USD
Otras regiones de Europa0,0944 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
europe-west20,21 USD
Otras regiones de Europa0,1888 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
europe-west20,4199 USD
Otras regiones de Europa0,3776 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
europe-west20,8398 USD
Otras regiones de Europa0,7552 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
europe-west21,6796 USD
Otras regiones de Europa1,5104 USD

Serie N2

Aproximaciones de n2-standard-2:

europe_central20,1439 USD
europe_west10,1229 USD
europe_west20,1439 USD
europe_west30,1439 USD
europe_west40,1229 USD
europe_west60,1564 USD
europe_west90,1296 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
europe_central20,2878 USD
europe_west10,2457 USD
europe_west20,2878 USD
europe_west30,2878 USD
europe_west40,2457 USD
europe_west60,3127 USD
europe_west90,2591 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
europe_central20,5756 USD
europe_west10,4914 USD
europe_west20,5756 USD
europe_west30,5756 USD
europe_west40,4914 USD
europe_west60,6254 USD
europe_west90,5182 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
europe_central21,1511 USD
europe_west10,9829 USD
europe_west21,1511 USD
europe_west31,1511 USD
europe_west40,9828 USD
europe_west61,2508 USD
europe_west91,0364 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
europe_central22,3023 USD
europe_west11,9658 USD
europe_west22,3023 USD
europe_west32,3023 USD
europe_west41,9657 USD
europe_west62,5017 USD
europe_west92,0729 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
europe_central20,1941 USD
europe_west10,1657 USD
europe_west20,1941 USD
europe_west30,1941 USD
europe_west40,1657 USD
europe_west60,2109 USD
europe_west90,1748 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
europe_central20,3882 USD
europe_west10,3315 USD
europe_west20,3882 USD
europe_west30,3882 USD
europe_west40,3315 USD
europe_west60,4218 USD
europe_west90,3495 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
europe_central20,7764 USD
europe_west10,663 USD
europe_west20,7764 USD
europe_west30,7764 USD
europe_west40,6629 USD
europe_west60,8436 USD
europe_west90,6991 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
europe_central21,5528 USD
europe_west11,3259 USD
europe_west21,5528 USD
europe_west31,5528 USD
europe_west41,3259 USD
europe_west61,6873 USD
europe_west91,3982 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
europe_central20,1062 USD
europe_west10,0907 USD
europe_west20,1062 USD
europe_west30,1062 USD
europe_west40,0907 USD
europe_west60,1154 USD
europe_west90,0956 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
europe_central20,2125 USD
europe_west10,1814 USD
europe_west20,2125 USD
europe_west30,2125 USD
europe_west40,1814 USD
europe_west60,2309 USD
europe_west90,1913 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
europe_central20,4249 USD
europe_west10,3628 USD
europe_west20,4249 USD
europe_west30,4249 USD
europe_west40,3628 USD
europe_west60,4617 USD
europe_west90,3826 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
europe_central20,8499 USD
europe_west10,7256 USD
europe_west20,8499 USD
europe_west30,8499 USD
europe_west40,7256 USD
europe_west60,9235 USD
europe_west90,7651 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
europe_central21,6997 USD
europe_west11,4512 USD
europe_west21,6997 USD
europe_west31,6997 USD
europe_west41,4511 USD
europe_west61,847 USD
europe_west91,5303 USD

Serie N2D

Aproximaciones de n2d-standard-2:

europe_west10,1069 USD
europe_west20,1252 USD
europe_west30,1252 USD
europe_west40,107 USD
europe_west90,1127 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
europe_west10,2138 USD
europe_west20,2504 USD
europe_west30,2504 USD
europe_west40,2139 USD
europe_west90,2254 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
europe_west10,4275 USD
europe_west20,5007 USD
europe_west30,5007 USD
europe_west40,4279 USD
europe_west90,4509 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
europe_west10,8551 USD
europe_west21,0015 USD
europe_west31,0015 USD
europe_west40,8558 USD
europe_west90,9017 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
europe_west11,7102 USD
europe_west22,0029 USD
europe_west32,0029 USD
europe_west41,7116 USD
europe_west91,8034 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
europe_west10,1442 USD
europe_west20,1689 USD
europe_west30,1689 USD
europe_west40,1443 USD
europe_west90,1521 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
europe_west10,2884 USD
europe_west20,3377 USD
europe_west30,3377 USD
europe_west40,2886 USD
europe_west90,3041 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
europe_west10,5768 USD
europe_west20,6755 USD
europe_west30,6755 USD
europe_west40,5772 USD
europe_west90,6082 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
europe_west11,1535 USD
europe_west21,3509 USD
europe_west31,3509 USD
europe_west41,1545 USD
europe_west91,2164 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
europe_west10,0789 USD
europe_west20,0924 USD
europe_west30,0924 USD
europe_west40,079 USD
europe_west90,0832 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
europe_west10,1578 USD
europe_west20,1848 USD
europe_west30,1848 USD
europe_west40,1579 USD
europe_west90,1664 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
europe_west10,3156 USD
europe_west20,3697 USD
europe_west30,3697 USD
europe_west40,3159 USD
europe_west90,3328 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
europe_west10,6313 USD
europe_west20,7394 USD
europe_west30,7394 USD
europe_west40,6318 USD
europe_west90,6657 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
europe_west11,2625 USD
europe_west21,4787 USD
europe_west31,4787 USD
europe_west41,2636 USD
europe_west91,3314 USD

Serie C2

Aproximaciones de c2-standard-4:

europe_west10,2641 USD
europe_west20,3094 USD
europe_west30,3092 USD
europe_west40,2643 USD
europe_west60,3362 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
europe_west10,5283 USD
europe_west20,6187 USD
europe_west30,6184 USD
europe_west40,5285 USD
europe_west60,6724 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
europe_west11,0565 USD
europe_west21,2375 USD
europe_west31,2368 USD
europe_west41,0571 USD
europe_west61,3449 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
europe_west11,981 USD
europe_west22,3202 USD
europe_west32,3191 USD
europe_west41,982 USD
europe_west62,5216 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
europe_west13,962 USD
europe_west24,6404 USD
europe_west34,6382 USD
europe_west43,964 USD
europe_west65,0432 USD

Serie C2D

Aproximaciones de c2d-standard-2:

europe_west10,115 USD
europe_west20,1345 USD
europe_west30,1345 USD
europe_west40,115 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
europe_west10,2299 USD
europe_west20,269 USD
europe_west30,269 USD
europe_west40,2299 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
europe_west10,4599 USD
europe_west20,5381 USD
europe_west30,5381 USD
europe_west40,4599 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
europe_west10,9198 USD
europe_west21,0762 USD
europe_west31,0762 USD
europe_west40,9198 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
europe_west11,8395 USD
europe_west22,1524 USD
europe_west32,1524 USD
europe_west41,8395 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
europe_west13,2191 USD
europe_west23,7666 USD
europe_west33,7666 USD
europe_west43,2191 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
europe_west16,4383 USD
europe_west27,5333 USD
europe_west37,5333 USD
europe_west46,4383 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
europe_west10,1551 USD
europe_west20,1814 USD
europe_west30,1814 USD
europe_west40,1551 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
europe_west10,3101 USD
europe_west20,3629 USD
europe_west30,3629 USD
europe_west40,3101 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
europe_west10,6203 USD
europe_west20,7258 USD
europe_west30,7258 USD
europe_west40,6203 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
europe_west11,2406 USD
europe_west21,4515 USD
europe_west31,4515 USD
europe_west41,2406 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
europe_west12,4812 USD
europe_west22,9031 USD
europe_west32,9031 USD
europe_west42,4812 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
europe_west14,342 USD
europe_west25,0804 USD
europe_west35,0804 USD
europe_west44,342 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
europe_west18,684 USD
europe_west210,1608 USD
europe_west310,1608 USD
europe_west48,684 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
europe_west10,0949 USD
europe_west20,1111 USD
europe_west30,1111 USD
europe_west40,0949 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
europe_west10,1898 USD
europe_west20,2221 USD
europe_west30,2221 USD
europe_west40,1898 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
europe_west10,3797 USD
europe_west20,4442 USD
europe_west30,4442 USD
europe_west40,3797 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
europe_west10,7593 USD
europe_west20,8885 USD
europe_west30,8885 USD
europe_west40,7593 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
europe_west11,5187 USD
europe_west21,777 USD
europe_west31,777 USD
europe_west41,5187 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
europe_west12,6577 USD
europe_west23,1097 USD
europe_west33,1097 USD
europe_west42,6577 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
europe_west15,3154 USD
europe_west26,2195 USD
europe_west36,2195 USD
europe_west45,3154 USD

Serie C3

Aproximaciones de c3-highcpu-4:

europe_west10,218 USD
europe_west40,2182 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
europe_west10,4361 USD
europe_west40,4365 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
europe_west11,1992 USD
europe_west41,2003 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
europe_west12,3984 USD
europe_west42,4006 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
europe_west14,7969 USD
europe_west44,8013 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
europe_west19,5938 USD
europe_west49,6026 USD

Serie A2

Aproximaciones de a2-highgpu-1g:

europe-west44,3103 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
europe-west48,6205 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
europe-west417,2411 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
europe-west434,4822 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
europe-west465,1222 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
europe-west46,3661 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
europe-west412,7321 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
europe-west425,4643 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
europe-west450,9286 USD

Serie G2

Aproximaciones de g2-standard-4:

europe-west40,8951 USD
Aproximaciones de g2-standard-8:
europe-west41,081 USD
Aproximaciones de g2-standard-12:
europe-west41,2669 USD
Aproximaciones de g2-standard-16:
europe-west41,4528 USD
Aproximaciones de g2-standard-24:
europe-west42,5338 USD
Aproximaciones de g2-standard-32:
europe-west42,1965 USD
Aproximaciones de g2-standard-48:
europe-west45,0677 USD
Aproximaciones de g2-standard-96:
europe-west410,1354 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-east10,0892 USD
asia-east20,1078 USD
asia-northeast10,0989 USD
asia-northeast30,0989 USD
asia-south10,0926 USD
asia-southeast10,0951 USD
australia-southeast10,1093 USD
Aproximaciones de e2-standard-4:
asia-east10,1785 USD
asia-east20,2156 USD
asia-northeast10,1977 USD
asia-northeast30,1977 USD
asia-south10,1851 USD
asia-southeast10,1901 USD
australia-southeast10,2187 USD
Aproximaciones de e2-standard-8:
asia-east10,3569 USD
asia-east20,4313 USD
asia-northeast10,3954 USD
asia-northeast30,3954 USD
asia-south10,3702 USD
asia-southeast10,3802 USD
australia-southeast10,4373 USD
Aproximaciones de e2-standard-16:
asia-east10,7138 USD
asia-east20,8626 USD
asia-northeast10,7909 USD
asia-northeast30,7909 USD
asia-south10,7405 USD
asia-southeast10,7605 USD
australia-southeast10,8747 USD
Aproximaciones de e2-standard-32:
asia-east11,4276 USD
asia-east21,7251 USD
asia-northeast11,5817 USD
asia-northeast31,5817 USD
asia-south11,4809 USD
asia-southeast11,5209 USD
australia-southeast11,7494 USD
Aproximaciones de e2-highmem-2:
asia-east10,1204 USD
asia-east20,1454 USD
asia-northeast10,1333 USD
asia-northeast30,1333 USD
asia-south10,1249 USD
asia-southeast10,1282 USD
australia-southeast10,1475 USD
Aproximaciones de e2-highmem-4:
asia-east10,2407 USD
asia-east20,2909 USD
asia-northeast10,2665 USD
asia-northeast30,2665 USD
asia-south10,2497 USD
asia-southeast10,2564 USD
australia-southeast10,295 USD
Aproximaciones de e2-highmem-8:
asia-east10,4815 USD
asia-east20,5818 USD
asia-northeast10,533 USD
asia-northeast30,533 USD
asia-south10,4994 USD
asia-southeast10,5129 USD
australia-southeast10,59 USD
Aproximaciones de e2-highmem-16:
asia-east10,963 USD
asia-east21,1636 USD
asia-northeast11,0661 USD
asia-northeast31,0661 USD
asia-south10,9989 USD
asia-southeast11,0258 USD
australia-southeast11,1799 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-2:
asia-east10,0659 USD
asia-east20,0796 USD
asia-northeast10,0731 USD
asia-northeast30,0731 USD
asia-south10,0683 USD
asia-southeast10,0702 USD
australia-southeast10,0807 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-4:
asia-east10,1317 USD
asia-east20,1592 USD
asia-northeast10,1461 USD
asia-northeast30,1461 USD
asia-south10,1367 USD
asia-southeast10,1404 USD
australia-southeast10,1614 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-8:
asia-east10,2635 USD
asia-east20,3184 USD
asia-northeast10,2922 USD
asia-northeast30,2922 USD
asia-south10,2733 USD
asia-southeast10,2807 USD
australia-southeast10,3229 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-16:
asia-east10,527 USD
asia-east20,6368 USD
asia-northeast10,5845 USD
asia-northeast30,5845 USD
asia-south10,5467 USD
asia-southeast10,5615 USD
australia-southeast10,6458 USD
Aproximaciones de e2-highcpu-32:
asia-east11,0539 USD
asia-east21,2736 USD
asia-northeast11,169 USD
asia-northeast31,169 USD
asia-south11,0933 USD
asia-southeast11,1229 USD
australia-southeast11,2916 USD

Serie N1

Aproximaciones de n1-standard-2:

asia-northeast10,1402 USD
asia-southeast10,1348 USD
australia-southeast10,155 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,1265 USD
Aproximaciones de n1-standard-4:
asia-northeast10,2803 USD
asia-southeast10,2695 USD
australia-southeast10,31 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,2531 USD
Aproximaciones de n1-standard-8:
asia-northeast10,5606 USD
asia-southeast10,5391 USD
australia-southeast10,6201 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,5061 USD
Aproximaciones de n1-standard-16:
asia-northeast11,1213 USD
asia-southeast11,0782 USD
australia-southeast11,2401 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico1,0123 USD
Aproximaciones de n1-standard-32:
asia-northeast12,2426 USD
asia-southeast12,1564 USD
australia-southeast12,4802 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico2,0245 USD
Aproximaciones de n1-highmem-2:
asia-northeast10,1744 USD
asia-southeast10,1678 USD
australia-southeast10,193 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,1575 USD
Aproximaciones de n1-highmem-4:
asia-northeast10,3489 USD
asia-southeast10,3357 USD
australia-southeast10,3861 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,3151 USD
Aproximaciones de n1-highmem-8:
asia-northeast10,6977 USD
asia-southeast10,6713 USD
australia-southeast10,7721 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,6302 USD
Aproximaciones de n1-highmem-16:
asia-northeast11,3955 USD
asia-southeast11,3426 USD
australia-southeast11,5443 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico1,2603 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-2:
asia-northeast10,1046 USD
asia-southeast10,1005 USD
australia-southeast10,1156 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,0944 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-4:
asia-northeast10,2093 USD
asia-southeast10,201 USD
australia-southeast10,2312 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,1888 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-8:
asia-northeast10,4186 USD
asia-southeast10,4021 USD
australia-southeast10,4624 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,3776 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-16:
asia-northeast10,8371 USD
asia-southeast10,8041 USD
australia-southeast10,9249 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico0,7552 USD
Aproximaciones de n1-highcpu-32:
asia-northeast11,6742 USD
asia-southeast11,6082 USD
australia-southeast11,8498 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico1,5104 USD

Serie N2

Aproximaciones de n2-standard-2:

asia_east10,1293 USD
asia_east20,1563 USD
asia_northeast10,1433 USD
asia_northeast30,1433 USD
asia_south10,1341 USD
asia_southeast10,1378 USD
asia_southeast20,1502 USD
australia_southeast10,1585 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
asia_east10,2586 USD
asia_east20,3125 USD
asia_northeast10,2866 USD
asia_northeast30,2866 USD
asia_south10,2683 USD
asia_southeast10,2756 USD
asia_southeast20,3003 USD
australia_southeast10,3169 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
asia_east10,5173 USD
asia_east20,6251 USD
asia_northeast10,5731 USD
asia_northeast30,5731 USD
asia_south10,5366 USD
asia_southeast10,5511 USD
asia_southeast20,6007 USD
australia_southeast10,6339 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
asia_east11,0346 USD
asia_east21,2502 USD
asia_northeast11,1462 USD
asia_northeast31,1462 USD
asia_south11,0731 USD
asia_southeast11,1022 USD
asia_southeast21,2014 USD
australia_southeast11,2678 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
asia_east12,0691 USD
asia_east22,5003 USD
asia_northeast12,2924 USD
asia_northeast32,2924 USD
asia_south12,1462 USD
asia_southeast12,2044 USD
asia_southeast22,4028 USD
australia_southeast12,5355 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
asia_east10,1745 USD
asia_east20,2108 USD
asia_northeast10,1931 USD
asia_northeast30,1931 USD
asia_south10,181 USD
asia_southeast10,1859 USD
asia_southeast20,2026 USD
australia_southeast10,2138 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
asia_east10,3489 USD
asia_east20,4216 USD
asia_northeast10,3863 USD
asia_northeast30,3863 USD
asia_south10,3619 USD
asia_southeast10,3717 USD
asia_southeast20,4052 USD
australia_southeast10,4275 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
asia_east10,6978 USD
asia_east20,8432 USD
asia_northeast10,7725 USD
asia_northeast30,7725 USD
asia_south10,7238 USD
asia_southeast10,7434 USD
asia_southeast20,8103 USD
australia_southeast10,8551 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
asia_east11,3956 USD
asia_east21,6865 USD
asia_northeast11,545 USD
asia_northeast31,545 USD
asia_south11,4476 USD
asia_southeast11,4868 USD
asia_southeast21,6206 USD
australia_southeast11,7102 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
asia_east10,0955 USD
asia_east20,1154 USD
asia_northeast10,1059 USD
asia_northeast30,1059 USD
asia_south10,099 USD
asia_southeast10,1017 USD
asia_southeast20,1109 USD
australia_southeast10,117 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
asia_east10,1909 USD
asia_east20,2307 USD
asia_northeast10,2118 USD
asia_northeast30,2118 USD
asia_south10,1981 USD
asia_southeast10,2034 USD
asia_southeast20,2217 USD
australia_southeast10,234 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
asia_east10,3819 USD
asia_east20,4615 USD
asia_northeast10,4235 USD
asia_northeast30,4235 USD
asia_south10,3961 USD
asia_southeast10,4069 USD
asia_southeast20,4435 USD
australia_southeast10,468 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
asia_east10,7637 USD
asia_east20,9229 USD
asia_northeast10,8471 USD
asia_northeast30,8471 USD
asia_south10,7923 USD
asia_southeast10,8137 USD
asia_southeast20,887 USD
australia_southeast10,936 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
asia_east11,5275 USD
asia_east21,8458 USD
asia_northeast11,6942 USD
asia_northeast31,6942 USD
asia_south11,5845 USD
asia_southeast11,6275 USD
asia_southeast21,7739 USD
australia_southeast11,8719 USD

Serie N2D

Aproximaciones de n2d-standard-2:

asia_east10,1125 USD
asia_east20,136 USD
asia_northeast10,1247 USD
asia_south10,0641 USD
asia_southeast10,1199 USD
australia_southeast10,1379 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
asia_east10,225 USD
asia_east20,2719 USD
asia_northeast10,2493 USD
asia_south10,1283 USD
asia_southeast10,2397 USD
australia_southeast10,2757 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
asia_east10,45 USD
asia_east20,5438 USD
asia_northeast10,4986 USD
asia_south10,2565 USD
asia_southeast10,4795 USD
australia_southeast10,5515 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
asia_east10,9001 USD
asia_east21,0876 USD
asia_northeast10,9972 USD
asia_south10,513 USD
asia_southeast10,959 USD
australia_southeast11,103 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
asia_east11,8001 USD
asia_east22,1752 USD
asia_northeast11,9945 USD
asia_south11,0261 USD
asia_southeast11,9179 USD
australia_southeast12,206 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
asia_east10,1518 USD
asia_east20,1834 USD
asia_northeast10,168 USD
asia_south10,0865 USD
asia_southeast10,1617 USD
australia_southeast10,186 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
asia_east10,3035 USD
asia_east20,3668 USD
asia_northeast10,3361 USD
asia_south10,173 USD
asia_southeast10,3234 USD
australia_southeast10,372 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
asia_east10,6071 USD
asia_east20,7336 USD
asia_northeast10,6721 USD
asia_south10,346 USD
asia_southeast10,6468 USD
australia_southeast10,744 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
asia_east11,2142 USD
asia_east21,4672 USD
asia_northeast11,3443 USD
asia_south10,6921 USD
asia_southeast11,2936 USD
australia_southeast11,4879 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
asia_east10,0831 USD
asia_east20,1004 USD
asia_northeast10,0921 USD
asia_south10,0473 USD
asia_southeast10,0885 USD
australia_southeast10,1018 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
asia_east10,1661 USD
asia_east20,2007 USD
asia_northeast10,1842 USD
asia_south10,0947 USD
asia_southeast10,177 USD
australia_southeast10,2036 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
asia_east10,3322 USD
asia_east20,4015 USD
asia_northeast10,3685 USD
asia_south10,1894 USD
asia_southeast10,354 USD
australia_southeast10,4071 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
asia_east10,6645 USD
asia_east20,8029 USD
asia_northeast10,737 USD
asia_south10,3787 USD
asia_southeast10,708 USD
australia_southeast10,8143 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
asia_east11,3289 USD
asia_east21,6059 USD
asia_northeast11,4739 USD
asia_south10,7575 USD
asia_southeast11,4159 USD
australia_southeast11,6286 USD

Serie C2

Aproximaciones de c2-standard-4:

asia_east10,278 USD
asia_east20,336 USD
asia_northeast10,308 USD
asia_northeast30,308 USD
asia_south10,2884 USD
asia_southeast10,2962 USD
australia_southeast10,3407 USD
Aproximaciones de c2-standard-8:
asia_east10,5561 USD
asia_east20,672 USD
asia_northeast10,6161 USD
asia_northeast30,6161 USD
asia_south10,5768 USD
asia_southeast10,5924 USD
australia_southeast10,6814 USD
Aproximaciones de c2-standard-16:
asia_east11,1122 USD
asia_east21,3439 USD
asia_northeast11,2321 USD
asia_northeast31,2321 USD
asia_south11,1536 USD
asia_southeast11,1849 USD
australia_southeast11,3629 USD
Aproximaciones de c2-standard-30:
asia_east12,0853 USD
asia_east22,5199 USD
asia_northeast12,3103 USD
asia_northeast32,3103 USD
asia_south12,1631 USD
asia_southeast12,2217 USD
australia_southeast12,5553 USD
Aproximaciones de c2-standard-60:
asia_east14,1706 USD
asia_east25,0397 USD
asia_northeast14,6205 USD
asia_northeast34,6205 USD
asia_south14,3262 USD
asia_southeast14,4433 USD
australia_southeast15,1107 USD

Serie C2D

Aproximaciones de c2d-standard-2:

asia_east10,1209 USD
asia_south10,0689 USD
asia_southeast10,1288 USD
Aproximaciones de c2d-standard-4:
asia_east10,2418 USD
asia_south10,1378 USD
asia_southeast10,2576 USD
Aproximaciones de c2d-standard-8:
asia_east10,4836 USD
asia_south10,2757 USD
asia_southeast10,5153 USD
Aproximaciones de c2d-standard-16:
asia_east10,9672 USD
asia_south10,5513 USD
asia_southeast11,0305 USD
Aproximaciones de c2d-standard-32:
asia_east11,9345 USD
asia_south11,1027 USD
asia_southeast12,0611 USD
Aproximaciones de c2d-standard-56:
asia_east13,3853 USD
asia_south11,9297 USD
asia_southeast13,6069 USD
Aproximaciones de c2d-standard-112:
asia_east16,7706 USD
asia_south13,8593 USD
asia_southeast17,2137 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-2:
asia_east10,1631 USD
asia_south10,093 USD
asia_southeast10,1737 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-4:
asia_east10,3262 USD
asia_south10,1859 USD
asia_southeast10,3475 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-8:
asia_east10,6523 USD
asia_south10,3718 USD
asia_southeast10,695 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-16:
asia_east11,3046 USD
asia_south10,7436 USD
asia_southeast11,39 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-32:
asia_east12,6092 USD
asia_south11,4873 USD
asia_southeast12,78 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-56:
asia_east14,5662 USD
asia_south12,6028 USD
asia_southeast14,865 USD
Aproximaciones de c2d-highmem-112:
asia_east19,1323 USD
asia_south15,2055 USD
asia_southeast19,7299 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-2:
asia_east10,0998 USD
asia_south10,0569 USD
asia_southeast10,1063 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-4:
asia_east10,1996 USD
asia_south10,1138 USD
asia_southeast10,2127 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-8:
asia_east10,3993 USD
asia_south10,2276 USD
asia_southeast10,4254 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-16:
asia_east10,7985 USD
asia_south10,4552 USD
asia_southeast10,8508 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-32:
asia_east11,5971 USD
asia_south10,9104 USD
asia_southeast11,7016 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-56:
asia_east12,7949 USD
asia_south11,5931 USD
asia_southeast12,9778 USD
Aproximaciones de c2d-highcpu-112:
asia_east15,5898 USD
asia_south13,1862 USD
asia_southeast15,9556 USD

Serie C3

Aproximaciones de c3-highcpu-4:

asia_southeast10,2445 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-8:
asia_southeast10,489 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-22:
asia_southeast11,3449 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-44:
asia_southeast12,6897 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-88:
asia_southeast15,3794 USD
Aproximaciones de c3-highcpu-176:
asia_southeast110,7589 USD

Serie A2

Aproximaciones de a2-highgpu-1g:

asia-northeast14,6575 USD
asia-northeast34,6575 USD
asia-southeast14,6163 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-2g:
asia-northeast19,3151 USD
asia-northeast39,3151 USD
asia-southeast19,2327 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-4g:
asia-northeast118,6301 USD
asia-northeast318,6301 USD
asia-southeast118,4653 USD
Aproximaciones de a2-highgpu-8g:
asia-northeast137,2603 USD
asia-northeast337,2603 USD
asia-southeast136,9306 USD
Aproximaciones de a2-megagpu-16g:
asia-northeast170,0363 USD
asia-northeast370,0363 USD
asia-southeast169,5557 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-1g:
asia-southeast17,1328 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-2g:
asia-southeast114,2657 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-4g:
asia-southeast128,5314 USD
Aproximaciones de a2-ultragpu-8g:
asia-southeast157,0628 USD

Precios en Oriente Medio

Serie N2

Aproximaciones de n2-standard-2:

me_west10,1229 USD
Aproximaciones de n2-standard-4:
me_west10,2457 USD
Aproximaciones de n2-standard-8:
me_west10,4914 USD
Aproximaciones de n2-standard-16:
me_west10,9828 USD
Aproximaciones de n2-standard-32:
me_west11,9657 USD
Aproximaciones de n2-highmem-2:
me_west10,1657 USD
Aproximaciones de n2-highmem-4:
me_west10,3315 USD
Aproximaciones de n2-highmem-8:
me_west10,6629 USD
Aproximaciones de n2-highmem-16:
me_west11,3259 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-2:
me_west10,0907 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-4:
me_west10,1814 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-8:
me_west10,3628 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-16:
me_west10,7256 USD
Aproximaciones de n2-highcpu-32:
me_west11,4511 USD

Serie N2D

Aproximaciones de n2d-standard-2:

me_west10,1069 USD
Aproximaciones de n2d-standard-4:
me_west10,2138 USD
Aproximaciones de n2d-standard-8:
me_west10,4275 USD
Aproximaciones de n2d-standard-16:
me_west10,8551 USD
Aproximaciones de n2d-standard-32:
me_west11,7101 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-2:
me_west10,1442 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-4:
me_west10,2884 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-8:
me_west10,5767 USD
Aproximaciones de n2d-highmem-16:
me_west11,1535 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-2:
me_west10,0789 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-4:
me_west10,1578 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-8:
me_west10,3156 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-16:
me_west10,6312 USD
Aproximaciones de n2d-highcpu-32:
me_west11,2625 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.

Precios de las SKUs en América

Serie E2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Los Ángeles (us-west2) $0.0301288 por hora de vCPU
Las Vegas (us-west4) $0.028252 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us-east4) $0.028252 por hora de vCPU
Montreal (northamerica-northeast1) $0.0276149 por hora de vCPU
Toronto (northamerica-northeast2) $0.0276149 por hora de vCPU
Sao Paulo (southamerica-east1) $0.0398176 por hora de vCPU
Otras regiones de América $0.0250826 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Los Ángeles (us-west2) $0.0040376 por hora de GB
Las Vegas (us-west4</code>) $0.0037846 por hora de GB
Norte de Virginia (us-east4) $0.0037846 por hora de GB
Montreal (northamerica-northeast1) $0.0037007 por hora de GB
Toronto (northamerica-northeast2) $0.0037007 por hora de GB
Sao Paulo (southamerica-east1) $0.005336 por hora de GB
Otras regiones de América $0.0033614 por hora de GB

Serie N1

vCPU

Ubicación Precio por hora
Norte de Virginia (us-east4) $0.04094575 por hora de vCPU
Montreal (northamerica-northeast1) $0.0400223 por hora de vCPU
Otras regiones de América $0.03635495 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Norte de Virginia (us-east4) $0.00548665 por hora de GB
Montreal (northamerica-northeast1) $0.0053636 por hora de GB
Otras regiones de América $0.0048783 por hora de GB

Serie N2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.0400223 por hora de vCPU
Toronto (northamerica_northeast2) $0.0400223 por hora de vCPU
São Paulo (southamerica_east1) $0.057707 por hora de vCPU
Iowa (us_central1) $0.0363527 por hora de vCPU
Carolina del Sur (us_east1) $0.0363527 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us_east4) $0.0409457 por hora de vCPU
Dallas (us_south1) $0.0428962 por hora de vCPU
Oregón (us_west1) $0.0363527 por hora de vCPU
Los Ángeles (us_west2) $0.0436655 por hora de vCPU
Salt Lake City (us_west3) $0.0436655 por hora de vCPU
Las Vegas (us_west4) $0.0409434 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.0053636 por hora de GB
Toronto (northamerica_northeast2) $0.0053636 por hora de GB
São Paulo (southamerica_east1) $0.0077337 por hora de GB
Iowa (us_central1) $0.0048725 por hora de GB
Carolina del Sur (us_east1) $0.0048725 por hora de GB
Norte de Virginia (us_east4) $0.0054867 por hora de GB
Dallas (us_south1) $0.00575 por hora de GB
Oregón (us_west1) $0.0048725 por hora de GB
Los Ángeles (us_west2) $0.0058523 por hora de GB
Salt Lake City (us_west3) $0.0058523 por hora de GB
Las Vegas (us_west4) $0.0054867 por hora de GB

Serie N2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.0348197 por hora de vCPU
São Paulo (southamerica_east1) $0.0502055 por hora de vCPU
Iowa (us_central1) $0.0316273 por hora de vCPU
Carolina del Sur (us_east1) $0.0316273 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us_east4) $0.0356224 por hora de vCPU
Oregón (us_west1) $0.0316273 por hora de vCPU
Los Ángeles (us_west2) $0.0379891 por hora de vCPU
Las Vegas (us_west4) $0.0356224 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.0046667 por hora de GB
São Paulo (southamerica_east1) $0.0067287 por hora de GB
Iowa (us_central1) $0.0042389 por hora de GB
Carolina del Sur (us_east1) $0.0042389 por hora de GB
Norte de Virginia (us_east4) $0.0047736 por hora de GB
Oregón (us_west1) $0.0042389 por hora de GB
Los Ángeles (us_west2) $0.005091 por hora de GB
Las Vegas (us_west4) $0.0047736 por hora de GB

Serie C2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.04301 por hora de vCPU
São Paulo (southamerica_east1) $0.0620356 por hora de vCPU
Iowa (us_central1) $0.039077 por hora de vCPU
Carolina del Sur (us_east1) $0.039077 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us_east4) $0.0440105 por hora de vCPU
Oregón (us_west1) $0.039077 por hora de vCPU
Los Ángeles (us_west2) $0.046943 por hora de vCPU
Salt Lake City (us_west3) $0.04692 por hora de vCPU
Las Vegas (us_west4) $0.0440105 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Montreal (northamerica_northeast1) $0.00575 por hora de GB
São Paulo (southamerica_east1) $0.0083133 por hora de GB
Iowa (us_central1) $0.0052325 por hora de GB
Carolina del Sur (us_east1) $0.0052325 por hora de GB
Norte de Virginia (us_east4) $0.005888 por hora de GB
Oregón (us_west1) $0.0052325 por hora de GB
Los Ángeles (us_west2) $0.0062905 por hora de GB
Salt Lake City (us_west3) $0.006325 por hora de GB
Las Vegas (us_west4) $0.005888 por hora de GB

Serie C2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us_central1) $0.0339974 por hora de vCPU
Carolina del Sur (us_east1) $0.0339974 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us_east4) $0.0382904 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Iowa (us_central1) $0.0045528 por hora de GB
Carolina del Sur (us_east1) $0.0045528 por hora de GB
Norte de Virginia (us_east4) $0.0051267 por hora de GB

Serie C3

vCPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us_central1) $0.03908 por hora de vCPU
Carolina del Sur (us_east1) $0.03908 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us_east4) $0.04401 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Iowa (us_central1) $0.00524 por hora de GB
Carolina del Sur (us_east1) $0.00524 por hora de GB
Norte de Virginia (us_east4) $0.0059 por hora de GB

Serie A2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.0363527 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us-east4) $0.0363527 por hora de vCPU
Las Vegas (us-west4) $0.0409457 por hora de vCPU
Otras regiones de América $0.0363527 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.0048725 por hora de GB
Norte de Virginia (us-east4) $0.0048725 por hora de GB
Las Vegas (us-west4) $0.0054867 por hora de GB
Otras regiones de América $0.0048725 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $4.51729 por hora de GPU (A100 80 GB)
Norte de Virginia (us-east4) $5.08783 por hora de GPU (A100 80 GB)
Las Vegas (us-west4) $3.5673 por hora de GPU (A100 40 GB)
Otras regiones de América $3.3741 por hora de GPU (A100 40 GB)

Serie A3

vCPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.0293227 por hora de vCPU
Norte de Virginia (us-east4) $0.0293227 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.0025534 por hora de GB
Norte de Virginia (us-east4) $0.0025534 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $11.2660332 por hora de GPU (H100 80 GB)
Norte de Virginia (us-east4) $11.2660336 por hora de GPU (H100 80 GB)

Serie G2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.02874 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.00337 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Iowa (us-central1) $0.64405 por hora de GPU

Precios de las SKUs en Europa

Serie E2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe-west1) $0.0275919 por hora de vCPU
Londres (europe-west2) $0.0323184 por hora de vCPU
Fráncfort (europe-west3) $0.0323184 por hora de vCPU
Países Bajos (europe-west4) $0.0276149 por hora de vCPU
Zúrich (europe-west6) $0.0350968 por hora de vCPU
París (europe-west9) $0.0351164 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe-west1) $0.0036984 por hora de GB
Londres (europe-west2) $0.0043309 por hora de GB
Fráncfort (europe-west3) $0.0043309 por hora de GB
Países Bajos (europe-west4) $0.0037007 por hora de GB
Zúrich (europe-west6) $0.0047035 por hora de GB
París (europe-west9) $0.0047069 por hora de GB

Serie N1

vCPU

Ubicación Precio por hora
Londres (europe-west2) $0.0468395 por hora de vCPU
Otras regiones de Europa $0.0421268 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Londres (europe-west2) $0.0062767 por hora de GB
Otras regiones de Europa $0.0056373 por hora de GB

Serie N2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Varsovia (europe_central2) $0.0468395 por hora de vCPU
Bélgica (europe_west1) $0.0399889 por hora de vCPU
Londres (europe_west2) $0.0468395 por hora de vCPU
Fráncfort (europe_west3) $0.0468395 por hora de vCPU
Países Bajos (europe_west4) $0.0399879 por hora de vCPU
Zúrich (europe_west6) $0.050899 por hora de vCPU
París (europe_west9) $0.0421693 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Varsovia (europe_central2) $0.0062767 por hora de GB
Bélgica (europe_west1) $0.0053602 por hora de GB
Londres (europe_west2) $0.0062767 por hora de GB
Fráncfort (europe_west3) $0.0062767 por hora de GB
Países Bajos (europe_west4) $0.0053598 por hora de GB
Zúrich (europe_west6) $0.0068195 por hora de GB
París (europe_west9) $0.0056522 por hora de GB

Serie N2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe_west1) $0.0347909 por hora de vCPU
Londres (europe_west2) $0.0407502 por hora de vCPU
Fráncfort (europe_west3) $0.0407502 por hora de vCPU
Países Bajos (europe_west4) $0.0348197 por hora de vCPU
París (europe_west9) $0.0366873 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe_west1) $0.0046632 por hora de GB
Londres (europe_west2) $0.0054602 por hora de GB
Fráncfort (europe_west3) $0.0054602 por hora de GB
Países Bajos (europe_west4) $0.0046667 por hora de GB
París (europe_west9) $0.0049174 por hora de GB

Serie C2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe_west1) $0.042987 por hora de vCPU
Londres (europe_west2) $0.0503527 por hora de vCPU
Fráncfort (europe_west3) $0.050347 por hora de vCPU
Países Bajos (europe_west4) $0.0430215 por hora de vCPU
Zúrich (europe_west6) $0.0547055 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Bélgica (europe_west1) $0.0057615 por hora de GB
Londres (europe_west2) $0.006747 por hora de GB
Fráncfort (europe_west3) $0.006739 por hora de GB
Países Bajos (europe_west4) $0.0057615 por hora de GB
Zúrich (europe_west6) $0.007337 por hora de GB

Serie C2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Londres (europe_west2) $0.0438012 por hora de vCPU
Países Bajos (europe_west4) $0.0374336 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Londres (europe_west2) $0.005865 por hora de GB
Países Bajos (europe_west4) $0.0050128 por hora de GB

Serie C3

vCPU

Ubicación Precio por hora
Londres (europe_west1) $0.04299 por hora de vCPU
Países Bajos (europe_west4) $0.04302 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Londres (europe_west1) $0.00576 por hora de GB
Países Bajos (europe_west4) $0.00577 por hora de GB

Serie A2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $0.0400223 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $0.0053636 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $3.3741 por hora de GPU (A100 40 GB)
Países Bajos (europe-west4) $4.97399 por hora de GPU (A100 80 GB)

Serie G2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $0.03164 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $0.00371 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Países Bajos (europe-west4) $0.70916 por hora de GPU

Precios de las SKUs en Asia-Pacífico

Serie E2

SKUs de los tipos de máquina de predicción E2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia-east1) $0.0290432 por hora de vCPU
Hong Kong (asia-east2) $0.0350968 por hora de vCPU
Tokio (asia-northeast1) $0.0322299 por hora de vCPU
Seúl (asia-northeast3) $0.0322299 por hora de vCPU
Bombay (asia-south1) $0.0301288 por hora de vCPU
Singapur (asia-southeast1) $0.0309453 por hora de vCPU
Sídney (australia-southeast1) $0.0355925 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia-east1) $0.0038927 por hora de GB
Hong Kong (asia-east2) $0.0047035 por hora de GB
Tokio (asia-northeast1) $0.0042999 por hora de GB
Seúl (asia-northeast3) $0.0042999 por hora de GB
Bombay (asia-south1) $0.0040376 por hora de GB
Singapur (asia-southeast1) $0.0041458 por hora de GB
Sídney (australia-southeast1) $0.004769 por hora de GB

Serie N1

SKUs de los tipos de máquina de predicción N1

vCPU

Ubicación Precio por hora
Tokio (asia-northeast1) $0.0467107 por hora de vCPU
Singapur (asia-southeast1) $0.04484885 por hora de vCPU
Sídney (australia-southeast1) $0.0515844 por hora de vCPU
Otras regiones de Asia-Pacífico $0.0421268 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Tokio (asia-northeast1) $0.00623185 por hora de GB
Singapur (asia-southeast1) $0.0060099 por hora de GB
Sídney (australia-southeast1) $0.00691265 por hora de GB
Otras regiones de Asia-Pacífico $0.0056373 por hora de GB

Serie N2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0420923 por hora de vCPU
Hong Kong (asia_east2) $0.0508656 por hora de vCPU
Tokio (asia_northeast1) $0.0467107 por hora de vCPU
Seúl (asia_northeast3) $0.0467107 por hora de vCPU
Bombay (asia_south1) $0.0436655 por hora de vCPU
Singapur (asia_southeast1) $0.0448488 por hora de vCPU
Yakarta (asia_southeast2) $0.0488853 por hora de vCPU
Sídney (australia_southeast1) $0.0515844 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0056419 por hora de GB
Hong Kong (asia_east2) $0.0068172 por hora de GB
Tokio (asia_northeast1) $0.0062318 por hora de GB
Seúl (asia_northeast3) $0.0062318 por hora de GB
Bombay (asia_south1) $0.0058512 por hora de GB
Singapur (asia_southeast1) $0.0060099 por hora de GB
Yakarta (asia_southeast2) $0.0065504 por hora de GB
Sídney (australia_southeast1) $0.0069126 por hora de GB

Serie N2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0366206 por hora de vCPU
Hong Kong (asia_east2) $0.0442531 por hora de vCPU
Tokio (asia_northeast1) $0.0406387 por hora de vCPU
Bombay (asia_south1) $0.0208725 por hora de vCPU
Singapur (asia_southeast1) $0.0390184 por hora de vCPU
Sídney (australia_southeast1) $0.0448787 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0049082 por hora de GB
Hong Kong (asia_east2) $0.0059305 por hora de GB
Tokio (asia_northeast1) $0.0054222 por hora de GB
Bombay (asia_south1) $0.0027979 por hora de GB
Singapur (asia_southeast1) $0.005229 por hora de GB
Sídney (australia_southeast1) $0.0060145 por hora de GB

Serie C2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.045249 por hora de vCPU
Hong Kong (asia_east2) $0.0546802 por hora de vCPU
Tokio (asia_northeast1) $0.0502136 por hora de vCPU
Seúl (asia_northeast3) $0.0502136 por hora de vCPU
Bombay (asia_south1) $0.0469407 por hora de vCPU
Singapur (asia_southeast1) $0.0482126 por hora de vCPU
Sídney (australia_southeast1) $0.055453 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0060651 por hora de GB
Hong Kong (asia_east2) $0.0073289 por hora de GB
Tokio (asia_northeast1) $0.0066987 por hora de GB
Seúl (asia_northeast3) $0.0066987 por hora de GB
Bombay (asia_south1) $0.0062905 por hora de GB
Singapur (asia_southeast1) $0.0064607 por hora de GB
Sídney (australia_southeast1) $0.0074313 por hora de GB

Serie C2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0393656 por hora de vCPU
Singapur (asia_southeast1) $0.0419417 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Taiwán (asia_east1) $0.0052716 por hora de GB
Singapur (asia_southeast1) $0.0056166 por hora de GB

Serie C3

vCPU

Ubicación Precio por hora
Singapur (asia_southeast1) $0.04821 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Singapur (asia_southeast1) $0.00646 por hora de GB

Serie A2

SKUs de los tipos de máquina de predicción A2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Tokio (asia-northeast1) $0.0467107 por hora de vCPU
Seúl (asia-northeast3) $0.0467107 por hora de vCPU
Singapur (asia-southeast1) $0.0448488 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Tokio (asia-northeast1) $0.00623185 por hora de GB
Seúl (asia-northeast3) $0.0062318 por hora de GB
Singapur (asia-southeast1) $0.0060099 por hora de GB

GPU

Ubicación Precio por hora
Tokio (asia-northeast1) $3.5673 por hora de GPU (A100 40 GB)
Seúl (asia-northeast3) $3.5673 por hora de GPU (A100 40 GB)
Singapur (asia-southeast1) $3.5673 por hora de GPU (A100 40 GB)
Singapur (asia-southeast1) $5.57298 por hora de GPU (A100 80 GB)

Precios de las SKUs en Oriente Medio

Serie N2

vCPU

Ubicación Precio por hora
Tel Aviv (me_west1) $0.0399879 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Tel Aviv (me_west1) $0.0053598 por hora de GB

Serie N2D

vCPU

Ubicación Precio por hora
Tel Aviv (me_west1) $0.03479 por hora de vCPU

RAM

Ubicación Precio por hora
Tel Aviv (me_west1) $0.0046628 por hora de GB

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:

3920 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.04 minutes
4277 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 51.324 minutes
3849 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 46.188 minutes
3961 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.532 minutes

Como cada tarea se ejecuta durante más de 10 minutos, se cobrará cada minuto de procesamiento:

($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 52 minutes * 1 node = $0.0685711
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 47 minutes * 1 node = $0.061977725
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964

El coste total del mes es de 0,26 USD.

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.

Explicaciones basadas en ejemplos

Los precios de las explicaciones basadas en ejemplos son los que se indican a continuación:

  • 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.

Tipos de máquina

América

Europa

Asia-Pacífico

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.

Los precios de las instancias de a2-highgpu incluyen los costes de los aceleradores NVIDIA_TESLA_A100.

Aceleradores

América

Europa

Asia-Pacífico

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.

Discos

América

Europa

Asia-Pacífico

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:

  1. Todo uso está sujeto a la política de cuotas de Neural Architecture Search.
  2. 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.
  3. Para conseguir descuentos por volumen, ponte en contacto con el equipo de Ventas.
  4. 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.

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 diferentes, por lo que sus nodos no son comparables.
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.

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 15.000 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 inserciones, 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:

Explorador de métricas para averiguar el número de nodos que se han usado.
Explorador de métricas para averiguar el número de nodos que se han usado.

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
Nodo de entrega online optimizada N/A N/A
Nodo de entrega online de Bigtable (1 nodo) × (24 horas/día) × (30 días/mes) = 720 horas de nodo 720 horas de nodo × (0,94 por hora de nodo) = 677 USD
Almacenamiento de entrega online de Bigtable (2,5 TB al mes) × (1000 GB/TB) = 2500 GB al mes 2500 GB al mes × (0,25 por GB al mes) = 625 USD
Total (Total) 1326 USD

Carga de trabajo con muchas consultas por segundo: servicio online optimizado con 10 GB de datos no insertados (5 GB actualizados cada día) y 2000 CPS.

Operaciones Uso mensual Coste mensual
Nodo de tratamiento de datos (5 GB/día) × (30 días/mes) × (1000 MB/GB) × (1 hora de nodo / 100 MB) = 1500 horas de nodo 1500 horas de nodo × (0,08 por hora de nodo) = 120 USD
Nodo de entrega online optimizada Roundup(10 GB × (1 nodo / 200 GB)) = 1 × máximo(2 réplicas predeterminadas, 2000 CPS × (1 réplica / 500 CPS)) = 4 nodos en total × (24 horas/día) × (30 días/mes) =2880 horas de nodo 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 × máximo(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 en 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. Se te facturará el coste de recompilar el índice al mismo ritmo que una actualización por lotes, además de los costes de actualización en streaming.

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:

    (1.5 GB * $3.50) + ((0.1 GB + 0.2 GB) * $3.50) = $6.30

Vertex AI Workbench

Selecciona las pestañas "Instancias", "Cuadernos gestionados" o "Cuadernos gestionados por usuarios" para obtener información sobre los precios.

Instancias


En las tablas de abajo figura el precio por hora aproximado de diversas configuraciones de máquinas virtuales. 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.

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.

CPUs

Memoria

Aceleradores

Discos

Cuadernos gestionados

Cuadernos gestionados por usuarios

Recursos adicionales de Google Cloud

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).

Colab Enterprise

Para obtener información sobre los precios de Colab Enterprise, consulta los precios de Colab Enterprise.

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
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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.

Para ver el estado actual de tu facturación en la consola de Google Cloud, incluidos el uso y la factura en curso, visita la página Facturación. Si quieres obtener más información sobre cómo gestionar tu cuenta, consulta la documentación de Facturación de Cloud o la página de asistencia para pagos y facturación.

Siguientes pasos