Preços

Classificação do vídeo

Com a classificação do AutoML Video Intelligence, você treina modelos personalizados de machine learning para classificar vídeos conforme suas categorias personalizadas. Os preços do AutoML Video são baseados no uso de recursos, tanto para treinamento quanto para previsão de classificação.

Os preços são indicados em dólares americanos (US$). Se você não paga em dólar americano, valem os preços na sua moeda local listados na página SKUs do Cloud Platform.

Avaliação gratuita: é possível testar a classificação do AutoML Video Intelligence gratuitamente com 40 horas de uso do nó gratuitas para treinamento e 5 horas de uso do nó para previsão por conta de faturamento. As horas de uso do nó gratuitas são liberadas pouco antes de você criar o primeiro modelo. O limite para utilizá-las é de um ano.

Custos do treinamento para classificação de vídeo

O custo do treinamento de um modelo é de US$ 2,94 por hora de uso do nó. Para cada unidade de tempo, o treinamento de um modelo requer o uso de nove nós em paralelo, em que cada nó é equivalente a uma máquina n1-standard-4 com uma GPU NVIDIA® Tesla® V100 anexada.

Você paga apenas as horas de uso do computador. Se houver falha no treinamento por qualquer motivo que não seja um cancelamento iniciado pelo usuário, você não será cobrado pelo tempo. Se você cancelar a operação, o tempo de treinamento será cobrado.

Custos da previsão na classificação de vídeo

O custo da previsão é US$ 0,42 por hora de uso do nó, tanto para previsão por lote quanto para streaming. Para cada unidade de tempo, a previsão requer o uso de um nó equivalente a uma máquina n1-standard-8.

A previsão de uma hora de vídeo pode custar menos do que uma hora de uso do nó, dependendo do modelo e do vídeo que está sendo anotado.

Rastreamento de objeto em vídeos

Com o rastreamento de objeto do AutoML Video Intelligence, é possível treinar modelos personalizados de machine learning para localizar e rastrear objetos em vídeos. Os preços do AutoML Video são baseados no uso de recursos, tanto para treinamento quanto para previsão.

Os preços são indicados em dólares americanos (US$). Se você não paga em dólar americano, valem os preços na sua moeda local listados na página SKUs do Cloud Platform.

Avaliação gratuita: é possível testar o rastreamento de objetos do AutoML Video Intelligence gratuitamente com 40 horas de uso do nó gratuitas para treinamento e 5 horas de uso do nó para previsão por conta de faturamento. As horas de uso do nó gratuitas são liberadas pouco antes de você criar o primeiro modelo. O limite para utilizá-las é de um ano.

Custos do treinamento do rastreamento de objeto de vídeo

O custo do treinamento de um modelo é de US$ 2,94 por hora de uso do nó. Para cada unidade de tempo, o treinamento de um modelo requer o uso de 12 nós em paralelo, em que cada nó é equivalente a uma máquina n1-standard-4 com uma GPU NVIDIA® Tesla® V100 anexada.

Você paga apenas as horas de uso do computador. Se houver falha no treinamento por qualquer motivo que não seja um cancelamento iniciado pelo usuário, você não será cobrado pelo tempo. Se você cancelar a operação, o tempo de treinamento será cobrado.

Custos da previsão de rastreamento de objeto de vídeo

O custo da previsão é US$ 0,42 por hora de uso do nó, tanto para previsão por lote quanto para streaming. Para cada unidade de tempo, a previsão requer o uso de um nó equivalente à máquina n1-standard-8.

A previsão de uma hora de vídeo pode custar menos do que uma hora de uso do nó, dependendo do modelo e do vídeo que está sendo anotado.

Custos do Google Cloud Platform

Outros recursos do Google Cloud usados no projeto são passíveis de cobrança, como instâncias do Compute Engine, o Cloud Storage, entre outros. Consulte a calculadora de preços do Google Cloud para determinar outros custos com base nas taxas atuais.

Para ver seu status atualizado de faturamento no Console do Google Cloud, inclusive a utilização e a fatura atual, consulte a página de faturamento. Para saber mais sobre faturamento, leia a documentação de faturamento do Google Cloud.