Vertex AI 가격 책정
가격은 미국 달러(USD)로 표기됩니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
Vertex AI 가격 책정과 기존 제품의 가격 책정 비교
Vertex AI의 비용은 Vertex AI가 대체하는 기존 AI Platform 및 AutoML 제품의 비용과 동일하게 유지됩니다. 단, 다음은 제외됩니다.
기존 AI Platform Prediction과 AutoML Tables 예측은 Vertex AI Prediction 및 AutoML 테이블 형식에 지원되지 않는 더 저렴하고 성능이 떨어지는 머신 유형을 지원했습니다.
기존 AI Platform Prediction은 Vertex AI Prediction에 지원되지 않는 Scale-to-zero 를 지원했습니다.
또한 Vertex AI는 다음과 같이 비용을 최적화하는 다양한 방법을 제공합니다.
Vertex AI의 생성형 AI 가격 책정
Vertex AI의 생성형 AI 가격 책정 정보는 Vertex AI의 생성형 AI 가격 책정 을 참조하세요.
AutoML 모델 가격 책정
Vertex AI AutoML 모델의 경우 다음 세 가지 주요 활동에 대한 비용이 청구됩니다.
모델 학습
엔드포인트에 모델 배포하기
모델을 사용하여 예측
Vertex AI에서는 Vertex AutoML 모델에 사전 정의된 머신 구성을 사용하고 이러한 활동의 시간당 요금에 리소스 사용량이 반영됩니다.
모델 학습에 필요한 시간은 학습 데이터의 규모와 복잡성에 따라 달라집니다. 모델에서 온라인 예측 또는 온라인 설명을 제공하려면 먼저 모델을 배포해야 합니다.
예측이 생성되지 않더라도 엔드포인트에 배포된 각 모델마다 요금을 지불해야 합니다.
추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 모델의 배포를 취소해야 합니다.
배포되지 않았거나 배포에 실패한 모델에는 요금이 청구되지 않습니다.
사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. 따라서 사용자 취소 이외의 다른 이유로 학습에 실패한 경우 해당 시간에 대한 요금은 청구되지 않습니다. 사용자가 작업을 취소하는 경우에는 학습 시간에 해당하는 비용이 청구됩니다.
가격 책정 정보를 보려면 아래에서 모델 유형을 선택하세요.
작업
노드 시간당 가격(분류)
노드 시간당 가격(객체 감지)
학습
$3.465
$3.465
학습(에지 기기 전용 모델)
$18.00
$18.00
배포 및 온라인 예측
$1.375
$2.002
일괄 예측
$2.222
$2.222
작업
노드 시간당 가격(분류, 객체 추적)
노드 시간당 가격(동작 인식)
학습
$3.234
$3.300
학습(에지 기기 전용 모델)
$10.78
$11.00
예측
$0.462
$0.550
2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. AutoML 텍스트와 Gemini를 비교하려면 AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini 를 참조하세요. Gemini에서 개선된 프롬프팅 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 조정 소개 를 참조하세요.
조정을 시작하려면 Gemini 텍스트 모델에 대한 모델 조정 을 참조하세요.
작업
가격
기존 데이터 업로드(PDF 전용)
매달 첫 1,000페이지 무료
1,000페이지당 $1.50
5,000,000페이지 초과 시 1,000페이지당 $0.60
학습
시간당 $3.30
배포
시간당 $0.05
예측
텍스트 레코드 1,000개당 $5.00
PDF 파일 등 문서 페이지 1,000개당 $25.00(기존만 해당)
Vertex AutoML 텍스트 예측 요청 가격은 분석을 위해 전송한 텍스트 레코드 수를 기반으로 계산됩니다. 텍스트 레코드 는 최대 1,000개의 유니코드 문자(공백 문자 및 HTML 또는 XML 태그와 같은 마크업 문자 포함)로 이루어진 일반 텍스트입니다.
예측 요청에 제공된 텍스트가 1,000자를 초과하면 1,000자당 텍스트 레코드 1개로 계산됩니다.
예를 들어 각각 800자, 1,500자, 600자를 포함하는 요청 3개를 전송하는 경우, 첫 번째 요청(800자)과 세 번째 요청(600자)에서는 텍스트 레코드가 각각 1개씩, 두 번째 요청(1,500자)에서는 2개의 텍스트 레코드가 집계되어 총 4개의 텍스트 레코드 요금이 부과됩니다.
Vertex Explainable AI 예측 요금
Vertex Explainable AI와 연결된 컴퓨팅에는 예측과 동일한 요금이 청구됩니다.
하지만 설명은 일반적인 예측보다 처리 시간이 오래 걸리므로 Vertex Explainable AI를 자동 확장과 함께 과도하게 사용할 경우 많은 노드가 시작되어 예측 요금이 증가할 수 있습니다.
Vertex AI Forecast
단계
가격 책정
예측
1K개 데이터 포인트당 $0.2*(0~1M개 포인트) 1K개 데이터 포인트당 $0.1*(1M~50M개 포인트) 1K개 데이터 포인트당 $0.02*(>50M개 포인트)
학습
모든 리전에서 시간당 $21.25
Explainable AI
Shapley 값을 사용한 설명 기능. Vertex AI Prediction and Explanation 가격 책정 페이지 참조
* 예측 데이터 포인트는 예측 범위의 한 시점입니다. 예를 들어 일별 세부사항을 사용하면 7일 범위는 각 시계열당 7개 포인트입니다.
추가 비용 없이 최대 5개 예측 분위수를 포함할 수 있습니다.
등급당 소비되는 데이터 포인트 수는 매월 새로고침됩니다.
단계
가격 책정
예측
TB당 $5.00
학습
TB당 $250.00 x 후보 모델 수 x 백테스트 창 수s*
Explainable AI
시계열 분해를 통한 설명 기능은 추가 비용이 발생하지 않습니다. Shapley 값을 사용한 설명 기능은 지원되지 않습니다.
자세한 내용은 BigQuery ML 가격 책정 페이지 를 참조하세요. Vertex AI 가격 책정 에 설명된 것처럼 각 학습 및 예측 작업에는 관리형 파이프라인 실행 1회 비용이 발생합니다.
* 테스트 세트의 기간별로 백테스트 창이 생성됩니다. 사용된 AUTO_ARIMA_MAX_ORDER는 후보 모델의 수를 결정합니다. 여러 시계열이 있는 모델의 경우 범위는 6~42입니다.
커스텀 학습 모델
학습
아래 표에는 다양한 학습 구성의 대략적인 시간당 가격 이 나와 있습니다. 선택한 머신 유형 의 커스텀 구성을 선택할 수 있습니다. 가격을 계산하려면 사용하는 가상 머신 비용의 합계를 구하세요.
Compute Engine 머신 유형을 사용한 후 가속기를 추가하면 가속기 비용이 별도 부과됩니다. 이 비용을 계산하려면 아래의 가속기 표에 있는 가격에 현재 사용 중인 가속기 유형별 개수를 곱하세요.
머신 유형
* 이 인스턴스 유형에는 항상 고정된 수의 GPU 가속기가 필요하므로 이 금액에는 GPU 가격이 포함되어 있습니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
가속기
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
* Cloud TPU Pod를 사용한 학습 가격은 포드의 코어 수에 따라 결정됩니다. 포드의 코어 수는 항상 32의 배수입니다. 코어가 32개가 넘는 포드의 학습 가격을 결정하려면 32코어 포드의 가격에 코어 수를 32로 나눈 값을 곱합니다. 예를 들어 128코어 포드의 경우 가격은 (32-core Pod price) * (128/32)
입니다. 특정 리전에서 사용할 수 있는 Cloud TPU Pod에 관한 자세한 내용은 Cloud TPU 문서의 시스템 아키텍처 를 참조하세요.
디스크
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
리소스가 작업에 프로비저닝된 순간부터 작업이 완료될 때까지 모델 학습 비용이 청구됩니다.
경고: 학습 작업에는 Vertex AI 할당량 정책이 적용됩니다. 첫 학습 작업에 매우 강력한 처리 클러스터를 선택할 경우 할당량을 초과할 가능성이 높습니다.
사전 정의된 구성을 위한 확장 등급(AI Platform Training)
모델을 학습시킬 때 사용할 처리 클러스터의 유형을 제어할 수 있습니다.
가장 간단한 방법은 확장 등급 이라는 사전 정의된 구성 중 하나를 선택하는 것입니다. 확장 등급 에 대해 자세히 알아보세요.
커스텀 구성용 머신 유형
Vertex AI를 사용하거나 AI Platform Training의 확장 등급으로 CUSTOM
을 선택하면 클러스터의 마스터, 작업자, 파라미터 서버에 사용할 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. Vertex AI의 머신 유형 과 AI Platform Training의 머신 유형 에 대해 자세히 알아보세요.
커스텀 처리 클러스터를 사용한 학습에는 지정한 모든 머신의 비용을 합친 요금이 청구됩니다. 개별 머신의 활성 처리 시간이 아닌 작업의 총 시간에 대한 요금이 청구됩니다.
생성형 AI 평가 서비스
Vertex AI 생성형 AI 평가 서비스는 문자열 입력 및 출력 필드에 대해 1,000자마다 요금을 부과합니다. 한 문자는 하나의 유니코드 문자로 정의됩니다. 공백은 개수에서 제외됩니다. 필터링된 응답을 포함하여 실패한 평가 요청에는 입력이나 출력에 대한 요금이 청구되지 않습니다. 결제 주기가 끝날 때마다 1센트($0.01)의 분수가 1센트로 반올림됩니다.
생성형 AI 평가 서비스가 정식 버전으로 제공됩니다. 가격 책정은 2024년 9월 27일부터
적용되었습니다
측정항목
가격 책정
점별
입력: 1,000자당 $0.005 출력: 1,000자당 $0.015
쌍별
입력: 1,000자당 $0.005 출력: 1,000자당 $0.015
컴퓨팅 기반 측정항목은 입력 1,000자당 $0.00003, 출력 1,000자당 $0.00009의 요금이 청구됩니다. SKU에서는 이를 자동 측정항목이라고 합니다.
측정항목 이름
유형
완전 일치 검색
계산 기반
세 가지 색: 블루
계산 기반
Rouge
계산 기반
도구 호출 유효
계산 기반
도구 이름 일치
계산 기반
도구 매개변수 키 일치
계산 기반
도구 매개변수 KV 일치
계산 기반
가격은 미국 달러(USD)로 표기됩니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
기존 모델 기반 측정항목은 입력의 경우 1,000자당 $0.005, 출력의 경우 1,000자당 $0.015의 요금이 청구됩니다.
측정항목 이름
유형
일관성
점별
유창성
점별
처리
점별
안전
점별
그라운딩
점별
요약 품질
점별
Summarization Helpfulness
점별
요약 상세도
점별
질의 응답 품질
점별
질의 응답 관련성
점별
질의 응답 유용성
점별
질의 응답 정확성
점별
쌍 요약 품질
쌍별
쌍별 질의 응답 품질
쌍별
가격은 미국 달러(USD)로 표기됩니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
Vertex AI 기반 Ray
학습
아래 표에는 다양한 학습 구성의 대략적인 시간당 가격 이 나와 있습니다. 선택한 머신 유형 의 커스텀 구성을 선택할 수 있습니다. 가격을 계산하려면 사용하는 가상 머신 비용의 합계를 구하세요.
Compute Engine 머신 유형을 사용한 후 가속기를 추가하면 가속기 비용이 별도 부과됩니다. 이 비용을 계산하려면 아래의 가속기 표에 있는 가격에 현재 사용 중인 가속기 유형별 개수를 곱하세요.
머신 유형
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
가속기
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
* Cloud TPU Pod를 사용한 학습 가격은 포드의 코어 수에 따라 결정됩니다. 포드의 코어 수는 항상 32의 배수입니다. 코어가 32개가 넘는 포드의 학습 가격을 결정하려면 32코어 포드의 가격에 코어 수를 32로 나눈 값을 곱합니다. 예를 들어 128코어 포드의 경우 가격은 (32-core Pod price) * (128/32)
입니다. 특정 리전에서 사용할 수 있는 Cloud TPU Pod에 관한 자세한 내용은 Cloud TPU 문서의 시스템 아키텍처 를 참조하세요.
디스크
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
리소스가 작업에 프로비저닝된 순간부터 작업이 완료될 때까지 모델 학습 비용이 청구됩니다.
경고: 학습 작업에는 Vertex AI 할당량 정책이 적용됩니다. 첫 학습 작업에 매우 강력한 처리 클러스터를 선택할 경우 할당량을 초과할 가능성이 높습니다.
예측 및 설명
다음 표에는 노드 시간 당 일괄 예측, 온라인 예측 및 온라인 설명 가격이 나와 있습니다. 노드 시간은 가상 머신이 예측 작업을 실행하거나 예측 또는 설명 요청을 처리하기 위한 활성 상태(하나 이상의 모델이 배포된 엔드포인트)에서 대기하는 데 소비하는 시간을 의미합니다.
가격표를 보려면 리전을 선택하세요.
미주 가격 책정
다음 표에는 각 머신 유형의 노드 시간당 가격이 나와 있습니다.
e2-standard-2
근사치:
us-west2
$0.0926 us-west4
$0.0868 us-east4
$0.0868 northamerica-northeast1
$0.0848 northamerica-northeast2
$0.0848 southamerica-east1
$0.1223 기타 미주 리전 $0.0771
e2-standard-4
근사치:
us-west2
$0.1851 us-west4
$0.1736 us-east4
$0.1736 northamerica-northeast1
$0.1697 northamerica-northeast2
$0.1697 southamerica-east1
$0.2446 기타 미주 리전 $0.1541
e2-standard-8
근사치:
us-west2
$0.3702 us-west4
$0.3471 us-east4
$0.3471 northamerica-northeast1
$0.3393 northamerica-northeast2
$0.3393 southamerica-east1
$0.4893 기타 미주 리전 $0.3082
e2-standard-16
근사치:
us-west2
$0.7405 us-west4
$0.6942 us-east4
$0.6942 northamerica-northeast1
$0.6787 northamerica-northeast2
$0.6787 southamerica-east1
$0.9786 기타 미주 리전 $0.6165
e2-standard-32
근사치:
us-west2
$1.4809 us-west4
$1.3885 us-east4
$1.3885 northamerica-northeast1
$1.3574 northamerica-northeast2
$1.3574 southamerica-east1
$1.9572 기타 미주 리전 $1.2329
e2-highmem-2
근사치:
us-west2
$0.1249 us-west4
$0.1171 us-east4
$0.1171 northamerica-northeast1
$0.1144 northamerica-northeast2
$0.1144 southamerica-east1
$0.165 기타 미주 리전 $0.1039
e2-highmem-4
근사치:
us-west2
$0.2497 us-west4
$0.2341 us-east4
$0.2341 northamerica-northeast1
$0.2289 northamerica-northeast2
$0.2289 southamerica-east1
$0.33 기타 미주 리전 $0.2079
e2-highmem-8
근사치:
us-west2
$0.4994 us-west4
$0.4682 us-east4
$0.4682 northamerica-northeast1
$0.4578 northamerica-northeast2
$0.4578 southamerica-east1
$0.66 기타 미주 리전 $0.4158
e2-highmem-16
근사치:
us-west2
$0.9989 us-west4
$0.9365 us-east4
$0.9365 northamerica-northeast1
$0.9155 northamerica-northeast2
$0.9155 southamerica-east1
$1.3201 기타 미주 리전 $0.8316
e2-highcpu-2
근사치:
us-west2
$0.0683 us-west4
$0.0641 us-east4
$0.0641 northamerica-northeast1
$0.0626 northamerica-northeast2
$0.0626 southamerica-east1
$0.0903 기타 미주 리전 $0.0569
e2-highcpu-4
근사치:
us-west2
$0.1367 us-west4
$0.1281 us-east4
$0.1281 northamerica-northeast1
$0.1253 northamerica-northeast2
$0.1253 southamerica-east1
$0.1806 기타 미주 리전 $0.1138
e2-highcpu-8
근사치:
us-west2
$0.2733 us-west4
$0.2563 us-east4
$0.2563 northamerica-northeast1
$0.2505 northamerica-northeast2
$0.2505 southamerica-east1
$0.3612 기타 미주 리전 $0.2276
e2-highcpu-16
근사치:
us-west2
$0.5467 us-west4
$0.5126 us-east4
$0.5126 northamerica-northeast1
$0.501 northamerica-northeast2
$0.501 southamerica-east1
$0.7225 기타 미주 리전 $0.4551
e2-highcpu-32
근사치:
us-west2
$1.0933 us-west4
$1.0252 us-east4
$1.0252 northamerica-northeast1
$1.0021 northamerica-northeast2
$1.0021 southamerica-east1
$1.4449 기타 미주 리전 $0.9102
n1-standard-2
근사치:
us-east4
$0.123 northamerica-northeast1
$0.1203 기타 미주 리전 $0.1093
n1-standard-4
근사치:
us-east4
$0.2461 northamerica-northeast1
$0.2405 기타 미주 리전 $0.2186
n1-standard-8
근사치:
us-east4
$0.4922 northamerica-northeast1
$0.4811 기타 미주 리전 $0.4372
n1-standard-16
근사치:
us-east4
$0.9843 northamerica-northeast1
$0.9622 기타 미주 리전 $0.8744
n1-standard-32
근사치:
us-east4
$1.9687 northamerica-northeast1
$1.9243 기타 미주 리전 $1.7488
n1-highmem-2
근사치:
us-east4
$0.1532 northamerica-northeast1
$0.1498 기타 미주 리전 $0.1361
n1-highmem-4
근사치:
us-east4
$0.3064 northamerica-northeast1
$0.2995 기타 미주 리전 $0.2723
n1-highmem-8
근사치:
us-east4
$0.6129 northamerica-northeast1
$0.5991 기타 미주 리전 $0.5445
n1-highmem-16
근사치:
us-east4
$1.2257 northamerica-northeast1
$1.1982 기타 미주 리전 $1.089
n1-highcpu-2
근사치:
us-east4
$0.0918 northamerica-northeast1
$0.0897 기타 미주 리전 $0.0815
n1-highcpu-4
근사치:
us-east4
$0.1835 northamerica-northeast1
$0.1794 기타 미주 리전 $0.163
n1-highcpu-8
근사치:
us-east4
$0.3671 northamerica-northeast1
$0.3588 기타 미주 리전 $0.326
n1-highcpu-16
근사치:
us-east4
$0.7341 northamerica-northeast1
$0.7176 기타 미주 리전 $0.6519
n1-highcpu-32
근사치:
us-east4
$1.4683 northamerica-northeast1
$1.4352 기타 미주 리전 $1.3039
n2-standard-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.123 northamerica_northeast2
$0.123 southamerica_east1
$0.1773 us_central1
$0.1117 us_east1
$0.1117 us_east4
$0.1258 us_south1
$0.1318 us_west1
$0.1117 us_west2
$0.1341 us_west3
$0.1341 us_west4
$0.1258
n2-standard-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.2459 northamerica_northeast2
$0.2459 southamerica_east1
$0.3546 us_central1
$0.2234 us_east1
$0.2234 us_east4
$0.2516 us_south1
$0.2636 us_west1
$0.2234 us_west2
$0.2683 us_west3
$0.2683 us_west4
$0.2516
n2-standard-8
근사치:
northamerica_northeast1
$0.4918 northamerica_northeast2
$0.4918 southamerica_east1
$0.7091 us_central1
$0.4467 us_east1
$0.4467 us_east4
$0.5031 us_south1
$0.5272 us_west1
$0.4467 us_west2
$0.5366 us_west3
$0.5366 us_west4
$0.5031
n2-standard-16
근사치:
northamerica_northeast1
$0.9836 northamerica_northeast2
$0.9836 southamerica_east1
$1.4183 us_central1
$0.8935 us_east1
$0.8935 us_east4
$1.0063 us_south1
$1.0543 us_west1
$0.8935 us_west2
$1.0732 us_west3
$1.0732 us_west4
$1.0062
n2-standard-32
근사치:
northamerica_northeast1
$1.9673 northamerica_northeast2
$1.9673 southamerica_east1
$2.8365 us_central1
$1.787 us_east1
$1.787 us_east4
$2.0126 us_south1
$2.1087 us_west1
$1.787 us_west2
$2.1464 us_west3
$2.1464 us_west4
$2.0125
n2-highmem-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.1659 northamerica_northeast2
$0.1659 southamerica_east1
$0.2392 us_central1
$0.1507 us_east1
$0.1507 us_east4
$0.1697 us_south1
$0.1778 us_west1
$0.1507 us_west2
$0.181 us_west3
$0.181 us_west4
$0.1697
n2-highmem-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.3317 northamerica_northeast2
$0.3317 southamerica_east1
$0.4783 us_central1
$0.3013 us_east1
$0.3013 us_east4
$0.3394 us_south1
$0.3556 us_west1
$0.3013 us_west2
$0.3619 us_west3
$0.3619 us_west4
$0.3393
n2-highmem-8
근사치:
northamerica_northeast1
$0.6634 northamerica_northeast2
$0.6634 southamerica_east1
$0.9566 us_central1
$0.6027 us_east1
$0.6027 us_east4
$0.6787 us_south1
$0.7112 us_west1
$0.6027 us_west2
$0.7239 us_west3
$0.7239 us_west4
$0.6787
n2-highmem-16
근사치:
northamerica_northeast1
$1.3269 northamerica_northeast2
$1.3269 southamerica_east1
$1.9132 us_central1
$1.2053 us_east1
$1.2053 us_east4
$1.3574 us_south1
$1.4223 us_west1
$1.2053 us_west2
$1.4477 us_west3
$1.4477 us_west4
$1.3574
n2-highcpu-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.0908 northamerica_northeast2
$0.0908 southamerica_east1
$0.1309 us_central1
$0.0825 us_east1
$0.0825 us_east4
$0.0929 us_south1
$0.0973 us_west1
$0.0825 us_west2
$0.099 us_west3
$0.099 us_west4
$0.0929
n2-highcpu-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.1815 northamerica_northeast2
$0.1815 southamerica_east1
$0.2618 us_central1
$0.1649 us_east1
$0.1649 us_east4
$0.1857 us_south1
$0.1946 us_west1
$0.1649 us_west2
$0.1981 us_west3
$0.1981 us_west4
$0.1857
n2-highcpu-8
근사치:
northamerica_northeast1
$0.3631 northamerica_northeast2
$0.3631 southamerica_east1
$0.5235 us_central1
$0.3298 us_east1
$0.3298 us_east4
$0.3715 us_south1
$0.3892 us_west1
$0.3298 us_west2
$0.3961 us_west3
$0.3961 us_west4
$0.3714
n2-highcpu-16
근사치:
northamerica_northeast1
$0.7262 northamerica_northeast2
$0.7262 southamerica_east1
$1.0471 us_central1
$0.6596 us_east1
$0.6596 us_east4
$0.7429 us_south1
$0.7783 us_west1
$0.6596 us_west2
$0.7923 us_west3
$0.7923 us_west4
$0.7429
n2-highcpu-32
근사치:
northamerica_northeast1
$1.4523 northamerica_northeast2
$1.4523 southamerica_east1
$2.0941 us_central1
$1.3192 us_east1
$1.3192 us_east4
$1.4858 us_south1
$1.5567 us_west1
$1.3192 us_west2
$1.5846 us_west3
$1.5846 us_west4
$1.4858
n2d-standard-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.107 southamerica_east1
$0.1542 us_central1
$0.0972 us_east1
$0.0972 us_east4
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$0.0972 us_west2
$0.1167 us_west4
$0.1094
n2d-standard-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.2139 southamerica_east1
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$0.1943 us_east4
$0.2189 us_west1
$0.1943 us_west2
$0.2334 us_west4
$0.2189
n2d-standard-8
근사치:
northamerica_northeast1
$0.4279 southamerica_east1
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$0.3887 us_east4
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$0.4377
n2d-standard-16
근사치:
northamerica_northeast1
$0.8558 southamerica_east1
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$0.7773 us_east4
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$0.7773 us_west2
$0.9336 us_west4
$0.8755
n2d-standard-32
근사치:
northamerica_northeast1
$1.7116 southamerica_east1
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$1.5547 us_east1
$1.5547 us_east4
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$1.5547 us_west2
$1.8673 us_west4
$1.7509
n2d-highmem-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.1443 southamerica_east1
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$0.1311 us_east4
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$0.1476
n2d-highmem-4
근사치:
northamerica_northeast1
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$0.2952
n2d-highmem-8
근사치:
northamerica_northeast1
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$0.5243 us_east4
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$0.5243 us_west2
$0.6297 us_west4
$0.5905
n2d-highmem-16
근사치:
northamerica_northeast1
$1.1545 southamerica_east1
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$1.0486 us_east4
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$1.0486 us_west2
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$1.181
n2d-highcpu-2
근사치:
northamerica_northeast1
$0.079 southamerica_east1
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$0.0808
n2d-highcpu-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.1579 southamerica_east1
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$0.1435 us_east1
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$0.1435 us_west2
$0.1723 us_west4
$0.1616
n2d-highcpu-8
근사치:
northamerica_northeast1
$0.3159 southamerica_east1
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$0.2869 us_east1
$0.2869 us_east4
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$0.2869 us_west2
$0.3446 us_west4
$0.3232
n2d-highcpu-16
근사치:
northamerica_northeast1
$0.6318 southamerica_east1
$0.9109 us_central1
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$0.5739 us_east4
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$0.5739 us_west2
$0.6893 us_west4
$0.6463
n2d-highcpu-32
근사치:
northamerica_northeast1
$1.2636 southamerica_east1
$1.8219 us_central1
$1.1477 us_east1
$1.1477 us_east4
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$1.1477 us_west2
$1.3786 us_west4
$1.2927
c2-standard-4
근사치:
northamerica_northeast1
$0.264 southamerica_east1
$0.3812 us_central1
$0.24 us_east1
$0.24 us_east4
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$0.24 us_west2
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$0.2889 us_west4
$0.2702
c2-standard-8
근사치:
northamerica_northeast1
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$0.4801 us_east4
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$0.4801 us_west2
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$0.5778 us_west4
$0.5405
c2-standard-16
근사치:
northamerica_northeast1
$1.0562 southamerica_east1
$1.5246 us_central1
$0.9601 us_east1
$0.9601 us_east4
$1.081 us_west1
$0.9601 us_west2
$1.1537 us_west3
$1.1555 us_west4
$1.081
c2-standard-30
근사치:
northamerica_northeast1
$1.9803 southamerica_east1
$2.8587 us_central1
$1.8002 us_east1
$1.8002 us_east4
$2.0269 us_west1
$1.8002 us_west2
$2.1631 us_west3
$2.1666 us_west4
$2.0269
c2-standard-60
근사치:
northamerica_northeast1
$3.9606 southamerica_east1
$5.7173 us_central1
$3.6004 us_east1
$3.6004 us_east4
$4.0537 us_west1
$3.6004 us_west2
$4.3263 us_west3
$4.3332 us_west4
$4.0537
c2d-standard-2
근사치:
us_central1
$0.1044 us_east1
$0.1044 us_east4
$0.1176 us_west1
$0.1044 us_west4
$0.1176
c2d-standard-4
근사치:
us_central1
$0.2088 us_east1
$0.2088 us_east4
$0.2352 us_west1
$0.2088 us_west4
$0.2352
c2d-standard-8
근사치:
us_central1
$0.4177 us_east1
$0.4177 us_east4
$0.4704 us_west1
$0.4177 us_west4
$0.4704
c2d-standard-16
근사치:
us_central1
$0.8353 us_east1
$0.8353 us_east4
$0.9408 us_west1
$0.8353 us_west4
$0.9408
c2d-standard-32
근사치:
us_central1
$1.6707 us_east1
$1.6707 us_east4
$1.8815 us_west1
$1.6707 us_west4
$1.8815
c2d-standard-56
근사치:
us_central1
$2.9237 us_east1
$2.9237 us_east4
$3.2926 us_west1
$2.9237 us_west4
$3.2926
c2d-standard-112
근사치:
us_central1
$5.8474 us_east1
$5.8474 us_east4
$6.5853 us_west1
$5.8474 us_west4
$6.5853
c2d-highmem-2
근사치:
us_central1
$0.1408 us_east1
$0.1408 us_east4
$0.1586 us_west1
$0.1408 us_west4
$0.1586
c2d-highmem-4
근사치:
us_central1
$0.2817 us_east1
$0.2817 us_east4
$0.3172 us_west1
$0.2817 us_west4
$0.3172
c2d-highmem-8
근사치:
us_central1
$0.5634 us_east1
$0.5634 us_east4
$0.6344 us_west1
$0.5634 us_west4
$0.6344
c2d-highmem-16
근사치:
us_central1
$1.1267 us_east1
$1.1267 us_east4
$1.2689 us_west1
$1.1267 us_west4
$1.2689
c2d-highmem-32
근사치:
us_central1
$2.2534 us_east1
$2.2534 us_east4
$2.5377 us_west1
$2.2534 us_west4
$2.5377
c2d-highmem-56
근사치:
us_central1
$3.9435 us_east1
$3.9435 us_east4
$4.441 us_west1
$3.9435 us_west4
$4.441
c2d-highmem-112
근사치:
us_central1
$7.887 us_east1
$7.887 us_east4
$8.882 us_west1
$7.887 us_west4
$8.882
c2d-highcpu-2
근사치:
us_central1
$0.0862 us_east1
$0.0862 us_east4
$0.0971 us_west1
$0.0862 us_west4
$0.0971
c2d-highcpu-4
근사치:
us_central1
$0.1724 us_east1
$0.1724 us_east4
$0.1942 us_west1
$0.1724 us_west4
$0.1942
c2d-highcpu-8
근사치:
us_central1
$0.3448 us_east1
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$0.3884 us_west1
$0.3448 us_west4
$0.3884
c2d-highcpu-16
근사치:
us_central1
$0.6896 us_east1
$0.6896 us_east4
$0.7767 us_west1
$0.6896 us_west4
$0.7767
c2d-highcpu-32
근사치:
us_central1
$1.3793 us_east1
$1.3793 us_east4
$1.5534 us_west1
$1.3793 us_west4
$1.5534
c2d-highcpu-56
근사치:
us_central1
$2.4138 us_east1
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$2.7185 us_west1
$2.4138 us_west4
$2.7185
c2d-highcpu-112
근사치:
us_central1
$4.8275 us_east1
$4.8275 us_east4
$5.4369 us_west1
$4.8275 us_west4
$5.4369
c3-highcpu-4
근사치:
us_central1
$0.1982 us_east1
$0.1982 us_east4
$0.2232
c3-highcpu-8
근사치:
us_central1
$0.3965 us_east1
$0.3965 us_east4
$0.4465
c3-highcpu-22
근사치:
us_central1
$1.0903 us_east1
$1.0903 us_east4
$1.2278
c3-highcpu-44
근사치:
us_central1
$2.1806 us_east1
$2.1806 us_east4
$2.4556
c3-highcpu-88
근사치:
us_central1
$4.3613 us_east1
$4.3613 us_east4
$4.9113
c3-highcpu-176
근사치:
us_central1
$8.7226 us_east1
$8.7226 us_east4
$9.8226
a2-highgpu-1g
근사치:
a2-highgpu-2g
근사치:
a2-highgpu-4g
근사치:
a2-highgpu-8g
근사치:
a2-megagpu-16g
근사치:
a2-ultragpu-1g
근사치:
us-central1
$5.7818 us-east4
$6.3524
a2-ultragpu-2g
근사치:
us-central1
$11.5637 us-east4
$12.7048
a2-ultragpu-4g
근사치:
us-central1
$23.1274 us-east4
$25.4095
a2-ultragpu-8g
근사치:
us-central1
$46.2548 us-east4
$50.8191
a3-highgpu-2g
근사치:
a3-highgpu-4g
근사치:
a3-highgpu-8g
근사치:
us-central1
$101.0074 us-east4
$101.0074 us-west1
$101.0074
g2-standard-4
근사치:
g2-standard-8
근사치:
g2-standard-12
근사치:
g2-standard-16
근사치:
g2-standard-24
근사치:
g2-standard-32
근사치:
g2-standard-48
근사치:
g2-standard-96
근사치:
TPU v5e
ct5lp-hightpu-1t
근사치:
us-west1
$1.38
ct5lp-hightpu-4t
근사치:
us-west1
$5.52
ct5lp-hightpu-8t
근사치:
us-west1
$11.04
유럽 가격 책정
다음 표에는 각 머신 유형의 노드 시간당 가격이 나와 있습니다.
e2-standard-2
근사치:
europe-west1
$0.0848 europe-west2
$0.0993 europe-west3
$0.0993 europe-west4
$0.0848 europe-west6
$0.1078 europe-west9
$0.1079
e2-standard-4
근사치:
europe-west1
$0.1695 europe-west2
$0.1986 europe-west3
$0.1986 europe-west4
$0.1697 europe-west6
$0.2156 europe-west9
$0.2158
e2-standard-8
근사치:
europe-west1
$0.3391 europe-west2
$0.3971 europe-west3
$0.3971 europe-west4
$0.3393 europe-west6
$0.4313 europe-west9
$0.4316
e2-standard-16
근사치:
europe-west1
$0.6782 europe-west2
$0.7943 europe-west3
$0.7943 europe-west4
$0.6787 europe-west6
$0.8626 europe-west9
$0.8631
e2-standard-32
근사치:
europe-west1
$1.3563 europe-west2
$1.5885 europe-west3
$1.5885 europe-west4
$1.3574 europe-west6
$1.7251 europe-west9
$1.7262
e2-highmem-2
근사치:
europe-west1
$0.1144 europe-west2
$0.1339 europe-west3
$0.1339 europe-west4
$0.1144 europe-west6
$0.1454 europe-west9
$0.1455
e2-highmem-4
근사치:
europe-west1
$0.2287 europe-west2
$0.2679 europe-west3
$0.2679 europe-west4
$0.2289 europe-west6
$0.2909 europe-west9
$0.2911
e2-highmem-8
근사치:
europe-west1
$0.4574 europe-west2
$0.5357 europe-west3
$0.5357 europe-west4
$0.4578 europe-west6
$0.5818 europe-west9
$0.5822
e2-highmem-16
근사치:
europe-west1
$0.9149 europe-west2
$1.0714 europe-west3
$1.0714 europe-west4
$0.9155 europe-west6
$1.1636 europe-west9
$1.1643
e2-highcpu-2
근사치:
europe-west1
$0.0626 europe-west2
$0.0733 europe-west3
$0.0733 europe-west4
$0.0626 europe-west6
$0.0796 europe-west9
$0.0796
e2-highcpu-4
근사치:
europe-west1
$0.1252 europe-west2
$0.1466 europe-west3
$0.1466 europe-west4
$0.1253 europe-west6
$0.1592 europe-west9
$0.1593
e2-highcpu-8
근사치:
europe-west1
$0.2503 europe-west2
$0.2932 europe-west3
$0.2932 europe-west4
$0.2505 europe-west6
$0.3184 europe-west9
$0.3186
e2-highcpu-16
근사치:
europe-west1
$0.5006 europe-west2
$0.5864 europe-west3
$0.5864 europe-west4
$0.501 europe-west6
$0.6368 europe-west9
$0.6372
e2-highcpu-32
근사치:
europe-west1
$1.0013 europe-west2
$1.1728 europe-west3
$1.1728 europe-west4
$1.0021 europe-west6
$1.2736 europe-west9
$1.2743
n1-standard-2
근사치:
europe-west2
$0.1408 기타 유럽 리전 $0.1265
n1-standard-4
근사치:
europe-west2
$0.2815 기타 유럽 리전 $0.2531
n1-standard-8
근사치:
europe-west2
$0.563 기타 유럽 리전 $0.5061
n1-standard-16
근사치:
europe-west2
$1.126 기타 유럽 리전 $1.0123
n1-standard-32
근사치:
europe-west2
$2.2521 기타 유럽 리전 $2.0245
n1-highmem-2
근사치:
europe-west2
$0.1753 기타 유럽 리전 $0.1575
n1-highmem-4
근사치:
europe-west2
$0.3506 기타 유럽 리전 $0.3151
n1-highmem-8
근사치:
europe-west2
$0.7011 기타 유럽 리전 $0.6302
n1-highmem-16
근사치:
europe-west2
$1.4022 기타 유럽 리전 $1.2603
n1-highcpu-2
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europe-west2
$0.105 기타 유럽 리전 $0.0944
n1-highcpu-4
근사치:
europe-west2
$0.21 기타 유럽 리전 $0.1888
n1-highcpu-8
근사치:
europe-west2
$0.4199 기타 유럽 리전 $0.3776
n1-highcpu-16
근사치:
europe-west2
$0.8398 기타 유럽 리전 $0.7552
n1-highcpu-32
근사치:
europe-west2
$1.6796 기타 유럽 리전 $1.5104
n2-standard-2
근사치:
europe_central2
$0.1439 europe_west1
$0.1229 europe_west2
$0.1439 europe_west3
$0.1439 europe_west4
$0.1229 europe_west6
$0.1564 europe_west9
$0.1296
n2-standard-4
근사치:
europe_central2
$0.2878 europe_west1
$0.2457 europe_west2
$0.2878 europe_west3
$0.2878 europe_west4
$0.2457 europe_west6
$0.3127 europe_west9
$0.2591
n2-standard-8
근사치:
europe_central2
$0.5756 europe_west1
$0.4914 europe_west2
$0.5756 europe_west3
$0.5756 europe_west4
$0.4914 europe_west6
$0.6254 europe_west9
$0.5182
n2-standard-16
근사치:
europe_central2
$1.1511 europe_west1
$0.9829 europe_west2
$1.1511 europe_west3
$1.1511 europe_west4
$0.9828 europe_west6
$1.2508 europe_west9
$1.0364
n2-standard-32
근사치:
europe_central2
$2.3023 europe_west1
$1.9658 europe_west2
$2.3023 europe_west3
$2.3023 europe_west4
$1.9657 europe_west6
$2.5017 europe_west9
$2.0729
n2-highmem-2
근사치:
europe_central2
$0.1941 europe_west1
$0.1657 europe_west2
$0.1941 europe_west3
$0.1941 europe_west4
$0.1657 europe_west6
$0.2109 europe_west9
$0.1748
n2-highmem-4
근사치:
europe_central2
$0.3882 europe_west1
$0.3315 europe_west2
$0.3882 europe_west3
$0.3882 europe_west4
$0.3315 europe_west6
$0.4218 europe_west9
$0.3495
n2-highmem-8
근사치:
europe_central2
$0.7764 europe_west1
$0.663 europe_west2
$0.7764 europe_west3
$0.7764 europe_west4
$0.6629 europe_west6
$0.8436 europe_west9
$0.6991
n2-highmem-16
근사치:
europe_central2
$1.5528 europe_west1
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$1.5528 europe_west3
$1.5528 europe_west4
$1.3259 europe_west6
$1.6873 europe_west9
$1.3982
n2-highcpu-2
근사치:
europe_central2
$0.1062 europe_west1
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$0.1062 europe_west3
$0.1062 europe_west4
$0.0907 europe_west6
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$0.0956
n2-highcpu-4
근사치:
europe_central2
$0.2125 europe_west1
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$0.2125 europe_west3
$0.2125 europe_west4
$0.1814 europe_west6
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$0.1913
n2-highcpu-8
근사치:
europe_central2
$0.4249 europe_west1
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$0.3628 europe_west6
$0.4617 europe_west9
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n2-highcpu-16
근사치:
europe_central2
$0.8499 europe_west1
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$0.8499 europe_west3
$0.8499 europe_west4
$0.7256 europe_west6
$0.9235 europe_west9
$0.7651
n2-highcpu-32
근사치:
europe_central2
$1.6997 europe_west1
$1.4512 europe_west2
$1.6997 europe_west3
$1.6997 europe_west4
$1.4511 europe_west6
$1.847 europe_west9
$1.5303
n2d-standard-2
근사치:
europe_west1
$0.1069 europe_west2
$0.1252 europe_west3
$0.1252 europe_west4
$0.107 europe_west9
$0.1127
n2d-standard-4
근사치:
europe_west1
$0.2138 europe_west2
$0.2504 europe_west3
$0.2504 europe_west4
$0.2139 europe_west9
$0.2254
n2d-standard-8
근사치:
europe_west1
$0.4275 europe_west2
$0.5007 europe_west3
$0.5007 europe_west4
$0.4279 europe_west9
$0.4509
n2d-standard-16
근사치:
europe_west1
$0.8551 europe_west2
$1.0015 europe_west3
$1.0015 europe_west4
$0.8558 europe_west9
$0.9017
n2d-standard-32
근사치:
europe_west1
$1.7102 europe_west2
$2.0029 europe_west3
$2.0029 europe_west4
$1.7116 europe_west9
$1.8034
n2d-highmem-2
근사치:
europe_west1
$0.1442 europe_west2
$0.1689 europe_west3
$0.1689 europe_west4
$0.1443 europe_west9
$0.1521
n2d-highmem-4
근사치:
europe_west1
$0.2884 europe_west2
$0.3377 europe_west3
$0.3377 europe_west4
$0.2886 europe_west9
$0.3041
n2d-highmem-8
근사치:
europe_west1
$0.5768 europe_west2
$0.6755 europe_west3
$0.6755 europe_west4
$0.5772 europe_west9
$0.6082
n2d-highmem-16
근사치:
europe_west1
$1.1535 europe_west2
$1.3509 europe_west3
$1.3509 europe_west4
$1.1545 europe_west9
$1.2164
n2d-highcpu-2
근사치:
europe_west1
$0.0789 europe_west2
$0.0924 europe_west3
$0.0924 europe_west4
$0.079 europe_west9
$0.0832
n2d-highcpu-4
근사치:
europe_west1
$0.1578 europe_west2
$0.1848 europe_west3
$0.1848 europe_west4
$0.1579 europe_west9
$0.1664
n2d-highcpu-8
근사치:
europe_west1
$0.3156 europe_west2
$0.3697 europe_west3
$0.3697 europe_west4
$0.3159 europe_west9
$0.3328
n2d-highcpu-16
근사치:
europe_west1
$0.6313 europe_west2
$0.7394 europe_west3
$0.7394 europe_west4
$0.6318 europe_west9
$0.6657
n2d-highcpu-32
근사치:
europe_west1
$1.2625 europe_west2
$1.4787 europe_west3
$1.4787 europe_west4
$1.2636 europe_west9
$1.3314
c2-standard-4
근사치:
europe_west1
$0.2641 europe_west2
$0.3094 europe_west3
$0.3092 europe_west4
$0.2643 europe_west6
$0.3362
c2-standard-8
근사치:
europe_west1
$0.5283 europe_west2
$0.6187 europe_west3
$0.6184 europe_west4
$0.5285 europe_west6
$0.6724
c2-standard-16
근사치:
europe_west1
$1.0565 europe_west2
$1.2375 europe_west3
$1.2368 europe_west4
$1.0571 europe_west6
$1.3449
c2-standard-30
근사치:
europe_west1
$1.981 europe_west2
$2.3202 europe_west3
$2.3191 europe_west4
$1.982 europe_west6
$2.5216
c2-standard-60
근사치:
europe_west1
$3.962 europe_west2
$4.6404 europe_west3
$4.6382 europe_west4
$3.964 europe_west6
$5.0432
c2d-standard-2
근사치:
europe_west1
$0.115 europe_west2
$0.1345 europe_west3
$0.1345 europe_west4
$0.115
c2d-standard-4
근사치:
europe_west1
$0.2299 europe_west2
$0.269 europe_west3
$0.269 europe_west4
$0.2299
c2d-standard-8
근사치:
europe_west1
$0.4599 europe_west2
$0.5381 europe_west3
$0.5381 europe_west4
$0.4599
c2d-standard-16
근사치:
europe_west1
$0.9198 europe_west2
$1.0762 europe_west3
$1.0762 europe_west4
$0.9198
c2d-standard-32
근사치:
europe_west1
$1.8395 europe_west2
$2.1524 europe_west3
$2.1524 europe_west4
$1.8395
c2d-standard-56
근사치:
europe_west1
$3.2191 europe_west2
$3.7666 europe_west3
$3.7666 europe_west4
$3.2191
c2d-standard-112
근사치:
europe_west1
$6.4383 europe_west2
$7.5333 europe_west3
$7.5333 europe_west4
$6.4383
c2d-highmem-2
근사치:
europe_west1
$0.1551 europe_west2
$0.1814 europe_west3
$0.1814 europe_west4
$0.1551
c2d-highmem-4
근사치:
europe_west1
$0.3101 europe_west2
$0.3629 europe_west3
$0.3629 europe_west4
$0.3101
c2d-highmem-8
근사치:
europe_west1
$0.6203 europe_west2
$0.7258 europe_west3
$0.7258 europe_west4
$0.6203
c2d-highmem-16
근사치:
europe_west1
$1.2406 europe_west2
$1.4515 europe_west3
$1.4515 europe_west4
$1.2406
c2d-highmem-32
근사치:
europe_west1
$2.4812 europe_west2
$2.9031 europe_west3
$2.9031 europe_west4
$2.4812
c2d-highmem-56
근사치:
europe_west1
$4.342 europe_west2
$5.0804 europe_west3
$5.0804 europe_west4
$4.342
c2d-highmem-112
근사치:
europe_west1
$8.684 europe_west2
$10.1608 europe_west3
$10.1608 europe_west4
$8.684
c2d-highcpu-2
근사치:
europe_west1
$0.0949 europe_west2
$0.1111 europe_west3
$0.1111 europe_west4
$0.0949
c2d-highcpu-4
근사치:
europe_west1
$0.1898 europe_west2
$0.2221 europe_west3
$0.2221 europe_west4
$0.1898
c2d-highcpu-8
근사치:
europe_west1
$0.3797 europe_west2
$0.4442 europe_west3
$0.4442 europe_west4
$0.3797
c2d-highcpu-16
근사치:
europe_west1
$0.7593 europe_west2
$0.8885 europe_west3
$0.8885 europe_west4
$0.7593
c2d-highcpu-32
근사치:
europe_west1
$1.5187 europe_west2
$1.777 europe_west3
$1.777 europe_west4
$1.5187
c2d-highcpu-56
근사치:
europe_west1
$2.6577 europe_west2
$3.1097 europe_west3
$3.1097 europe_west4
$2.6577
c2d-highcpu-112
근사치:
europe_west1
$5.3154 europe_west2
$6.2195 europe_west3
$6.2195 europe_west4
$5.3154
c3-highcpu-4
근사치:
europe_west1
$0.218 europe_west4
$0.2182
c3-highcpu-8
근사치:
europe_west1
$0.4361 europe_west4
$0.4365
c3-highcpu-22
근사치:
europe_west1
$1.1992 europe_west4
$1.2003
c3-highcpu-44
근사치:
europe_west1
$2.3984 europe_west4
$2.4006
c3-highcpu-88
근사치:
europe_west1
$4.7969 europe_west4
$4.8013
c3-highcpu-176
근사치:
europe_west1
$9.5938 europe_west4
$9.6026
a2-highgpu-1g
근사치:
a2-highgpu-2g
근사치:
a2-highgpu-4g
근사치:
a2-highgpu-8g
근사치:
a2-megagpu-16g
근사치:
a2-ultragpu-1g
근사치:
a2-ultragpu-2g
근사치:
a2-ultragpu-4g
근사치:
a2-ultragpu-8g
근사치:
a3-highgpu-2g
근사치:
a3-highgpu-4g
근사치:
a3-highgpu-8g
근사치:
g2-standard-4
근사치:
g2-standard-8
근사치:
g2-standard-12
근사치:
g2-standard-16
근사치:
g2-standard-24
근사치:
g2-standard-32
근사치:
g2-standard-48
근사치:
g2-standard-96
근사치:
아시아 태평양 가격 책정
다음 표에는 각 머신 유형의 노드 시간당 가격이 나와 있습니다.
e2-standard-2
근사치:
asia-east1
$0.0892 asia-east2
$0.1078 asia-northeast1
$0.0989 asia-northeast3
$0.0989 asia-south1
$0.0926 asia-southeast1
$0.0951 australia-southeast1
$0.1093
e2-standard-4
근사치:
asia-east1
$0.1785 asia-east2
$0.2156 asia-northeast1
$0.1977 asia-northeast3
$0.1977 asia-south1
$0.1851 asia-southeast1
$0.1901 australia-southeast1
$0.2187
e2-standard-8
근사치:
asia-east1
$0.3569 asia-east2
$0.4313 asia-northeast1
$0.3954 asia-northeast3
$0.3954 asia-south1
$0.3702 asia-southeast1
$0.3802 australia-southeast1
$0.4373
e2-standard-16
근사치:
asia-east1
$0.7138 asia-east2
$0.8626 asia-northeast1
$0.7909 asia-northeast3
$0.7909 asia-south1
$0.7405 asia-southeast1
$0.7605 australia-southeast1
$0.8747
e2-standard-32
근사치:
asia-east1
$1.4276 asia-east2
$1.7251 asia-northeast1
$1.5817 asia-northeast3
$1.5817 asia-south1
$1.4809 asia-southeast1
$1.5209 australia-southeast1
$1.7494
e2-highmem-2
근사치:
asia-east1
$0.1204 asia-east2
$0.1454 asia-northeast1
$0.1333 asia-northeast3
$0.1333 asia-south1
$0.1249 asia-southeast1
$0.1282 australia-southeast1
$0.1475
e2-highmem-4
근사치:
asia-east1
$0.2407 asia-east2
$0.2909 asia-northeast1
$0.2665 asia-northeast3
$0.2665 asia-south1
$0.2497 asia-southeast1
$0.2564 australia-southeast1
$0.295
e2-highmem-8
근사치:
asia-east1
$0.4815 asia-east2
$0.5818 asia-northeast1
$0.533 asia-northeast3
$0.533 asia-south1
$0.4994 asia-southeast1
$0.5129 australia-southeast1
$0.59
e2-highmem-16
근사치:
asia-east1
$0.963 asia-east2
$1.1636 asia-northeast1
$1.0661 asia-northeast3
$1.0661 asia-south1
$0.9989 asia-southeast1
$1.0258 australia-southeast1
$1.1799
e2-highcpu-2
근사치:
asia-east1
$0.0659 asia-east2
$0.0796 asia-northeast1
$0.0731 asia-northeast3
$0.0731 asia-south1
$0.0683 asia-southeast1
$0.0702 australia-southeast1
$0.0807
e2-highcpu-4
근사치:
asia-east1
$0.1317 asia-east2
$0.1592 asia-northeast1
$0.1461 asia-northeast3
$0.1461 asia-south1
$0.1367 asia-southeast1
$0.1404 australia-southeast1
$0.1614
e2-highcpu-8
근사치:
asia-east1
$0.2635 asia-east2
$0.3184 asia-northeast1
$0.2922 asia-northeast3
$0.2922 asia-south1
$0.2733 asia-southeast1
$0.2807 australia-southeast1
$0.3229
e2-highcpu-16
근사치:
asia-east1
$0.527 asia-east2
$0.6368 asia-northeast1
$0.5845 asia-northeast3
$0.5845 asia-south1
$0.5467 asia-southeast1
$0.5615 australia-southeast1
$0.6458
e2-highcpu-32
근사치:
asia-east1
$1.0539 asia-east2
$1.2736 asia-northeast1
$1.169 asia-northeast3
$1.169 asia-south1
$1.0933 asia-southeast1
$1.1229 australia-southeast1
$1.2916
n1-standard-2
근사치:
asia-northeast1
$0.1402 asia-southeast1
$0.1348 australia-southeast1
$0.155 기타 아시아 태평양 리전 $0.1265
n1-standard-4
근사치:
asia-northeast1
$0.2803 asia-southeast1
$0.2695 australia-southeast1
$0.31 기타 아시아 태평양 리전 $0.2531
n1-standard-8
근사치:
asia-northeast1
$0.5606 asia-southeast1
$0.5391 australia-southeast1
$0.6201 기타 아시아 태평양 리전 $0.5061
n1-standard-16
근사치:
asia-northeast1
$1.1213 asia-southeast1
$1.0782 australia-southeast1
$1.2401 기타 아시아 태평양 리전 $1.0123
n1-standard-32
근사치:
asia-northeast1
$2.2426 asia-southeast1
$2.1564 australia-southeast1
$2.4802 기타 아시아 태평양 리전 $2.0245
n1-highmem-2
근사치:
asia-northeast1
$0.1744 asia-southeast1
$0.1678 australia-southeast1
$0.193 기타 아시아 태평양 리전 $0.1575
n1-highmem-4
근사치:
asia-northeast1
$0.3489 asia-southeast1
$0.3357 australia-southeast1
$0.3861 기타 아시아 태평양 리전 $0.3151
n1-highmem-8
근사치:
asia-northeast1
$0.6977 asia-southeast1
$0.6713 australia-southeast1
$0.7721 기타 아시아 태평양 리전 $0.6302
n1-highmem-16
근사치:
asia-northeast1
$1.3955 asia-southeast1
$1.3426 australia-southeast1
$1.5443 기타 아시아 태평양 리전 $1.2603
n1-highcpu-2
근사치:
asia-northeast1
$0.1046 asia-southeast1
$0.1005 australia-southeast1
$0.1156 기타 아시아 태평양 리전 $0.0944
n1-highcpu-4
근사치:
asia-northeast1
$0.2093 asia-southeast1
$0.201 australia-southeast1
$0.2312 기타 아시아 태평양 리전 $0.1888
n1-highcpu-8
근사치:
asia-northeast1
$0.4186 asia-southeast1
$0.4021 australia-southeast1
$0.4624 기타 아시아 태평양 리전 $0.3776
n1-highcpu-16
근사치:
asia-northeast1
$0.8371 asia-southeast1
$0.8041 australia-southeast1
$0.9249 기타 아시아 태평양 리전 $0.7552
n1-highcpu-32
근사치:
asia-northeast1
$1.6742 asia-southeast1
$1.6082 australia-southeast1
$1.8498 기타 아시아 태평양 리전 $1.5104
n2-standard-2
근사치:
asia_east1
$0.1293 asia_east2
$0.1563 asia_northeast1
$0.1433 asia_northeast3
$0.1433 asia_south1
$0.1341 asia_southeast1
$0.1378 asia_southeast2
$0.1502 australia_southeast1
$0.1585
n2-standard-4
근사치:
asia_east1
$0.2586 asia_east2
$0.3125 asia_northeast1
$0.2866 asia_northeast3
$0.2866 asia_south1
$0.2683 asia_southeast1
$0.2756 asia_southeast2
$0.3003 australia_southeast1
$0.3169
n2-standard-8
근사치:
asia_east1
$0.5173 asia_east2
$0.6251 asia_northeast1
$0.5731 asia_northeast3
$0.5731 asia_south1
$0.5366 asia_southeast1
$0.5511 asia_southeast2
$0.6007 australia_southeast1
$0.6339
n2-standard-16
근사치:
asia_east1
$1.0346 asia_east2
$1.2502 asia_northeast1
$1.1462 asia_northeast3
$1.1462 asia_south1
$1.0731 asia_southeast1
$1.1022 asia_southeast2
$1.2014 australia_southeast1
$1.2678
n2-standard-32
근사치:
asia_east1
$2.0691 asia_east2
$2.5003 asia_northeast1
$2.2924 asia_northeast3
$2.2924 asia_south1
$2.1462 asia_southeast1
$2.2044 asia_southeast2
$2.4028 australia_southeast1
$2.5355
n2-highmem-2
근사치:
asia_east1
$0.1745 asia_east2
$0.2108 asia_northeast1
$0.1931 asia_northeast3
$0.1931 asia_south1
$0.181 asia_southeast1
$0.1859 asia_southeast2
$0.2026 australia_southeast1
$0.2138
n2-highmem-4
근사치:
asia_east1
$0.3489 asia_east2
$0.4216 asia_northeast1
$0.3863 asia_northeast3
$0.3863 asia_south1
$0.3619 asia_southeast1
$0.3717 asia_southeast2
$0.4052 australia_southeast1
$0.4275
n2-highmem-8
근사치:
asia_east1
$0.6978 asia_east2
$0.8432 asia_northeast1
$0.7725 asia_northeast3
$0.7725 asia_south1
$0.7238 asia_southeast1
$0.7434 asia_southeast2
$0.8103 australia_southeast1
$0.8551
n2-highmem-16
근사치:
asia_east1
$1.3956 asia_east2
$1.6865 asia_northeast1
$1.545 asia_northeast3
$1.545 asia_south1
$1.4476 asia_southeast1
$1.4868 asia_southeast2
$1.6206 australia_southeast1
$1.7102
n2-highcpu-2
근사치:
asia_east1
$0.0955 asia_east2
$0.1154 asia_northeast1
$0.1059 asia_northeast3
$0.1059 asia_south1
$0.099 asia_southeast1
$0.1017 asia_southeast2
$0.1109 australia_southeast1
$0.117
n2-highcpu-4
근사치:
asia_east1
$0.1909 asia_east2
$0.2307 asia_northeast1
$0.2118 asia_northeast3
$0.2118 asia_south1
$0.1981 asia_southeast1
$0.2034 asia_southeast2
$0.2217 australia_southeast1
$0.234
n2-highcpu-8
근사치:
asia_east1
$0.3819 asia_east2
$0.4615 asia_northeast1
$0.4235 asia_northeast3
$0.4235 asia_south1
$0.3961 asia_southeast1
$0.4069 asia_southeast2
$0.4435 australia_southeast1
$0.468
n2-highcpu-16
근사치:
asia_east1
$0.7637 asia_east2
$0.9229 asia_northeast1
$0.8471 asia_northeast3
$0.8471 asia_south1
$0.7923 asia_southeast1
$0.8137 asia_southeast2
$0.887 australia_southeast1
$0.936
n2-highcpu-32
근사치:
asia_east1
$1.5275 asia_east2
$1.8458 asia_northeast1
$1.6942 asia_northeast3
$1.6942 asia_south1
$1.5845 asia_southeast1
$1.6275 asia_southeast2
$1.7739 australia_southeast1
$1.8719
n2d-standard-2
근사치:
asia_east1
$0.1125 asia_east2
$0.136 asia_northeast1
$0.1247 asia_south1
$0.0641 asia_southeast1
$0.1199 australia_southeast1
$0.1379
n2d-standard-4
근사치:
asia_east1
$0.225 asia_east2
$0.2719 asia_northeast1
$0.2493 asia_south1
$0.1283 asia_southeast1
$0.2397 australia_southeast1
$0.2757
n2d-standard-8
근사치:
asia_east1
$0.45 asia_east2
$0.5438 asia_northeast1
$0.4986 asia_south1
$0.2565 asia_southeast1
$0.4795 australia_southeast1
$0.5515
n2d-standard-16
근사치:
asia_east1
$0.9001 asia_east2
$1.0876 asia_northeast1
$0.9972 asia_south1
$0.513 asia_southeast1
$0.959 australia_southeast1
$1.103
n2d-standard-32
근사치:
asia_east1
$1.8001 asia_east2
$2.1752 asia_northeast1
$1.9945 asia_south1
$1.0261 asia_southeast1
$1.9179 australia_southeast1
$2.206
n2d-highmem-2
근사치:
asia_east1
$0.1518 asia_east2
$0.1834 asia_northeast1
$0.168 asia_south1
$0.0865 asia_southeast1
$0.1617 australia_southeast1
$0.186
n2d-highmem-4
근사치:
asia_east1
$0.3035 asia_east2
$0.3668 asia_northeast1
$0.3361 asia_south1
$0.173 asia_southeast1
$0.3234 australia_southeast1
$0.372
n2d-highmem-8
근사치:
asia_east1
$0.6071 asia_east2
$0.7336 asia_northeast1
$0.6721 asia_south1
$0.346 asia_southeast1
$0.6468 australia_southeast1
$0.744
n2d-highmem-16
근사치:
asia_east1
$1.2142 asia_east2
$1.4672 asia_northeast1
$1.3443 asia_south1
$0.6921 asia_southeast1
$1.2936 australia_southeast1
$1.4879
n2d-highcpu-2
근사치:
asia_east1
$0.0831 asia_east2
$0.1004 asia_northeast1
$0.0921 asia_south1
$0.0473 asia_southeast1
$0.0885 australia_southeast1
$0.1018
n2d-highcpu-4
근사치:
asia_east1
$0.1661 asia_east2
$0.2007 asia_northeast1
$0.1842 asia_south1
$0.0947 asia_southeast1
$0.177 australia_southeast1
$0.2036
n2d-highcpu-8
근사치:
asia_east1
$0.3322 asia_east2
$0.4015 asia_northeast1
$0.3685 asia_south1
$0.1894 asia_southeast1
$0.354 australia_southeast1
$0.4071
n2d-highcpu-16
근사치:
asia_east1
$0.6645 asia_east2
$0.8029 asia_northeast1
$0.737 asia_south1
$0.3787 asia_southeast1
$0.708 australia_southeast1
$0.8143
n2d-highcpu-32
근사치:
asia_east1
$1.3289 asia_east2
$1.6059 asia_northeast1
$1.4739 asia_south1
$0.7575 asia_southeast1
$1.4159 australia_southeast1
$1.6286
c2-standard-4
근사치:
asia_east1
$0.278 asia_east2
$0.336 asia_northeast1
$0.308 asia_northeast3
$0.308 asia_south1
$0.2884 asia_southeast1
$0.2962 australia_southeast1
$0.3407
c2-standard-8
근사치:
asia_east1
$0.5561 asia_east2
$0.672 asia_northeast1
$0.6161 asia_northeast3
$0.6161 asia_south1
$0.5768 asia_southeast1
$0.5924 australia_southeast1
$0.6814
c2-standard-16
근사치:
asia_east1
$1.1122 asia_east2
$1.3439 asia_northeast1
$1.2321 asia_northeast3
$1.2321 asia_south1
$1.1536 asia_southeast1
$1.1849 australia_southeast1
$1.3629
c2-standard-30
근사치:
asia_east1
$2.0853 asia_east2
$2.5199 asia_northeast1
$2.3103 asia_northeast3
$2.3103 asia_south1
$2.1631 asia_southeast1
$2.2217 australia_southeast1
$2.5553
c2-standard-60
근사치:
asia_east1
$4.1706 asia_east2
$5.0397 asia_northeast1
$4.6205 asia_northeast3
$4.6205 asia_south1
$4.3262 asia_southeast1
$4.4433 australia_southeast1
$5.1107
c2d-standard-2
근사치:
asia_east1
$0.1209 asia_south1
$0.0689 asia_southeast1
$0.1288
c2d-standard-4
근사치:
asia_east1
$0.2418 asia_south1
$0.1378 asia_southeast1
$0.2576
c2d-standard-8
근사치:
asia_east1
$0.4836 asia_south1
$0.2757 asia_southeast1
$0.5153
c2d-standard-16
근사치:
asia_east1
$0.9672 asia_south1
$0.5513 asia_southeast1
$1.0305
c2d-standard-32
근사치:
asia_east1
$1.9345 asia_south1
$1.1027 asia_southeast1
$2.0611
c2d-standard-56
근사치:
asia_east1
$3.3853 asia_south1
$1.9297 asia_southeast1
$3.6069
c2d-standard-112
근사치:
asia_east1
$6.7706 asia_south1
$3.8593 asia_southeast1
$7.2137
c2d-highmem-2
근사치:
asia_east1
$0.1631 asia_south1
$0.093 asia_southeast1
$0.1737
c2d-highmem-4
근사치:
asia_east1
$0.3262 asia_south1
$0.1859 asia_southeast1
$0.3475
c2d-highmem-8
근사치:
asia_east1
$0.6523 asia_south1
$0.3718 asia_southeast1
$0.695
c2d-highmem-16
근사치:
asia_east1
$1.3046 asia_south1
$0.7436 asia_southeast1
$1.39
c2d-highmem-32
근사치:
asia_east1
$2.6092 asia_south1
$1.4873 asia_southeast1
$2.78
c2d-highmem-56
근사치:
asia_east1
$4.5662 asia_south1
$2.6028 asia_southeast1
$4.865
c2d-highmem-112
근사치:
asia_east1
$9.1323 asia_south1
$5.2055 asia_southeast1
$9.7299
c2d-highcpu-2
근사치:
asia_east1
$0.0998 asia_south1
$0.0569 asia_southeast1
$0.1063
c2d-highcpu-4
근사치:
asia_east1
$0.1996 asia_south1
$0.1138 asia_southeast1
$0.2127
c2d-highcpu-8
근사치:
asia_east1
$0.3993 asia_south1
$0.2276 asia_southeast1
$0.4254
c2d-highcpu-16
근사치:
asia_east1
$0.7985 asia_south1
$0.4552 asia_southeast1
$0.8508
c2d-highcpu-32
근사치:
asia_east1
$1.5971 asia_south1
$0.9104 asia_southeast1
$1.7016
c2d-highcpu-56
근사치:
asia_east1
$2.7949 asia_south1
$1.5931 asia_southeast1
$2.9778
c2d-highcpu-112
근사치:
asia_east1
$5.5898 asia_south1
$3.1862 asia_southeast1
$5.9556
c3-highcpu-4
근사치:
c3-highcpu-8
근사치:
c3-highcpu-22
근사치:
c3-highcpu-44
근사치:
c3-highcpu-88
근사치:
c3-highcpu-176
근사치:
a2-highgpu-1g
근사치:
asia-northeast1
$4.6575 asia-northeast3
$4.6575 asia-southeast1
$4.6163
a2-highgpu-2g
근사치:
asia-northeast1
$9.3151 asia-northeast3
$9.3151 asia-southeast1
$9.2327
a2-highgpu-4g
근사치:
asia-northeast1
$18.6301 asia-northeast3
$18.6301 asia-southeast1
$18.4653
a2-highgpu-8g
근사치:
asia-northeast1
$37.2603 asia-northeast3
$37.2603 asia-southeast1
$36.9306
a2-megagpu-16g
근사치:
asia-northeast1
$70.0363 asia-northeast3
$70.0363 asia-southeast1
$69.5557
a2-ultragpu-1g
근사치:
a2-ultragpu-2g
근사치:
a2-ultragpu-4g
근사치:
a2-ultragpu-8g
근사치:
a3-highgpu-2g
근사치:
a3-highgpu-4g
근사치:
a3-highgpu-8g
근사치:
중동 가격 책정
n2-standard-2
근사치:
n2-standard-4
근사치:
n2-standard-8
근사치:
n2-standard-16
근사치:
n2-standard-32
근사치:
n2-highmem-2
근사치:
n2-highmem-4
근사치:
n2-highmem-8
근사치:
n2-highmem-16
근사치:
n2-highcpu-2
근사치:
n2-highcpu-4
근사치:
n2-highcpu-8
근사치:
n2-highcpu-16
근사치:
n2-highcpu-32
근사치:
n2d-standard-2
근사치:
n2d-standard-4
근사치:
n2d-standard-8
근사치:
n2d-standard-16
근사치:
n2d-standard-32
근사치:
n2d-highmem-2
근사치:
n2d-highmem-4
근사치:
n2d-highmem-8
근사치:
n2d-highmem-16
근사치:
n2d-highcpu-2
근사치:
n2d-highcpu-4
근사치:
n2d-highcpu-8
근사치:
n2d-highcpu-16
근사치:
n2d-highcpu-32
근사치:
각 머신 유형 은 Google Cloud 청구서에서 다음 SKU로 청구됩니다.
vCPU 비용: vCPU 시간 으로 측정
RAM 비용: GB 시간 으로 측정
GPU 비용: 머신에 내장되어 있거나 선택적으로 구성된 경우 GPU 시간 으로 측정
머신 유형별 가격 은 해당 머신 유형을 사용하는 모델 버전의 각 예측 노드에 대한 총 시간당 비용을 추정한 것입니다.
예를 들어 n1-highcpu-32
머신 유형에는 vCPU 32개와 RAM 32GB가 포함됩니다.
따라서 시간당 가격은 32 vCPU hours + 32 GB hours
와 같습니다.
SKU 가격 책정표는 리전별로 제공됩니다. 각 표에는 예측 머신 유형에 대한 vCPU, RAM, 내장 GPU 가격이 표시되어 있으며 청구된 SKU를 더 정확하게 반영합니다.
리전별 SKU 가격 책정을 보려면 리전을 선택하여 가격표를 확인하세요.
미주 SKU 가격 책정
vCPU
위치
시간당 가격
로스앤젤레스(us-west2
)
vCPU 시간당 $0.0301288
라스베이거스(us-west4
)
vCPU 시간당 $0.028252
노던 버지니아(us-east4
)
vCPU 시간당 $0.028252
몬트리올(northamerica-northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0276149
토론토(northamerica-northeast2
)
vCPU 시간당 $0.0276149
상파울루(southamerica-east1
)
vCPU 시간당 $0.0398176
기타 미주 리전
vCPU 시간당 $0.0250826
RAM
위치
시간당 가격
로스앤젤레스(us-west2
)
GB 시간당 $0.0040376
라스베이거스(us-west4</code>
)
GB 시간당 $0.0037846
노던 버지니아(us-east4
)
GB 시간당 $0.0037846
몬트리올(northamerica-northeast1
)
GB 시간당 $0.0037007
토론토(northamerica-northeast2
)
GB 시간당 $0.0037007
상파울루(southamerica-east1
)
GB 시간당 $0.005336
기타 미주 리전
GB 시간당 $0.0033614
vCPU
위치
시간당 가격
노던 버지니아(us-east4
)
vCPU 시간당 $0.04094575
몬트리올(northamerica-northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0400223
기타 미주 리전
vCPU 시간당 $0.03635495
RAM
위치
시간당 가격
노던 버지니아(us-east4
)
GB 시간당 $0.00548665
몬트리올(northamerica-northeast1
)
GB 시간당 $0.0053636
기타 미주 리전
GB 시간당 $0.0048783
vCPU
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0400223
토론토(northamerica_northeast2
)
vCPU 시간당 $0.0400223
상파울루(southamerica_east1
)
vCPU 시간당 $0.057707
아이오와(us_central1
)
vCPU 시간당 $0.0363527
사우스캐롤라이나(us_east1
)
vCPU 시간당 $0.0363527
노던 버지니아(us_east4
)
vCPU 시간당 $0.0409457
댈러스(us_south1
)
vCPU 시간당 $0.0428962
오리건(us_west1
)
vCPU 시간당 $0.0363527
로스앤젤레스(us_west2
)
vCPU 시간당 $0.0436655
솔트레이크시티(us_west3
)
vCPU 시간당 $0.0436655
라스베이거스(us_west4
)
vCPU 시간당 $0.0409434
RAM
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
GB 시간당 $0.0053636
토론토(northamerica_northeast2
)
GB 시간당 $0.0053636
상파울루(southamerica_east1
)
GB 시간당 $0.0077337
아이오와(us_central1
)
GB 시간당 $0.0048725
사우스캐롤라이나(us_east1
)
GB 시간당 $0.0048725
노던 버지니아(us_east4
)
GB 시간당 $0.0054867
댈러스(us_south1
)
GB 시간당 $0.00575
오리건(us_west1
)
GB 시간당 $0.0048725
로스앤젤레스(us_west2
)
GB 시간당 $0.0058523
솔트레이크시티(us_west3
)
GB 시간당 $0.0058523
라스베이거스(us_west4
)
GB 시간당 $0.0054867
vCPU
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0348197
상파울루(southamerica_east1
)
vCPU 시간당 $0.0502055
아이오와(us_central1
)
vCPU 시간당 $0.0316273
사우스캐롤라이나(us_east1
)
vCPU 시간당 $0.0316273
노던 버지니아(us_east4
)
vCPU 시간당 $0.0356224
오리건(us_west1
)
vCPU 시간당 $0.0316273
로스앤젤레스(us_west2
)
vCPU 시간당 $0.0379891
라스베이거스(us_west4
)
vCPU 시간당 $0.0356224
RAM
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
GB 시간당 $0.0046667
상파울루(southamerica_east1
)
GB 시간당 $0.0067287
아이오와(us_central1
)
GB 시간당 $0.0042389
사우스캐롤라이나(us_east1
)
GB 시간당 $0.0042389
노던 버지니아(us_east4
)
GB 시간당 $0.0047736
오리건(us_west1
)
GB 시간당 $0.0042389
로스앤젤레스(us_west2
)
GB 시간당 $0.005091
라스베이거스(us_west4
)
GB 시간당 $0.0047736
vCPU
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.04301
상파울루(southamerica_east1
)
vCPU 시간당 $0.0620356
아이오와(us_central1
)
vCPU 시간당 $0.039077
사우스캐롤라이나(us_east1
)
vCPU 시간당 $0.039077
노던 버지니아(us_east4
)
vCPU 시간당 $0.0440105
오리건(us_west1
)
vCPU 시간당 $0.039077
로스앤젤레스(us_west2
)
vCPU 시간당 $0.046943
솔트레이크시티(us_west3
)
vCPU 시간당 $0.04692
라스베이거스(us_west4
)
vCPU 시간당 $0.0440105
RAM
위치
시간당 가격
몬트리올(northamerica_northeast1
)
GB 시간당 $0.00575
상파울루(southamerica_east1
)
GB 시간당 $0.0083133
아이오와(us_central1
)
GB 시간당 $0.0052325
사우스캐롤라이나(us_east1
)
GB 시간당 $0.0052325
노던 버지니아(us_east4
)
GB 시간당 $0.005888
오리건(us_west1
)
GB 시간당 $0.0052325
로스앤젤레스(us_west2
)
GB 시간당 $0.0062905
솔트레이크시티(us_west3
)
GB 시간당 $0.006325
라스베이거스(us_west4
)
GB 시간당 $0.005888
vCPU
위치
시간당 가격
아이오와(us_central1
)
vCPU 시간당 $0.0339974
사우스캐롤라이나(us_east1
)
vCPU 시간당 $0.0339974
노던 버지니아(us_east4
)
vCPU 시간당 $0.0382904
RAM
위치
시간당 가격
아이오와(us_central1
)
GB 시간당 $0.0045528
사우스캐롤라이나(us_east1
)
GB 시간당 $0.0045528
노던 버지니아(us_east4
)
GB 시간당 $0.0051267
vCPU
위치
시간당 가격
아이오와(us_central1
)
vCPU 시간당 $0.03908
사우스캐롤라이나(us_east1
)
vCPU 시간당 $0.03908
노던 버지니아(us_east4
)
vCPU 시간당 $0.04401
RAM
위치
시간당 가격
아이오와(us_central1
)
GB 시간당 $0.00524
사우스캐롤라이나(us_east1
)
GB 시간당 $0.00524
노던 버지니아(us_east4
)
GB 시간당 $0.0059
vCPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
vCPU 시간당 $0.0363527
노던 버지니아(us-east4
)
vCPU 시간당 $0.0363527
라스베이거스(us-west4
)
vCPU 시간당 $0.0409457
기타 미주 리전
vCPU 시간당 $0.0363527
RAM
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GB 시간당 $0.0048725
노던 버지니아(us-east4
)
GB 시간당 $0.0048725
라스베이거스(us-west4
)
GB 시간당 $0.0054867
기타 미주 리전
GB 시간당 $0.0048725
GPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GPU 시간당 $4.51729
(A100 80GB)
노던 버지니아(us-east4
)
GPU 시간당 $5.08783
(A100 80GB)
라스베이거스(us-west4
)
GPU 시간당 $3.5673
(A100 40GB)
기타 미주 리전
GPU 시간당 $3.3741
(A100 40GB)
vCPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
vCPU 시간당 $0.0293227
노던 버지니아(us-east4
)
vCPU 시간당 $0.0293227
RAM
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GB 시간당 $0.0025534
노던 버지니아(us-east4
)
GB 시간당 $0.0025534
GPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GPU 시간당 $11.2660332
(H100 80GB)
노던 버지니아(us-east4
)
GPU 시간당 $11.2660336
(H100 80GB)
vCPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
vCPU 시간당 $0.02874
RAM
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GB 시간당 $0.00337
GPU
위치
시간당 가격
아이오와(us-central1
)
GPU 시간당 $0.64405
유럽 SKU 가격 책정
vCPU
위치
시간당 가격
벨기에(europe-west1
)
vCPU 시간당 $0.0275919
런던(europe-west2
)
vCPU 시간당 $0.0323184
프랑크푸르트(europe-west3
)
vCPU 시간당 $0.0323184
네덜란드(europe-west4
)
vCPU 시간당 $0.0276149
취리히(europe-west6
)
vCPU 시간당 $0.0350968
파리(europe-west9
)
vCPU 시간당 $0.0351164
RAM
위치
시간당 가격
벨기에(europe-west1
)
GB 시간당 $0.0036984
런던(europe-west2
)
GB 시간당 $0.0043309
프랑크푸르트(europe-west3
)
GB 시간당 $0.0043309
네덜란드(europe-west4
)
GB 시간당 $0.0037007
취리히(europe-west6
)
GB 시간당 $0.0047035
파리(europe-west9
)
GB 시간당 $0.0047069
vCPU
위치
시간당 가격
런던(europe-west2
)
vCPU 시간당 $0.0468395
기타 유럽 리전
vCPU 시간당 $0.0421268
RAM
위치
시간당 가격
런던(europe-west2
)
GB 시간당 $0.0062767
기타 유럽 리전
GB 시간당 $0.0056373
vCPU
위치
시간당 가격
바르샤바(europe_central2
)
vCPU 시간당 $0.0468395
벨기에(europe_west1
)
vCPU 시간당 $0.0399889
런던(europe_west2
)
vCPU 시간당 $0.0468395
프랑크푸르트(europe_west3
)
vCPU 시간당 $0.0468395
네덜란드(europe_west4
)
vCPU 시간당 $0.0399879
취리히(europe_west6
)
vCPU 시간당 $0.050899
파리(europe_west9
)
vCPU 시간당 $0.0421693
RAM
위치
시간당 가격
바르샤바(europe_central2
)
GB 시간당 $0.0062767
벨기에(europe_west1
)
GB 시간당 $0.0053602
런던(europe_west2
)
GB 시간당 $0.0062767
프랑크푸르트(europe_west3
)
GB 시간당 $0.0062767
네덜란드(europe_west4
)
GB 시간당 $0.0053598
취리히(europe_west6
)
GB 시간당 $0.0068195
파리(europe_west9
)
GB 시간당 $0.0056522
vCPU
위치
시간당 가격
벨기에(europe_west1
)
vCPU 시간당 $0.0347909
런던(europe_west2
)
vCPU 시간당 $0.0407502
프랑크푸르트(europe_west3
)
vCPU 시간당 $0.0407502
네덜란드(europe_west4
)
vCPU 시간당 $0.0348197
파리(europe_west9
)
vCPU 시간당 $0.0366873
RAM
위치
시간당 가격
벨기에(europe_west1
)
GB 시간당 $0.0046632
런던(europe_west2
)
GB 시간당 $0.0054602
프랑크푸르트(europe_west3
)
GB 시간당 $0.0054602
네덜란드(europe_west4
)
GB 시간당 $0.0046667
파리(europe_west9
)
GB 시간당 $0.0049174
vCPU
위치
시간당 가격
벨기에(europe_west1
)
vCPU 시간당 $0.042987
런던(europe_west2
)
vCPU 시간당 $0.0503527
프랑크푸르트(europe_west3
)
vCPU 시간당 $0.050347
네덜란드(europe_west4
)
vCPU 시간당 $0.0430215
취리히(europe_west6
)
vCPU 시간당 $0.0547055
RAM
위치
시간당 가격
벨기에(europe_west1
)
GB 시간당 $0.0057615
런던(europe_west2
)
GB 시간당 $0.006747
프랑크푸르트(europe_west3
)
GB 시간당 $0.006739
네덜란드(europe_west4
)
GB 시간당 $0.0057615
취리히(europe_west6
)
GB 시간당 $0.007337
vCPU
위치
시간당 가격
런던(europe_west2
)
vCPU 시간당 $0.0438012
네덜란드(europe_west4
)
vCPU 시간당 $0.0374336
RAM
위치
시간당 가격
런던(europe_west2
)
GB 시간당 $0.005865
네덜란드(europe_west4
)
GB 시간당 $0.0050128
vCPU
위치
시간당 가격
런던(europe_west1
)
vCPU 시간당 $0.04299
네덜란드(europe_west4
)
vCPU 시간당 $0.04302
RAM
위치
시간당 가격
런던(europe_west1
)
GB 시간당 $0.00576
네덜란드(europe_west4
)
GB 시간당 $0.00577
vCPU
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
vCPU 시간당 $0.0400223
RAM
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
GB 시간당 $0.0053636
GPU
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
GPU 시간당 $3.3741
(A100 40GB)
네덜란드(europe-west4
)
GPU 시간당 $4.97399
(A100 80GB)
vCPU
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
vCPU 시간당 $0.03164
RAM
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
GB 시간당 $0.00371
GPU
위치
시간당 가격
네덜란드(europe-west4
)
GPU 시간당 $0.70916
아시아 태평양 SKU 가격 책정
E2 예측 머신 유형 SKU
vCPU
위치
시간당 가격
타이완(asia-east1
)
vCPU 시간당 $0.0290432
홍콩(asia-east2
)
vCPU 시간당 $0.0350968
도쿄(asia-northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0322299
서울(asia-northeast3
)
vCPU 시간당 $0.0322299
뭄바이(asia-south1
)
vCPU 시간당 $0.0301288
싱가포르(asia-southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0309453
시드니(australia-southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0355925
RAM
위치
시간당 가격
타이완(asia-east1
)
GB 시간당 $0.0038927
홍콩(asia-east2
)
GB 시간당 $0.0047035
도쿄(asia-northeast1
)
GB 시간당 $0.0042999
서울(asia-northeast3
)
GB 시간당 $0.0042999
뭄바이(asia-south1
)
GB 시간당 $0.0040376
싱가포르(asia-southeast1
)
GB 시간당 $0.0041458
시드니(australia-southeast1
)
GB 시간당 $0.004769
N1 예측 머신 유형 SKU
vCPU
위치
시간당 가격
도쿄(asia-northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0467107
싱가포르(asia-southeast1
)
vCPU 시간당 $0.04484885
시드니(australia-southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0515844
기타 아시아 태평양 리전
vCPU 시간당 $0.0421268
RAM
위치
시간당 가격
도쿄(asia-northeast1
)
GB 시간당 $0.00623185
싱가포르(asia-southeast1
)
GB 시간당 $0.0060099
시드니(australia-southeast1
)
GB 시간당 $0.00691265
기타 아시아 태평양 리전
GB 시간당 $0.0056373
vCPU
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
vCPU 시간당 $0.0420923
홍콩(asia_east2
)
vCPU 시간당 $0.0508656
도쿄(asia_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0467107
서울(asia_northeast3
)
vCPU 시간당 $0.0467107
뭄바이(asia_south1
)
vCPU 시간당 $0.0436655
싱가포르(asia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0448488
자카르타(asia_southeast2
)
vCPU 시간당 $0.0488853
시드니(australia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0515844
RAM
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
GB 시간당 $0.0056419
홍콩(asia_east2
)
GB 시간당 $0.0068172
도쿄(asia_northeast1
)
GB 시간당 $0.0062318
서울(asia_northeast3
)
GB 시간당 $0.0062318
뭄바이(asia_south1
)
GB 시간당 $0.0058512
싱가포르(asia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0060099
자카르타(asia_southeast2
)
GB 시간당 $0.0065504
시드니(australia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0069126
vCPU
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
vCPU 시간당 $0.0366206
홍콩(asia_east2
)
vCPU 시간당 $0.0442531
도쿄(asia_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0406387
뭄바이(asia_south1
)
vCPU 시간당 $0.0208725
싱가포르(asia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0390184
시드니(australia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0448787
RAM
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
GB 시간당 $0.0049082
홍콩(asia_east2
)
GB 시간당 $0.0059305
도쿄(asia_northeast1
)
GB 시간당 $0.0054222
뭄바이(asia_south1
)
GB 시간당 $0.0027979
싱가포르(asia_southeast1
)
GB 시간당 $0.005229
시드니(australia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0060145
vCPU
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
vCPU 시간당 $0.045249
홍콩(asia_east2
)
vCPU 시간당 $0.0546802
도쿄(asia_northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0502136
서울(asia_northeast3
)
vCPU 시간당 $0.0502136
뭄바이(asia_south1
)
vCPU 시간당 $0.0469407
싱가포르(asia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0482126
시드니(australia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.055453
RAM
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
GB 시간당 $0.0060651
홍콩(asia_east2
)
GB 시간당 $0.0073289
도쿄(asia_northeast1
)
GB 시간당 $0.0066987
서울(asia_northeast3
)
GB 시간당 $0.0066987
뭄바이(asia_south1
)
GB 시간당 $0.0062905
싱가포르(asia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0064607
시드니(australia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0074313
vCPU
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
vCPU 시간당 $0.0393656
싱가포르(asia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0419417
RAM
위치
시간당 가격
타이완(asia_east1
)
GB 시간당 $0.0052716
싱가포르(asia_southeast1
)
GB 시간당 $0.0056166
vCPU
위치
시간당 가격
싱가포르(asia_southeast1
)
vCPU 시간당 $0.04821
RAM
위치
시간당 가격
싱가포르(asia_southeast1
)
GB 시간당 $0.00646
A2 예측 머신 유형 SKU
vCPU
위치
시간당 가격
도쿄(asia-northeast1
)
vCPU 시간당 $0.0467107
서울(asia-northeast3
)
vCPU 시간당 $0.0467107
싱가포르(asia-southeast1
)
vCPU 시간당 $0.0448488
RAM
위치
시간당 가격
도쿄(asia-northeast1
)
GB 시간당 $0.00623185
서울(asia-northeast3
)
GB 시간당 $0.0062318
싱가포르(asia-southeast1
)
GB 시간당 $0.0060099
GPU
위치
시간당 가격
도쿄(asia-northeast1
)
GPU 시간당 $3.5673
(A100 40GB)
서울(asia-northeast3
)
GPU 시간당 $3.5673
(A100 40GB)
싱가포르(asia-southeast1
)
GPU 시간당 $3.5673
(A100 40GB)
싱가포르(asia-southeast1
)
GPU 시간당 $5.57298
(A100 80GB)
중동 SKU 가격 책정
vCPU
위치
시간당 가격
텔아비브(me_west1
)
vCPU 시간당 $0.0399879
RAM
위치
시간당 가격
텔아비브(me_west1
)
GB 시간당 $0.0053598
vCPU
위치
시간당 가격
텔아비브(me_west1
)
vCPU 시간당 $0.03479
RAM
위치
시간당 가격
텔아비브(me_west1
)
GB 시간당 $0.0046628
일부 머신 유형에는 선택 사항으로 예측용 GPU 가속기 를 추가할 수 있습니다. 선택 사항으로 GPU를 사용하면 이전 표에 나와 있는 요금 외에 별도의 추가 비용이 발생합니다. 각 유형의 선택적 GPU에 대한 가격 책정을 설명하는 각 가격표를 확인하세요.
가속기 - 시간당 가격
NVIDIA_TESLA_P4
아이오와(us-central1
)
$0.6900
노던 버지니아(us-east4
)
$0.6900
몬트리올(northamerica-northeast1
)
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
오리건(us-west1
)
$1.6790
아이오와(us-central1
)
$1.6790
사우스캐롤라이나(us-east1
)
$1.6790
NVIDIA_TESLA_T4
오리건(us-west1
)
$0.4025
아이오와(us-central1
)
$0.4025
사우스캐롤라이나(us-east1
)
$0.4025
NVIDIA_TESLA_V100
오리건(us-west1
)
$2.8520
아이오와(us-central1
)
$2.8520
가속기 - 시간당 가격
NVIDIA_TESLA_P4
네덜란드(europe-west4
)
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
벨기에(europe-west1
)
$1.8400
NVIDIA_TESLA_T4
런던(europe-west2
)
$0.4715
네덜란드(europe-west4
)
$0.4370
NVIDIA_TESLA_V100
네덜란드(europe-west4
)
$2.9325
가속기 - 시간당 가격
NVIDIA_TESLA_P4
싱가포르(asia-southeast1
)
$0.7475
시드니(australia-southeast1
)
$0.7475
NVIDIA_TESLA_P100
타이완(asia-east1
)
$1.8400
NVIDIA_TESLA_T4
도쿄(asia-northeast1
)
$0.4255
싱가포르(asia-southeast1
)
$0.4255
서울(asia-northeast3
)
$0.4485
NVIDIA_TESLA_V100
타이완(asia-east1
)
$2.932
GPU당 가격이 적용되므로 한 예측 노드에서 여러 GPU를 사용하거나 여러 노드를 사용하도록 버전을 확장하는 경우 그에 따라 비용이 인상됩니다.
AI Platform Prediction은 여러 가상 머신('노드')을 실행하여 모델의 예측을 제공합니다. 기본적으로 Vertex AI는 언제든지 실행 중인 노드 수를 자동으로 확장합니다. 온라인 예측의 경우 수요에 맞게 노드 수가 확장됩니다. 각 노드는 여러 예측 요청에 응답할 수 있습니다. 일괄 예측의 경우 총 작업 실행 소요 시간을 줄이기 위해 노드 수가 확장됩니다. 예측 노드 수 확장 방법을 맞춤설정할 수 있습니다.
다음을 포함해 모델에서 각 노드가 실행되는 시간에 대해 요금이 부과됩니다.
노드가 일괄 예측 작업을 처리하는 시간
노드가 온라인 예측 요청을 처리하는 시간
노드가 온라인 예측을 제공하기 위해 준비 상태로 대기하는 시간
1시간 동안 실행되는 노드 1개의 비용을 노드 시간 이라고 합니다. 예측 가격표 에 노드 시간의 가격이 나와 있습니다. 이는 리전 간에도 다르고, 온라인 예측과 일괄 예측 간에도 다릅니다.
노드 시간을 백분위수 단위로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 30분 동안 실행되는 노드 1개의 비용은 0.5노드 시간입니다.
Compute Engine(N1) 머신 유형의 비용 계산
노드의 실행 시간은 30초 단위로 청구됩니다. 즉, 30초마다 해당 시점에 노드에서 사용 중인 30초 상당의 vCPU, RAM, GPU 리소스 요금이 프로젝트에 청구됩니다.
예측 노드의 자동 확장에 대한 추가 정보
온라인 예측
일괄 예측
확장의 우선순위는 개별 요청의 지연 시간을 줄이는 데 있습니다. 요청을 처리한 후 몇 분간의 유휴 시간 동안 서비스에서 모델을 준비 상태로 유지합니다.
확장의 우선순위는 작업의 총 경과 시간을 줄이는 데 있습니다.
확장은 월별 요금 총액에 영향을 줍니다. 요청의 개수 및 빈도가 높을수록 많은 노드가 사용됩니다.
확장은 작업 가격에 거의 영향을 미치지 않지만 새 노드를 실행할 때 약간의 오버헤드가 발생합니다.
트래픽에 따라 서비스가 확장되도록 선택하거나(자동 확장) 지속적으로 실행할 노드의 수를 지정해 지연을 방지할 수 있습니다(수동 확장) .
자동 확장을 선택하면 노드 수가 자동으로 확장됩니다. AI Platform Prediction 기존(MLS1) 머신 유형 배포의 경우 트래픽이 없는 기간 동안 노드 수를 0으로 축소할 수 있습니다. Vertex AI 배포 및 기타 유형의 AI Platform Prediction 배포는 노드 수를 0개로 축소할 수 없습니다.
수동 확장을 선택할 경우 항상 계속 실행할 노드 수를 지정합니다. 노드가 실행되는 시간, 즉 배포 시 시작되고 모델 버전을 삭제할 때까지 지속되는 전체 시간에 대한 요금이 부과됩니다.
일괄 예측 작업에서 사용할 최대 노드 수를 설정하고 배포 시 모델에서 계속 실행할 노드 수를 설정해 확장에 영향을 줄 수 있습니다.
일괄 예측 작업은 작업 완료 후 요금이 청구됨
일괄 예측 작업은 작업 도중 증분 방식이 아닌 작업 완료 후 요금이 청구됩니다. 구성한 Cloud Billing 예산 알림은 작업이 실행되는 동안 트리거되지 않습니다. 대규모 작업을 시작하기 전에 먼저 작은 입력 데이터로 비용 벤치마크 작업을 실행하는 것이 좋습니다.
예측 계산의 예
미주 리전의 부동산 업체가 사업을 진행하고 있는 리전의 주택 가격에 대한 주간 예측을 실행합니다. 한 달 동안 각각 3920
, 4277
, 3849
, 3961
개의 인스턴스로 이루어진 4주간의 일괄 예측을 실행합니다. 작업은 1개 노드로 제한되었고, 각 인스턴스의 평균 처리 시간은 0.72
초입니다.
먼저 각 작업이 실행된 시간을 계산합니다.
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
각 작업이 10분 넘게 실행되었으므로 처리 시간에 분 단위로 요금이 청구됩니다.
($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
이 달의 총 요금은 $0.26입니다.
이 예에서는 작업이 단일 노드에서 실행되었으며 입력 인스턴스마다 일정한 시간이 걸렸다고 가정했습니다. 실제 사용 시에는 여러 노드를 고려하고, 각 노드가 계산을 실행하는 데 소요된 실제 시간을 사용하세요.
Vertex Explainable AI 요금
특성 기반 설명
특성 기반 설명 은 예측 가격에 추가 비용이 부과되지 않습니다. 하지만 설명은 일반적인 예측보다 처리 시간이 오래 걸리므로 Vertex Explainable AI를 자동 확장과 함께 과도하게 사용할 경우 많은 노드가 시작되어 예측 요금이 증가할 수 있습니다.
예시 기반 설명
예시 기반 설명 의 가격 책정은 다음과 같이 구성됩니다.
모델을 업로드하거나 모델의 데이터 세트를 업데이트하면 다음에 대한 요금이 청구됩니다.
예시의 잠재 공간 표현을 생성하기 위해 사용되는 일괄 예측 작업의 노드 시간당. 이는 예측 과 동일한 요율로 청구됩니다.
색인 빌드 또는 업데이트에 드는 비용. 이 비용은 벡터 검색 의 색인 생성 비용과 같습니다. 즉, 예시 수 * 차원 수 * 부동 소수점 수당 4바이트 * GB당 $3.00 입니다.
예를 들어 1백만 개의 예시와 1,000개의 차원 잠재 공간이 있는 경우 비용은 $12(1,000,000 * 1,000 * 4 * 3.00 / 1,000,000,000)입니다.
엔드포인트에 배포하면 엔드포인트의 각 노드에 대해 노드 시간당 요금이 청구됩니다. 엔드포인트와 연결된 모든 컴퓨팅에는 예측 과 동일한 요율로 요금이 청구됩니다. 그러나 예시 기반 설명에는 벡터 검색 색인을 제공하기 위해 추가 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 이로 인해 더 많은 노드가 시작되고, 예측 비용이 증가합니다.
Vertex AI 신경망 아키텍처 검색
다음 표에는 신경망 아키텍처 검색을 사용할 수 있는 각 리전의 가격 책정이 요약되어 있습니다.
가격
다음 표에는 다양한 구성의 시간당 가격 이 나와 있습니다.
사전 정의된 확장 등급을 선택하거나, 선택한 머신 유형으로 이루어진 커스텀 구성을 선택할 수도 있습니다. 커스텀 구성을 선택하는 경우 현재 사용하는 가상 머신 비용의 합계를 구하세요.
가속기 지원 기존 머신 유형의 가격에는 가속기 비용이 포함되어 있습니다. Compute Engine 머신 유형을 사용한 후 가속기를 추가하면 가속기 비용이 별도 부과됩니다. 이 비용을 계산하려면 다음 가속기 표에 있는 가격에 현재 사용 중인 가속기 유형별 개수를 곱하세요.
머신 유형
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
a2-highgpu
인스턴스 가격에는 연결된 NVIDIA_TESLA_A100
가속기에 대한 요금이 포함됩니다.
가속기
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
디스크
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
참고:
모든 사용에 신경망 아키텍처 검색 할당량 정책이 적용됩니다.
신경망 아키텍처 검색 수명 주기 동안 데이터 및 프로그램 파일을 Cloud Storage 버킷에 저장해야 합니다.
Cloud Storage 사용에 대해 자세히 알아보세요 .
대량 구매에 따른 할인 혜택은 영업팀에 문의 하세요.
각 VM의 디스크 크기를 100GB가 넘도록 구성한 경우에만 디스크 가격이 청구됩니다. 각 VM의 디스크 100GB(기본 디스크 크기)에는 요금이 부과되지 않습니다. 예를 들어 각 VM에 105GB의 디스크를 사용하도록 구성할 경우 VM마다 5GB의 디스크 요금이 청구됩니다.
Cloud Storage 필수 사용
이 문서에 설명된 비용을 지불하는 것 외에도, 신경망 아키텍처 검색 수명 주기 동안 Cloud Storage 버킷에 데이터 및 프로그램 파일을 저장해야 합니다. 이 같은 저장에는 Cloud Storage 가격 책정 정책 이 적용됩니다.
Cloud Storage 사용이 필요한 경우는 다음과 같습니다.
무료 리소스 관리 작업
신경망 아키텍처 검색에서 제공하는 리소스 관리 작업은 무료로 사용할 수 있습니다. 신경망 아키텍처 검색 할당량 정책은 이러한 작업 중 일부를 제한합니다.
리소스
무료 작업
jobs
get, list, cancel
operations
get, list, cancel, delete
Vertex AI Pipelines
Vertex AI Pipelines는 파이프라인 실행당 $0.03의 실행 요금을 부과합니다. 미리보기 출시 중에는 실행 요금이 청구되지 않습니다.
또한 파이프라인 구성요소에서 사용하는 Compute Engine 리소스와 같이 Vertex AI Pipelines에서 사용하는 Google Cloud 리소스에 대한 비용도 청구됩니다 (Vertex AI 학습 과 동일한 요율로 요금 청구). 마지막으로, 파이프라인이 호출하는 모든 서비스(예: Dataflow)의 비용을 지불해야 합니다.
Vertex AI Feature Store
Vertex AI Feature Store는 2023년 11월부터 정식 버전(GA)으로 제공됩니다. 이전 버전 제품에 관한 정보는 Vertex AI Feature Store(기존) 를 참조하세요.
새로운 Vertex AI Feature Store
새로운 Vertex AI Feature Store는 두 가지 작업 유형에 걸쳐 기능을 지원합니다.
오프라인 작업 은 오프라인 스토어(BigQuery)에서 데이터를 전송, 저장, 검색 및 변환하는 작업입니다.
온라인 작업 은 온라인 스토어로 데이터를 전송하는 작업이나 온라인 스토어에 데이터가 저장되어 있는 동안 데이터에 수행하는 작업입니다.
오프라인 작업 가격 책정
BigQuery는 오프라인 작업에 사용되므로 오프라인 스토어로의 수집, 오프라인 스토어 쿼리하기 및 오프라인 스토리지 등의 기능에 대해서는 BigQuery 가격 책정 을 참조하세요.
온라인 작업 가격 책정
온라인 작업의 경우 Vertex AI Feature Store는 데이터를 온라인 스토어로 전송하거나 데이터를 제공하거나 저장하는 모든 GA 기능에 대해 요금을 청구합니다. 노드-시간 은 가상 머신이 작업을 완료하는 데 소요한 시간을 의미하며, 분 단위로 청구됩니다.
최적화된 온라인 서빙 및 Bigtable 온라인 서빙은 서로 다른 아키텍처를 사용하므로 노드를 비교할 수 없습니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
온라인 작업 워크로드 추정치
워크로드를 추정할 때 다음 가이드라인을 고려하세요. 특정 워크로드에 필요한 노드 수는 각 서빙 접근 방식에 따라 다를 수 있습니다.
데이터 처리:
수집 - 분석 기능을 사용하지 않는 경우 하나의 노드는 시간당 약 100MB의 데이터를 Bigtable 온라인 스토어 또는 최적화된 온라인 스토어에 수집할 수 있습니다.
Bigtable 온라인 서빙: 각 노드는 약 15,000QPS와 최대 5TB의 스토리지를 지원할 수 있습니다.
최적화된 온라인 서빙: 워크로드에 따라 비용을 최소화하도록 자동으로 구성되는 머신 유형과 복제본을 기반으로 성능이 결정됩니다. 각 노드에는 고가용성과 자동 확장을 위해
최소 2개에서 최대 6개의 복제본이 있을 수 있습니다. 이에 따라 복제본 수에 따라 요금이 청구됩니다. 자세한 내용은 예시 월간 시나리오 를 참고하세요.
임베딩과 관련이 없는 워크로드의 경우 각 노드는 약 500QPS와 최대 200GB의 스토리지를 지원할 수 있습니다.
임베딩 관련 워크로드의 경우 각 노드는 약 500QPS와 최대 4GB의 512차원 데이터 스토리지를 지원할 수 있습니다.
측정항목 탐색기에서 노드 수 (복제본 포함)를 확인할 수 있습니다.
측정항목 탐색기를 사용하여 사용된 노드 수를 파악합니다.
월간 시나리오 예시(us-central1 가정)
데이터 스트리밍 워크로드 - 2.5TB의 데이터(매일 1GB가 새로고침됨) 및 1200QPS를 사용하는 Bigtable 온라인 서빙
작업
월별 사용량
월간 비용
데이터 처리 노드
(1GB/일) * (30일/월) * (1,000MB/GB) * (1 노드-시간/100MB) = 300 노드-시간
300 노드-시간 * (노드-시간당 $0.08) = $24
최적화된 온라인 서빙 노드
해당 사항 없음
해당 사항 없음
Bigtable 온라인 서빙 노드
(1개 노드) * (24시간/일) * (30일/월) = 720 노드-시간
720 노드-시간 * (노드-시간당 $0.94) = $677
Bigtable 온라인 서빙 스토리지
(2.5TB-월) * (1000GB/TB) = 2500GB-월
2500GB-월 * (GB-월당 $0.25) = $625
합계
$1,326
높은 QPS 워크로드 - 10GB의 비임베딩 데이터(매일 5GB가 새로고침됨) 및 2000QPS를 사용하는 최적화된 온라인 서빙
작업
월별 사용량
월간 비용
데이터 처리 노드
(5GB/일) * (30일/월) * (1,000MB/GB) * (1 노드-시간 / 100MB) = 1500 노드-시간
1500 노드-시간 * (노드-시간당 $0.08) = $120
최적화된 온라인 서빙 노드
Roundup(10GB * (1 node / 200GB)) = 1 * max(2 default replicas, 2000 QPS * (1 replica / 500 QPS)) = 총 4개 노드 * (24시간/일) * (30일/월) =2880 노드-시간
2880 노드-시간 * (노드-시간당 0.30) = $864
Bigtable 온라인 서빙 노드
해당 사항 없음
해당 사항 없음
Bigtable 온라인 서빙 스토리지
해당 사항 없음
해당 사항 없음
합계
$984
임베딩 서빙 워크로드 - 20GB의 임베딩 데이터 (매일 2GB가 새로고침됨) 및 800QPS를 사용하는 최적화된 온라인 서빙
작업
월별 사용량
월간 비용
데이터 처리 노드
(2GB/일) * (30일/월) * (1,000MB/GB) * (1 노드-시간 / 100MB) = 600 노드-시간
600 노드-시간 * (노드-시간당 $0.08) = $48
최적화된 온라인 서빙 노드
반올림(20GB* (1 노드 / 4GB) = 5 * max(2 기본 복제본, 800 QPS * (1 복제본 / 500 QPS)) = 총 10개 노드 * (24시간/일) * (30일/월) = 7,200 노드-시간
7200 노드-시간 * (노드-시간당 0.30) = $2160
Bigtable 온라인 서빙 노드
해당 사항 없음
해당 사항 없음
Bigtable 온라인 서빙 스토리지
해당 사항 없음
해당 사항 없음
합계
$2,208
Vertex AI Feature Store(기존)
Vertex AI Feature Store(기존)의 가격은 온라인 및 오프라인 스토리지의 특성 데이터 양과 온라인 서빙 여부를 기반으로 합니다. 시간당 노드 는 가상 머신에서 특성 데이터를 서빙하거나 특성 데이터 요청을 처리하기 위해 준비 상태에서 대기하는 데 사용한 시간을 의미합니다.
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU 에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
특성값 모니터링을 활성화하면 청구에는 다음과 같은 요금 외에 위의 요금도 포함됩니다.
분석된 모든 데이터에 대해 GB당 $3.50. 스냅샷 분석을 활성화하면 Vertex AI Feature Store(기존)의 데이터에 대해 스냅샷이 생성됩니다. 특성 분석 가져오기를 활성화하면 수집된 데이터 배치가 포함됩니다.
특성값 모니터링에 사용되는 다른 Vertex AI Feature Store(기존) 작업에 대한 추가 요금은 다음과 같습니다.
스냅샷 분석 기능은 모니터링 간격에 대한 구성을 기반으로 특성값의 스냅샷을 주기적으로 생성합니다.
스냅샷 내보내기에 대한 요금은 일반 일괄 내보내기 작업과 동일합니다.
스냅샷 분석 예시
데이터 과학자는 Vertex AI Feature Store(기존)에 대한 특성값 모니터링을 활성화하고 일일 스냅샷 분석에 대한 모니터링을 켭니다.
항목 유형 모니터링을 위해 파이프라인이 매일 실행됩니다. 파이프라인은 Vertex AI Feature Store(기존)에서 2GB의 데이터를 스캔하고 0.1GB의 데이터가 포함된 스냅샷을 내보냅니다.
1일 분석에 대한 총 요금은 다음과 같습니다.
(0.1 GB * $3.50) + (2 GB * $0.005) = $0.36
수집 분석 예시
데이터 과학자는 Vertex AI Feature Store(기존)에 대한 특성값 모니터링을 활성화하고 수집 작업에 대한 모니터링을 켭니다.
수집 작업은 1GB의 데이터를 Vertex AI Feature Store(기존)로 가져옵니다.
특성값 모니터링에 대한 총 요금은 다음과 같습니다.
(1 GB * $3.50) = $3.50
메타데이터 스토리지는 바이너리 기가바이트(GiB) 단위로 측정되며, 1GiB는 1,073,741,824바이트입니다. 이 측정 단위를 gibibyte
라고도 합니다.
Vertex ML Metadata는 메타데이터 스토리지에 대해 1GiB당 월 $10를 청구합니다. 가격은 메가바이트(MB) 단위로 일할 계산됩니다. 예를 들어 10MB의 메타데이터를 저장하는 경우 해당 10MB의 메타데이터에 대해 매월 $0.10가 청구됩니다.
Vertex ML Metadata가 지원되는 모든 리전에서 가격이 동일합니다.
Vertex AI 텐서보드
Vertex AI 텐서보드를 사용하려면 프로젝트의 IAM 관리자에게 'Vertex AI 텐서보드 웹 앱 사용자' 역할을 할당해 달라고 요청하세요. Vertex AI 관리자 역할에도 액세스 권한이 있습니다.
2023년 8월부터 Vertex AI 텐서보드 가격은 로그 및 측정항목의 데이터 스토리지에 대해 사용자당 월별 라이선스 $300/월에서 $10GiB/월로 변경되었습니다. 즉, 더 이상 구독료가 없으며 사용한 스토리지에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 스토리지 관리 방법은 Vertex AI 텐서보드: 오래된 텐서보드 실험 삭제 튜토리얼을 참조하세요.
Vertex AI Vizier
Vertex AI Vizier는 Vertex AI에 포함된 블랙박스 최적화 서비스입니다.
Vertex AI Vizier 가격 책정 모델은 다음과 같습니다.
RANDOM_SEARCH
및 GRID_SEARCH
를 사용하는 시도에는 요금이 부과되지 않습니다. 검색 알고리즘에 대해 자세히 알아보세요 .
월별 첫 Vertex AI Vizier 100회 시도는 무료입니다(RANDOM_SEARCH
및 GRID_SEARCH
를 사용하는 시도는 이 합계에 포함되지 않음).
Vertex AI Vizier 시도가 100회를 초과하면 같은 달 이후 후속 시도에 $1의 요금이 부과됩니다(RANDOM_SEARCH
또는 GRID_SEARCH
를 사용하는 시도에는 요금이 부과되지 않음).
벡터 검색
벡터 검색 근사 최근접 이웃 서비스의 가격 책정은 다음과 같이 구성됩니다.
배포된 색인을 호스팅하는 데 사용되는 각 VM의 노드 시간당 가격
새 색인을 빌드하고, 기존 색인을 업데이트하고, 색인 업데이트 스트리밍을 사용하는 데 드는 비용
색인을 빌드하고 업데이트하는 동안 처리된 데이터는 바이너리 GB(기가바이트, 1GiB = 1,073,741,824바이트) 단위로 측정됩니다. 이 측정 단위를 gibibyte
라고도 합니다.
벡터 검색은 모든 리전에서 처리된 데이터의 기비바이트(GiB)당 $3.00의 요금을 청구합니다. 벡터 검색은 스트리밍 업데이트 삽입에 대해 수집된 GiB당 $0.45의 요금을 청구합니다.
다음 표에는 벡터 검색을 사용할 수 있는 각 리전의 인덱스 서빙 가격이 요약되어 있습니다. 가격은 머신 유형, 리전에 따라 다르며 노드 시간당 요금이 청구됩니다.
리전
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
해당 사항 없음
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
해당 사항 없음
해당 사항 없음
해당 사항 없음
northamerica_northeast1
0.103
0.826
1.115
2.084
1.172
2.343
northamerica_northeast2
0.103
0.826
1.115
해당 사항 없음
해당 사항 없음
해당 사항 없음
southamerica_east1
0.149
1.191
1.607
3.004
1.69
3.38
리전
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
해당 사항 없음
해당 사항 없음
해당 사항 없음
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
해당 사항 없음
1.489
2.978
europe_west9
0.131
1.051
1.417
2.195
해당 사항 없음
해당 사항 없음
리전
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
해당 사항 없음
해당 사항 없음
해당 사항 없음
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
해당 사항 없음
1.367
2.733
australia_southeast1
0.133
1.065
1.436
2.686
1.51
3.02
리전
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
해당 사항 없음
해당 사항 없음
벡터 검색 가격 책정 예시
벡터 검색 가격은 데이터 크기, 실행하려는 초당 쿼리 수(QPS)의 수량 및 사용하는 노드 수에 따라 결정됩니다.
예상 서빙 비용을 알아보려면 총 데이터 크기를 계산해야 합니다.
데이터 크기는 임베딩/벡터 수 * 차원 수 * 차원당 4바이트입니다. 데이터 크기를 계산한 다음에는 서빙 비용과 빌드 비용을 계산할 수 있습니다. 서빙 비용에 빌드 비용을 더하면 월간 총 비용이 됩니다.
서빙 비용: 복제본/샤드 개수 * 샤드 개수(~데이터 크기/샤드 크기) * 시간당 비용 * 730시간
빌드 비용: 데이터 크기(GiB) * $3/GiB * 월별 업데이트 수
스트리밍 업데이트: 벡터 검색은 휴리스틱 기반 측정항목을 사용하여 압축을 트리거할 시기를 결정합니다. 압축되지 않은 가장 오래된 데이터가 5일 전 데이터인 경우에는 항상 압축이 트리거됩니다. 스트리밍 업데이트 비용 외에도 일괄 업데이트와 동일한 요율로 색인을 재빌드하는 비용이 청구됩니다.
임베딩/벡터 수
차원 수
초당 쿼리 수(QPS)
머신 유형
노드
예상 월별 서빙 비용
200만
128
100
e2-standard-2
1
$68
2,000만
256
1,000
e2-standard-16
1
$547
2,000만
256
3,000
e2-standard-16
3
$1,642
1억
256
500
e2-highmem-16
2
$1,477
10억
100
500
e2-highmem-16
8
$5,910
모든 예시는 us-central1
의 머신 유형을 기반으로 합니다.
발생하는 비용은 재현율 및 지연 시간 요구사항에 따라 달라집니다. 예상 월별 서빙 비용은 콘솔에서 사용되는 노드 수와 직접적인 관련이 있습니다.
비용에 영향을 미치는 구성 파라미터에 대해 자세히 알아보려면 재현율 및 지연 시간에 영향을 미치는 구성 파라미터 를 참조하세요.
초당 쿼리 수(QPS)가 높은 경우 이러한 쿼리를 일괄 처리하려면 총 비용을 최대 30%~40%까지 줄일 수 있습니다.
Vertex AI Model Registry
Vertex AI Model Registry는 모델과 모델 버전을 추적하고 나열하는 중앙 저장소입니다. 모델을 Vertex AI로 가져올 수 있으며 이러한 모델은 Vertex AI Model Registry에 표시됩니다. Model Registry에 모델을 저장하는 데에는 비용이 들지 않습니다. 비용은 모델을 엔드포인트에 배포하거나 모델에서 일괄 예측을 수행하는 경우에만 발생합니다. 이 비용은 배포하는 모델 유형에 따라 다릅니다.
Vertex AI Model Registry에서 커스텀 모델을 배포하는 가격에 대해 자세히 알아보려면 커스텀 학습 모델 을 참조하세요. AutoML 모델 배포 가격 책정에 대해 자세히 알아보려면 AutoML 모델 가격 책정 을 참조하세요.
Vertex AI 모델 모니터링
Vertex AI를 사용하면 모델을 프로덕션에 배포한 후에도 모델의 지속적인 효과를 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Vertex AI 모델 모니터링 소개 를 참조하세요.
Vertex AI 모델 모니터링을 사용하면 다음에 대해 비용이 청구됩니다.
제공된 모든 학습 데이터 및 BigQuery 테이블에 로깅된 예측 데이터를 포함하여 분석된 모든 데이터에 대해 GB당 $3.50
속성 모니터링이 사용 설정된 경우 BigQuery 스토리지 또는 Batch Explain과 같이 모델 모니터링과 함께 사용하는 다른 Google Cloud 제품에 대한 요금
Vertex AI 모델 모니터링은 us-central1
, europe-west4
, asia-east1
, asia-southeast1
리전에서 지원됩니다. 모든 리전의 가격이 동일합니다.
데이터 크기는 TfRecord 형식으로 변환된 후 측정됩니다.
Vertex AI 모델 모니터링 작업을 설정할 때 학습 데이터 세트에는 일회성 요금이 발생합니다.
예측 데이터 세트는 온라인 예측 서비스에서 수집된 로그로 구성됩니다. 예측 요청이 다른 기간에 도달하면 각 기간에 대한 데이터가 수집되고 각 예측 기간에 대해 분석된 데이터의 합계가 요금을 계산하는 데 사용됩니다.
예: 데이터 과학자가 모델에 속하는 예측 트래픽에서 모델 모니터링을 실행합니다.
Vertex AI Workbench
가격 책정 정보를 확인하려면 인스턴스, 관리형 노트북 또는 사용자 관리형 노트북을 선택하세요.
아래 표에는 다양한 VM 구성의 대략적인 시간당 가격이 나와 있습니다. 선택한 머신 유형의 커스텀 구성을 선택할 수 있습니다. 가격을 계산하려면 사용하는 가상 머신 비용의 합계를 구하세요.
Compute Engine 머신 유형을 사용한 후 가속기를 추가하면 가속기 비용이 별도 부과됩니다. 이 비용을 계산하려면 아래의 가속기 표에 있는 가격에 현재 사용 중인 각 가속기 유형의 실행 시간을 곱하세요.
CPU
메모리
가속기
디스크
추가 Google Cloud리소스
앞서 언급한 비용 외에도 사용하는 모든 Google Cloud 리소스에 대한 비용도 지불해야 합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
데이터 분석 서비스: 노트북 내에서 SQL 쿼리를 실행하면 BigQuery 비용이 발생합니다(BigQuery 가격 책정 참조).
고객 관리 암호화 키: 고객 관리 암호화 키를 사용할 때 비용이 발생합니다. 관리형 노트북 또는 사용자 관리형 노트북 인스턴스가 Cloud Key Management Service 키를 사용할 때마다 해당 작업에 Cloud KMS 키 작업 요금이 청구됩니다(Cloud Key Management Service 가격 책정 참조).
Colab Enterprise
Colab Enterprise 가격 책정 정보는 Colab Enterprise 가격 책정 을 참조하세요.
Deep Learning Containers, Deep Learning VM 및 AI Platform Pipelines
Deep Learning Containers, Deep Learning VM Image, AI Platform Pipelines의 경우 사용한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 기준으로 가격이 계산됩니다.
이러한 리소스에는 현재 Compute Engine 및 Cloud Storage 에 대한 요금과 동일한 요율로 요금이 부과됩니다.
컴퓨팅 및 스토리지 비용 외에도 사용 중인 모든 Google Cloud 리소스에 대한 비용도 청구됩니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
데이터 분석 서비스: 노트북 내에서 SQL 쿼리를 실행하면 BigQuery 비용이 발생합니다(BigQuery 가격 책정 참조).
고객 관리 암호화 키: 고객 관리 암호화 키를 사용할 때 비용이 발생합니다. 관리형 노트북 또는 사용자 관리형 노트북 인스턴스가 Cloud Key Management Service 키를 사용할 때마다 해당 작업에 Cloud KMS 키 작업 요금이 청구됩니다(Cloud Key Management Service 가격 책정 참조).
데이터 라벨 지정
Vertex AI를 사용하면 커스텀 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용할 데이터 모음에 대한 수동 라벨링을 요청할 수 있습니다.
서비스 가격은 라벨 지정 작업 유형에 따라 계산됩니다.
일반 라벨링 작업의 경우 가격은 주석 단위의 수에 따라 결정됩니다.
이미지 분류 작업의 경우 단위는 이미지 수와 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어 수동 라벨러가 3명인 이미지는 1 * 3 = 3단위로 계산됩니다. 단일 라벨 및 멀티 라벨 분류의 가격은 동일합니다.
이미지 경계 상자 작업의 경우 단위는 이미지에서 식별된 경계 상자 수와 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다.
예를 들어 경계 상자가 2개이고 수동 라벨러가 3명인 이미지는 2 * 3 = 6단위로 계산됩니다. 경계 상자가 없는 이미지에는 요금이 청구되지 않습니다.
이미지 분할/회전 상자/폴리라인/다각형 작업의 경우 단위는 이미지 경계 상자 태스크와 동일한 방식으로 결정됩니다.
동영상 분류 작업의 경우 단위는 비디오 길이(5초가 가격 단위)와 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어 수동 라벨러가 3명인 25초 동영상은 25 / 5 * 3 = 15단위로 계산됩니다. 단일 라벨 및 멀티 라벨 분류의 가격은 동일합니다.
동영상 객체 추적 작업의 경우 단위는 동영상에서 식별된 객체 수와 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어 객체가 2개이고 수동 라벨러가 3명인 동영상의 경우 2 * 3 = 6단위로 계산됩니다. 객체가 없는 동영상에는 요금이 청구되지 않습니다.
동영상 동작 인식 작업의 경우 단위는 동영상 객체 추적 작업과 동일한 방식으로 결정됩니다.
텍스트 분류 작업의 경우 단위는 텍스트 길이(50단어가 가격 단위)와 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어 단어가 100개이고 수동 라벨러가 3명인 텍스트는 100 / 50 * 3 = 6단위로 계산됩니다. 단일 라벨 및 멀티 라벨 분류의 가격은 동일합니다.
텍스트 감정 분석 작업의 경우 단위는 텍스트 분류 작업과 동일한 방식으로 결정됩니다.
텍스트 항목 추출 작업의 경우 단위는 텍스트 길이(50단어가 가격 단위), 식별된 항목 수, 수동 라벨러의 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어 단어가 100개, 식별된 항목이 2개, 수동 라벨러가 3명인 텍스트의 경우 100 / 50 * 2 * 3 = 12단위로 계산됩니다. 항목이 없는 텍스트에는 요금이 청구되지 않습니다.
이미지/동영상/텍스트 분류 및 텍스트 감정 분석 작업의 경우 라벨 세트 크기가 너무 크면 수동 라벨러가 클래스를 추적하지 못할 수 있습니다. 따라서 한 번에 최대 20개의 클래스를 수동 라벨러에게 전송합니다. 예를 들어 라벨링 작업의 라벨 세트 크기가 40이면 각 데이터 항목은 사람의 검토를 위해 40 / 20 = 2회 전송되며 위에서 계산된 요금의 2배가 청구됩니다.
커스텀 라벨러 기능을 사용 설정하는 라벨 지정 작업의 경우 각 데이터 항목이 커스텀 라벨러 1개 단위로 계산됩니다.
수동 라벨러의 도움 없이 모델에서 생성된 주석이 있는 데이터 항목의 능동적 학습 라벨 지정 작업의 경우 각 데이터 항목은 능동적 학습 1개 단위로 계산됩니다.
수동 라벨러가 생성한 주석이 있는 데이터 항목의 능동적 학습 라벨 지정 작업의 경우 위에서 설명한 대로 각 데이터 항목이 일반 라벨 지정 작업으로 계산됩니다.
아래 표는 각 목표에 나열된 단위를 기준으로 수동 라벨러당 1,000개 단위의 가격을 나타냅니다. 등급 1 가격은 각 Google Cloud 프로젝트에서 월간 첫 50,000개의 단위에 적용됩니다. 등급 2 가격은 프로젝트에서 월간 다음 950,000개 단위에 적용되며 최대 1,000,000개의 단위를 지원합니다.
월간 1,000,000개를 초과하는 단위의 가격은 직접 문의 해 주세요.
데이터 유형
목표
단위
등급 1
등급 2
이미지
분류
이미지
$35
$25
경계 상자
경계 상자
$63
$49
세분화
세그먼트
$870
$850
회전 상자
경계 상자
$86
$60
다각형/폴리라인
다각형/폴리라인
$257
$180
동영상
분류
5초 동영상
$86
$60
객체 추적
경계 상자
$86
$60
동작 인식
30초 동영상의 이벤트
$214
$150
텍스트
분류
50단어
$129
$90
감정
50단어
$200
$140
항목 추출
항목
$86
$60
능동적 학습
전체
데이터 항목
$80
$56
커스텀 라벨러
전체
데이터 항목
$80
$56
Cloud Storage 필수 사용
이 문서에 설명된 비용 외에도 Vertex AI 수명 주기 동안 Cloud Storage 버킷에 데이터와 프로그램 파일을 저장하는 데 드는 비용도 있습니다. 이 같은 저장에는 Cloud Storage 가격 책정 정책 이 적용됩니다.
Cloud Storage 사용이 필요한 경우는 다음과 같습니다.
무료 리소스 관리 작업
AI Platform에서 제공되는 리소스 관리 작업은 무료로 사용할 수 있습니다. 이러한 작업 중 일부는 AI Platform 할당량 정책의 제한을 받습니다.
리소스
무료 작업
models
create, get, list, delete
versions
create, get, list, delete, setDefault
jobs
get, list, cancel
operations
get, list, cancel, delete
Google Cloud 비용
분석할 이미지를 Cloud Storage에 저장하거나 다른
Google Cloud리소스를 Vertex AI와 함께 사용하는 경우 해당 서비스의 사용 요금도 청구됩니다.
Google Cloud 콘솔에서 사용량, 현재 청구액 등 현재 결제 상태를 확인하려면 결제 페이지 를 참조하세요.
계정 관리에 대한 자세한 내용은 Cloud Billing 문서 또는 청구 및 결제 지원 을 참조하세요.
다음 단계