Precios de Vertex AI

Los costes de la versión de Vertex AI no varían con respecto a los de los productos actuales que sustituye Vertex AI. Por ejemplo, el coste que conlleva entrenar un modelo de clasificación de imágenes de AutoML es el mismo si lo entrenas con Vertex AI o con AutoML Vision.

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 los SKU de Cloud Platform.

Precios de Vertex AI comparados con los precios antiguos de AI Platform

Los precios de las operaciones de Vertex AI y los de las operaciones antiguas equivalentes son los mismos para cada operación. Por ejemplo, si entrenas un modelo con AI Platform Training, el coste será el mismo que el de entrenar un modelo con Vertex AI Training.

Si usas productos antiguos de AI Platform, es posible que la facturación se exprese en forma de "unidades de entrenamiento".

Modelos de AutoML Vertex

En el caso de los modelos de AutoML, pagas por tres actividades principales:

  • Entrenar el modelo
  • Desplegar el modelo en un punto de conexión
  • 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 recursos.

El tiempo necesario para entrenar el 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 punto final, 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 no se hayan podido desplegar.

Selecciona un tipo de modelo a continuación para consultar información sobre los precios.

Datos de imagen

Operación Precio por hora de nodo (clasificación) Precio por hora de nodo (detección de objetos)
Formación 3,465 USD 3,465 USD
Entrenamiento (modelo perimetral 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 acción)
Formación 3,234 USD 3,300 USD
Entrenamiento (modelo perimetral en el dispositivo) 10,78 USD 11,00 USD
Predictions 0,462 USD 0,550 USD

Datos tabulares

Operación Precio por hora de nodo para la clasificación o la regresión Precio de las previsiones
Formación 21,252 USD 21,252 USD
Predicción El mismo precio que las predicciones para modelos con entrenamiento personalizado 1 USD por cada 1000 previsiones (solo por lotes)
Despliegue antiguo 0,004055 USD N/D
Predicción y explicación online 0,231 USD N/D
Predicción por lotes antigua 1,276 USD N/D

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

Formación 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 versiones antiguas)

Los precios de las solicitudes de predicción de texto de AutoML 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 caracteres de marcado, como las etiquetas HTML o XML).

Si el texto incluido en una solicitud de predicción contiene más de 1000 caracteres, se cuenta otro registro de texto por cada 1000 caracteres. Por ejemplo, si envías tres solicitudes que contengan 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.

Modelos con entrenamiento personalizado

Formación

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 máquinas 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 aceleradores de cada tipo que utilices.

Tipos de máquina

América

Europa

Asia-Pacífico

Aceleradores

América

Europa

Asia-Pacífico

Discos

América

Europa

Asia-Pacífico

Al entrenar tus modelos, se te cobra:

  • En incrementos de un minuto.
  • Por un mínimo de 10 minutos en cada tarea de entrenamiento.
  • Desde el momento en que se aprovisionan los recursos para una tarea hasta que esta finaliza.

Niveles de escalabilidad con configuraciones predefinidas (AI Platform Training)

Cuando entrenas 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. Más información sobre los niveles de escalabilidad

Tipos de máquinas con configuraciones personalizadas

Si usas Vertex AI o seleccionas CUSTOM como nivel de escalabilidad para AI Platform Training, puedes controlar el número y el tipo de máquinas virtuales que se deben utilizar para la instancia maestra, el trabajador y el parámetro del clúster. Consulta más información sobre los tipos de máquinas 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.

Predicción y explicación

En esta tabla figuran los precios de la predicción por lotes, de la predicción online y de las explicaciones online por hora de nodo. Una hora de nodo representa el tiempo que emplea una máquina virtual para ejecutar una tarea de predicción o para mantenerse lista a la espera de nuevas solicitudes de predicción.

América

Predicción
Predicciones y explicaciones
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
n1-standard-2 Aproximaciones:
us-east4 0,123 USD
northamerica-northeast1 0,1203 USD
Otras regiones de América 0,1093 USD
n1-standard-4 Aproximaciones:
us-east4 0,2461 USD
northamerica-northeast1 0,2405 USD
Otras regiones de América 0,2186 USD
n1-standard-8 Aproximaciones:
us-east4 0,4922 USD
northamerica-northeast1 0,4811 USD
Otras regiones de América 0,4372 USD
n1-standard-16 Aproximaciones:
us-east4 0,9843 USD
northamerica-northeast1 0,9622 USD
Otras regiones de América 0,8744 USD
n1-standard-32 Aproximaciones:
us-east4 1,9687 USD
northamerica-northeast1 1,9243 USD
Otras regiones de América 1,7488 USD
n1-highmem-2 Aproximaciones:
us-east4 0,1532 USD
northamerica-northeast1 0,1498 USD
Otras regiones de América 0,1361 USD
n1-highmem-4 Aproximaciones:
us-east4 0,3064 USD
northamerica-northeast1 0,2995 USD
Otras regiones de América 0,2723 USD
n1-highmem-8 Aproximaciones:
us-east4 0,6129 USD
northamerica-northeast1 0,5991 USD
Otras regiones de América 0,5445 USD
n1-highmem-16 Aproximaciones:
us-east4 1,2257 USD
northamerica-northeast1 1,1982 USD
Otras regiones de América 1,089 USD
n1-highmem-32 Aproximaciones:
us-east4 2,4515 USD
northamerica-northeast1 2,3963 USD
Otras regiones de América 2,178 USD
n1-highcpu-2 Aproximaciones:
us-east4 0,0918 USD
northamerica-northeast1 0,0897 USD
Otras regiones de América 0,0815 USD
n1-highcpu-4 Aproximaciones:
us-east4 0,1835 USD
northamerica-northeast1 0,1794 USD
Otras regiones de América 0,163 USD
n1-highcpu-8 Aproximaciones:
us-east4 0,3671 USD
northamerica-northeast1 0,3588 USD
Otras regiones de América 0,326 USD
n1-highcpu-16 Aproximaciones:
us-east4 0,7341 USD
northamerica-northeast1 0,7176 USD
Otras regiones de América 0,6519 USD
n1-highcpu-32 Aproximaciones:
us-east4 1,4683 USD
northamerica-northeast1 1,4352 USD
Otras regiones de América 1,3039 USD

Europa

Predicción
Predicciones y explicaciones
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
n1-standard-2 Aproximaciones:
europe-west2 0,1408 USD
Otras regiones de Europa 0,1265 USD
n1-standard-4 Aproximaciones:
europe-west2 0,2815 USD
Otras regiones de Europa 0,2531 USD
n1-standard-8 Aproximaciones:
europe-west2 0,563 USD
Otras regiones de Europa 0,5061 USD
n1-standard-16 Aproximaciones:
europe-west2 1,126 USD
Otras regiones de Europa 1,0123 USD
n1-standard-32 Aproximaciones:
europe-west2 2,2521 USD
Otras regiones de Europa 2,0245 USD
n1-highmem-2 Aproximaciones:
europe-west2 0,1753 USD
Otras regiones de Europa 0,1575 USD
n1-highmem-4 Aproximaciones:
europe-west2 0,3506 USD
Otras regiones de Europa 0,3151 USD
n1-highmem-8 Aproximaciones:
europe-west2 0,7011 USD
Otras regiones de Europa 0,6302 USD
n1-highmem-16 Aproximaciones:
europe-west2 1,4022 USD
Otras regiones de Europa 1,2603 USD
n1-highmem-32 Aproximaciones:
europe-west2 2,8044 USD
Otras regiones de Europa 2,5206 USD
n1-highcpu-2 Aproximaciones:
europe-west2 0,105 USD
Otras regiones de Europa 0,0944 USD
n1-highcpu-4 Aproximaciones:
europe-west2 0,21 USD
Otras regiones de Europa 0,1888 USD
n1-highcpu-8 Aproximaciones:
europe-west2 0,4199 USD
Otras regiones de Europa 0,3776 USD
n1-highcpu-16 Aproximaciones:
europe-west2 0,8398 USD
Otras regiones de Europa 0,7552 USD
n1-highcpu-32 Aproximaciones:
europe-west2 1,6796 USD
Otras regiones de Europa 1,5104 USD

Asia‑Pacífico

Predicción
Predicciones y explicaciones
Tipos de máquina: precio por hora de nodo
n1-standard-2 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,1402 USD
asia-southeast1 0,1348 USD
australia-southeast1 0,155 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,1265 USD
n1-standard-4 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,2803 USD
asia-southeast1 0,2695 USD
australia-southeast1 0,31 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,2531 USD
n1-standard-8 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,5606 USD
asia-southeast1 0,5391 USD
australia-southeast1 0,6201 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,5061 USD
n1-standard-16 Aproximaciones:
asia-northeast1 1,1213 USD
asia-southeast1 1,0782 USD
australia-southeast1 1,2401 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 1,0123 USD
n1-standard-32 Aproximaciones:
asia-northeast1 2,2426 USD
asia-southeast1 2,1564 USD
australia-southeast1 2,4802 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 2,0245 USD
n1-highmem-2 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,1744 USD
asia-southeast1 0,1678 USD
australia-southeast1 0,193 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,1575 USD
n1-highmem-4 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,3489 USD
asia-southeast1 0,3357 USD
australia-southeast1 0,3861 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,3151 USD
n1-highmem-8 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,6977 USD
asia-southeast1 0,6713 USD
australia-southeast1 0,7721 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,6302 USD
n1-highmem-16 Aproximaciones:
asia-northeast1 1,3955 USD
asia-southeast1 1,3426 USD
australia-southeast1 1,5443 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 1,2603 USD
n1-highmem-32 Aproximaciones:
asia-northeast1 2,791 USD
asia-southeast1 2,6852 USD
australia-southeast1 3,0885 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 2,5206 USD
n1-highcpu-2 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,1046 USD
asia-southeast1 0,1005 USD
australia-southeast1 0,1156 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,0944 USD
n1-highcpu-4 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,2093 USD
asia-southeast1 0,201 USD
australia-southeast1 0,2312 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,1888 USD
n1-highcpu-8 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,4186 USD
asia-southeast1 0,4021 USD
australia-southeast1 0,4624 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,3776 USD
n1-highcpu-16 Aproximaciones:
asia-northeast1 0,8371 USD
asia-southeast1 0,8041 USD
australia-southeast1 0,9249 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,7552
n1-highcpu-32 Aproximaciones:
asia-northeast1 1,6742 USD
asia-southeast1 1,6082 USD
australia-southeast1 1,8498 USD
Otras regiones de Asia-Pacífico 1,5104 USD

Cada tipo de máquina se cobra como dos SKU independientes en tu factura de Google Cloud:

  • Coste de vCPU calculado en vCPU por hora
  • Coste de RAM calculado en GB por hora

Los precios de los tipos de máquinas que figuran en la tabla anterior son un cálculo aproximado del coste total por hora de cada nodo de predicción de la versión del modelo que usa el tipo de máquina en cuestión. Por ejemplo, el tipo de máquina n1-highcpu-32 incluye 32 vCPU y 28,8 GB de RAM; por lo tanto, el precio por hora y nodo equivale a 32 vCPU por hora + 28,8 GB por hora.

Los precios de la tabla anterior te sirven para calcular el coste de la predicción. En la tabla siguiente se muestran los precios por vCPU y RAM de los tipos de máquinas de predicción, que reflejan de forma más precisa los SKU por los que se te cobra:

América

SKUs de tipo de máquina de predicción
vCPU
Norte de Virginia (us-east4) 0,04094575 USD por hora de vCPU
Montreal (northamerica-northeast1) 0,0400223 USD por hora de vCPU
Otras regiones de América 0,03635495 USD por hora de vCPU
RAM
Norte de Virginia (us-east4) 0,00548665 USD por GB por hora
Montreal (northamerica-northeast1) 0,0053636 USD por GB por hora
Otras regiones de América 0,0048783 USD por GB por hora

Europa

SKUs de tipo de máquina de predicción
vCPU
Londres (europe-west2) 0,0468395 USD por hora de vCPU
Otras regiones de Europa 0,0421268 USD por hora de vCPU
RAM
Londres (europe-west2) 0,0062767 USD por GB por hora
Otras regiones de Europa 0,0056373 USD por GB por hora

Asia‑Pacífico

SKUs de tipo de máquina de predicción
vCPU
Tokio (asia-northeast1) 0,0467107 USD por hora de vCPU
Singapur (asia-southeast1) 0,04484885 USD por hora de vCPU
Sídney (australia-southeast1) 0,0515844 USD por hora de vCPU
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,0421268 USD por hora de vCPU
RAM
Tokio (asia-northeast1) 0,00623185 USD por GB por hora
Singapur (asia-southeast1) 0,0060099 USD por GB por hora
Sídney (australia-southeast1) 0,00691265 USD por GB por hora
Otras regiones de Asia-Pacífico 0,0056373 USD por GB por hora

También puedes usar aceleradores de GPU para hacer predicciones. Las GPU se cobran aparte de los precios que figuran en la tabla anterior. En la tabla siguiente se muestran los precios de los distintos tipos de GPU:

América

Aceleradores: precio por hora
NVIDIA_TESLA_K80
Iowa (us-central1) 0,5175 USD
Carolina del Sur (us-east1) 0,5175 USD
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_K80
Bélgica (europe-west1) 0,5635 USD
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_K80
Taiwán (asia-east1) 0,5635 USD
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 No disponible

Los precios se determinan por GPU; por lo tanto, si usas varias en cada nodo de predicción o si tu versión se escala para utilizar varios nodos, el coste aumenta 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. En el caso de la predicción 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 varía según la región y 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 máquinas antiguos (MLS1) y de la predicción por lotes

  • El tiempo de ejecución de un nodo se mide en incrementos de un minuto, que se redondean al alza. Por ejemplo, si un nodo se ejecuta durante 20,1 minutos, el coste se debe calcular como si fueran 21 minutos.
  • El tiempo de ejecución de los nodos que se ejecutan durante menos de 10 minutos se redondea a dicha cifra. Por ejemplo, si un nodo solo se ejecuta durante 3 minutos, el coste se calcula como una ejecución de 10 minutos.

Cálculo de los costes de los tipos de máquinas 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.

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 máquinas 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 un número máximo de nodos para una tarea de predicción por lotes o si estableces el número de nodos que se seguirán ejecutando para un modelo cuando lo despliegues.

Cargo mínimo de 10 minutos

Si un nodo se ejecuta durante menos de 10 minutos, el coste se calcula como si la ejecución hubiera durado 10 minutos. Por ejemplo, si utilizas el escalado automático, no se usa ningún nodo en los periodos en los que no hay tráfico si utilizas un tipo de máquina antiguo (MLS1) en AI Platform Prediction. (Si utilizas otros tipos de máquinas en AI Platform Prediction o si usas Vertex AI, siempre se utiliza al menos un nodo). sin embargo, si recibes una única solicitud de predicción online, se escala un nodo para procesarla. Una vez hecho esto, el nodo se mantiene listo y en ejecución durante unos minutos antes de detenerse. Si este nodo se ejecuta durante menos de 10 minutos, se te cobran 10 minutos de nodo (es decir, 0,17 horas de nodo) por esta operación.

Por otra parte, si un solo nodo se escala y procesa muchas solicitudes de predicción online durante un periodo de 10 minutos antes de detenerse, también se te cobran 10 minutos de nodo.

Puedes utilizar el escalado manual para controlar exactamente cuántos nodos se ejecutan durante una cantidad determinada de tiempo. Sin embargo, si uno se ejecuta durante menos de 10 minutos, se te cobra lo mismo que si se hubiera ejecutado durante dicho tiempo.

Más información sobre la asignación y el escalado de nodos

Las tareas de predicción de Batch se cobran una vez completadas

Las tareas de predicción de Batchse 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 pequeños datos de entrada.

Ejemplo de cálculo de la predicción

Una agencia inmobiliaria de una región de América realiza 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

Vertex Explainable AI se puede usar sin coste adicional para los precios de predicción. 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 Pipelines

Vertex AI Pipelines cobra una tarifa de ejecución de 0,03 USD por cada ejecución de flujo de procesamiento. No se le cobrará la tarifa de ejecución durante la versión de vista previa. 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 la entrenamiento de Vertex AI). 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

Los precios de Vertex AI Feature Store se basan en la cantidad de datos que ofrecen las funciones de almacenamiento online y offline, así como en la disponibilidad de servicios online. Una hora de nodo representa el tiempo que emplea una máquina virtual para servir datos de funciones o para mantenerse lista a la espera de gestionar solicitudes de datos de funciones.

Operación Precio
Almacenamiento online 0,25 USD por GB al mes
Almacenamiento offline 0,023 USD por GB al mes
Servicio online 0,94 USD por nodo y hora
Exportación por lotes 0,005 USD por GB

Vertex ML Metadata

El almacenamiento de datos 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 cobran 10 USD por gibibyte (GiB) al mes por el almacenamiento de metadatos.

Vertex AI Tensorboard

Vertex AI TensorBoard es gratuito durante la vista previa. También pagas por los recursos de Google Cloud que utilices con Vertex AI TensorBoard, como los registros de TensorBoard almacenados en Cloud Storage.

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 utilizan RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no tienen ningún coste. Más información sobre los algoritmos de búsqueda
  • Las primeras 100 pruebas de Vertex AI Vizier por mes natural están disponibles de forma gratuita (las pruebas que utilicen RANDOM_SEARCH y GRID_SEARCH no se incluyen en este total).
  • Después de 100 pruebas de Vertex AI Vizier, las pruebas posteriores que se realicen durante el mismo mes natural se cobrarán en 1 USD por prueba. Las pruebas que utilicen RANDOM_SEARCH o GRID_SEARCH no conllevan ningún cargo.

Vertex AI Matching Engine

Los precios del servicio Approximate Nearest Neighbor de Vertex AI Matching Engine son los siguientes:

  • Precio por hora de nodo de cada máquina virtual que se utilice para alojar un índice desplegado.
  • Coste por crear y modificar índices.

En las tablas siguientes se resumen los precios del servicio de indexación en cada una de las regiones donde está disponible el buscador de coincidencias.

América

Tipo de máquina - Región - Precio por hora de nodo
n1-standard-16
us-central1 1,0640 USD
us-east1 1,0640 USD
us-east4 1,1984 USD
us-west1 1,0640 USD
n1-standard-32
us-central1 2,1280 USD
us-east1 2,1280 USD
us-east4 2,3968 USD
us-west1 2,1280 USD

Europa

Tipo de máquina - Región - Precio por hora de nodo
n1-standard-16
europe-west1 1,1715 USD
n1-standard-32
europe-west1 2,3430 USD

Asia Pacific

Tipo de máquina - Región - Precio por hora de nodo
n1-standard-16
asia-southeast1 1,3126 USD
n1-standard-32
asia-southeast1 2,6252 USD

Los datos procesados durante la creación y la actualización de los índices se miden en gigabytes (GiB) binarios, donde 1 GiB equivale a 1.073.741.824 bytes. Esta unidad de medida también se denomina gibibyte.

Cuando esté disponible para el público general, Vertex AI Matching Engine cobrará 3 USD por gibibyte (GiB) de datos procesados en todas las regiones.

Vertex AI Model Monitoring

Vertex AI te permite monitorizar la efectividad continua de tu modelo después de desplegarlo en producción. Para obtener más información, consulta la introducción a Vertex AI Model Monitoring.

Cuando usas Vertex Model AI Monitoring, se te cobra por lo siguiente:

  • 3,50 USD por GB para todos los datos analizados, incluidos los de entrenamiento y de predicción registrados en una tabla de BigQuery.
  • Los cargos por otros productos de Google Cloud que uses con Monitoring de modelos, como BigQuery Storage o Batch Explain, están habilitados.

Vertex AI Model Monitoring se admite en las siguientes regiones: us-central1, europe-west4, asia-east1 y asia-southeast1. Los precios son los mismos en todas las regiones.

Los tamaños de datos se miden una vez que se convierten a formato TfRecord.

Los conjuntos de datos de entrenamiento generan un cargo único cuando configuras una tarea de Vertex AI Model Monitoring.

Los conjuntos de datos de predicción constan de registros recogidos en el 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 supervisión de modelos 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 son de 0,1 GB; entre las 15:00 y las 16:00 son 0,2 GB.
  • El precio total para configurar la tarea de supervisión de modelos es el siguiente:

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

Vertex AI Workbench, contenedores de aprendizaje profundo, máquina virtual de aprendizaje profundo y flujos de procesamiento de AI Platform

En el caso de los contenedores de aprendizaje profundo, las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y los flujos de procesamiento de AI Platform, los precios se calculan según los recursos de computación que utilices. Estos recursos se cobrarán al mismo precio que pagas actualmente por Compute Engine y Cloud Storage.

En el caso de Vertex AI Workbench, se te cobrará una tarifa de gestión, además del uso de la infraestructura, como se indica en las tablas que aparecen más abajo.

Selecciona cuadernos gestionados o cuadernos gestionados por usuarios para obtener información sobre los precios.

Cuadernos gestionados

En los cuadernos gestionados, no se cobra ninguna tarifa de gestión si estás en Vista previa.

Cuadernos gestionados por usuarios

SKU Tarifa de gestión por hora de núcleo
vCPU 0,005 USD
GPU T4, K80 y P4 0,035 USD
GPU P100, V100 y A100 0,25 USD

Además de los costes de computación, también pagas 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 los 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 usan 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 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, cuadros girados, polilíneas o polígonos en imágenes, 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.
    • Tareas de reconocimiento de acciones en vídeos: las unidades se determinan de la misma forma que las tareas de seguimiento de objetos de vídeo.
    • En las tareas de clasificación de textos, las unidades se determinan según la longitud del texto (cada 50 palabras es una unidad tarifaria) y el número de etiquetadores. Por ejemplo, en un texto con 100 palabras y 3 etiquetadores, las unidades 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 tarifaria), 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 el seguimiento 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).

  • 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.

  • Tareas de etiquetado de elementos de datos para entrenamiento activo con anotaciones generadas por modelos (sin ayuda de personas): cada elemento de datos se cuenta como una unidad de entrenamiento activo.

  • Tareas de etiquetado de elementos de datos para entrenamiento activo con anotaciones generadas por personas: 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 persona que etiqueta, según la unidad de cada objetivo. Los precios de nivel 1 corresponden a las primeras 50.000 unidades de cada proyecto de Google Cloud mensuales, mientras que los de 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 obtener más información sobre los precios de los volúmenes superiores a 1.000.000 unidades al mes.

Tipo de dato 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
Monitorización 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. Ese 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 recursos

Puedes realizar operaciones de gestión de recursos con AI Platform de forma gratuita. No obstante, la política de cuotas de AI Platform limita algunas de ellas.

Recurso Operaciones gratuitas
modelos create, get, list, delete
versiones create, get, list, delete, setDefault
tareas get, list, cancel
operaciones get, list, cancel, delete

Costes de Google Cloud

Si almacenas imágenes en Cloud Storage para analizarlas o utilizas otros recursos de Google Cloud junto con Vertex AI, también se te cobrará por el uso de esos servicios.

Para ver el estado de tu facturación, incluidos el uso y la factura actual, visita la página Facturación de la consola de Cloud. 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