Vertex AI Vision – Preise

In diesem Dokument finden Sie Einzelheiten zu den Preisangaben für Vertex AI Vision.

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegeben sind.

Abrechnungsrahmen und Rabattplan

Funktion Untergeordnete Funktion PAYG-Preise Monatliche Preise
Streams Aufgenommene Daten 0,0085 $ / GB Nicht zutreffend (wie PAYG)
Verbrauchte Daten 0,0085 $ / GB Nicht zutreffend (wie PAYG)
Vortrainierte KI-Modelle und AutoML Personen-/Fahrzeuganzahl 0,10 $ pro Minute 10 $ pro Stream und Monat
Personen / Gesichter unkenntlich machen 0,10 $ pro Minute 10 $ pro Stream und Monat
PSA-Erkennung 0,10 $ pro Minute 10 $ pro Stream und Monat
Allgemeine Objekterkennung 0,10 $ pro Minute 10 $ pro Stream und Monat
Occupancy Analytics Suite – 20 $ pro Stream und Monat
AutoML (Erkennung) für Streams 0,20 $ pro Minute 20 $ pro Stream und Monat
Produkterkennung1 0,025 $ pro 1.000 Bilder –
Tag-Erkennung1 0,025 $ pro 1.000 Bilder –
Visual Inspection AI2 – Anomalie – 100 $ pro Kamerastream, Lösung und Monat
Visual Inspection AI2 – Montage – 100 $ pro Kamerastream, Lösung und Monat
Visual Inspection AI2 – Kosmetische – 100 $ pro Kamerastream, Lösung und Monat
Benutzerdefinierte KI Schulung – Visual Inspection AI 2 $ pro Knotenstunde –
Benutzerdefinierte Vertex-Modelle Preis für Vertex-Knoten –
Vision Warehouse Videospeicher für Streams 0,020 $ pro GB/Monat Nicht zutreffend (wie PAYG)
Asset-Speicher für Bilder 0,020 $ pro GB/Monat Nicht zutreffend (wie PAYG)
Knotenstunde für das Indexieren von Batchvideos und ‑bildern 3 $ / Knotenstunde Nicht zutreffend (wie PAYG)
Suchanfrage für Batch-Videos und ‑Bilder 3 $ pro 1.000 Anfragen Nicht zutreffend (wie PAYG)

1 Jedes Bild kann entweder ein Produkt oder ein Tag enthalten.
2 Visual Inspection AI ist derzeit als eingeschränkte GA-Version verfügbar. Wenden Sie sich an den Google-Vertrieb, um weitere Informationen zu erhalten.

Beispiele für die Abrechnung

Beispiel 1 (mit Modell)

Bei einem PAYG-Modell zahlen Kunden nur für die Komponenten, die sie nutzen. Wir verwenden eine einfache App zum Zählen von Fahrzeugen, um die Preise zu veranschaulichen.

Die Komponenten, die zum Erstellen dieser App zum Zählen von Autos verwendet werden, sind Streams (Ingress) und Modell (Fahrzeugzählung). Der Nutzer verbindet einen Stream mit dem Prozessor für die Fahrzeugzählung. Zu diesem Zeitpunkt fallen keine Kosten an. Sobald ein Nutzer Videoinhalte in die App streamt, fallen Kosten an.

App-Kosten = Streamingkosten + Analysekosten

  1. Streamingkosten = Aufgenommener Stream (GB) × Stream-Preis / GB (0,0085 $/GB)

    • Gesamte Streamaufnahme (GB): Clipgröße pro Minute * gestreamte Minuten / 1024
    • Clipgröße: 60 MB / Minute, Minuten an gestreamten Videos zur Verarbeitung: 100
    • Gesamte Streamaufnahme (GB) = 60 MB / Minute × 100 Minuten / 1.024 MB= 58,6 GB (gerundet)

    Streamingkosten = Aufgenommener Stream (GB) × Streamingpreis / GB

    Streamingkosten = 5,86 GB × 0,0085 $ / GB = 0,049$

  2. Analytikkosten = Minuten der für das Streaming verarbeiteten Videos × Preis des Fahrzeugzählprozessors / Minute

    Kosten für Analysen = 100 Minuten × 0,10 $ / Minute = 10$

App-Kosten = Streamingkosten + Analysekosten

Die App-Kosten betragen also 0,049 $+ 10 $= 10,049$.

Beispiel 2 (mit Warehouse)

Bei einem PAYG-Modell zahlen Kunden nur für die Komponenten, die sie nutzen. Nehmen wir eine einfache Lagerverwaltungs-App, um die Preise zu veranschaulichen.

Nutzer verbinden einen Stream mit dem Data Warehouse und laden irgendwann auch Clips herunter, die sie im Data Warehouse gesucht haben. Sobald ein Nutzer Videoinhalte in das Data Warehouse streamt, fallen folgende Kosten an, wenn das Video zwei Monate lang gespeichert wird:

Gesamtkosten = Monat 1 + Monat 2

Kosten im 1. Monat = Streamingkosten (Ingress) + Warehouse-Kosten + Streamingkosten (Egress)

  1. Streamingkosten (Ingress) = Stream-Ingress (GB) × Stream-Preis / GB (0,0085 $/GB)

    Aufgenommener Videostream (GB) : 10 GB

    Streamingkosten = Aufgenommener Stream (GB) × Streamingpreis / GB

    Streamingkosten = 10 GB × 0,0085 $ / GB = 0,085$

  2. Kosten für das Data Warehouse = gespeicherte Videos (GB) × Speicherkosten (pro Monat)

    Warehouse-Kosten = 10 GB × 0,020 $/GB/Monat = *0,2 $/Monat

  3. Streamingkosten (ausgehender Traffic) = Ausgegebene Videoclips (GB) × Streamingpreis / GB (0,0085 $/GB)

    Ausgegebenes Video: 10 MB oder 0,01 GB

    Streamingkosten (ausgehender Traffic) = ausgegebene Videoclips (GB) × Streamingpreis / GB

    Streamingkosten = 0,01 GB × 0,0085 $ / GB = 0,000085$

Kosten im 1. Monat = Streamingkosten (Ingress) + Warehouse-Kosten + Streamingkosten (Egress)

Kosten im 1. Monat = 0,085 $+ 0,2 $+ 0,000085 $= 0,285085$

Kosten im 2. Monat: Wenn keine weiteren Video- und Clip-Streams (eingehend oder ausgehend) erfolgen, gilt: Kosten im 2. Monat = Streamingkosten (eingehend) + Warehouse-Kosten + Streamingkosten (ausgehend)

Kosten im 2. Monat = 0 $+ 0,2 $+ 0 $= 0,2$

Gesamtkosten = Kosten im 1. Monat + Kosten im 2. Monat

Gesamtkosten = 0,285085 $+ 0,2 $= 0,485085$

Abrechnungsbeispiele für Vision Warehouse für Batch-Videos und ‑Bilder

Für Vision Warehouse für Batch-Videos und ‑Bilder gilt ein anderes Preismodell als für Streaming-Videos. Die Preise setzen sich wie folgt zusammen:

  • Die Speicherkosten für Bilder werden mit 0, 02 $pro GB und Monat berechnet.
  • Kosten für Suchanfragen: 3 $pro 1.000 Anfragen
  • Kosten pro Knotenstunde für jede virtuelle Maschine, die zum Erstellen und Hosten von Index-Shards verwendet wird.

Die Kosten pro Knotenstunde hängen hauptsächlich von der Anzahl der Bilder und der Gesamtdauer der Batch-Videos ab. Sie besteht aus einmaligen Kosten für die Asset-Analyse (berechnet von AnalyzeAsset und AnalyzeCorpus) für die Erstellung der Indexdaten und fortlaufenden Kosten für die Indexbereitstellung (berechnet für die Bereitstellungszeit von DeployIndex bis UndeployIndex).

Die einmaligen Kosten für die Indexerstellung lassen sich so schätzen:

  • Kosten für die Erstellung des Bildindex in Knotenstunden: 0,043 Knotenstunden pro 1.000 Bilder.
  • Kosten für die Batch-Erstellung des Videoindex in Knotenstunden: 0,292 Knotenstunden pro Videostunde.

Um die Kosten für die Indexbereitstellung für 30 Tage zu schätzen, teilen Sie Ihre Indexdaten zuerst in Shards auf. Die Anzahl der Index-Serving-Knoten ist die Gesamtzahl der Index-Shards multipliziert mit der Gesamtzahl der Index-Replikate.

  • Ein Index-Shard kann bis zu 40 Millionen Bilder oder 12.000 Stunden Videomaterial enthalten.
  • Ein bereitgestellter Index hat zwei Replikate pro Shard.
  • Kosten für die Bereitstellung des Bildindex: (Anzahl Bilder / Anzahl Bilder pro Shard) × Anzahl Replikate pro Shard × Kosten pro Stunde × 720 Stunden.
  • Kosten für die Bereitstellung des Batch-Videoindex: (Anzahl der Videostunden / Anzahl der Videostunden pro Shard) × Anzahl der Replikate pro Shard × Kosten pro Stunde × 720 Stunden.

Hier sind einige Beispiele für die Kosten von Vision Warehouse bei unterschiedlichen Asset-Datengrößen. Alle Beispiele basieren auf den Preisen in us-central1.

Datengröße Image-Speicherung Index-Shards Bereitstellungsknoten Abfragen pro Sekunde für die Suche Einmalige Kosten für die Indexerstellung Speicherkosten für 30 Tage Kosten für die Indexbereitstellung für 30 Tage Suchkosten für 30 Tage
40 Millionen Bilder 18,6 TB* 1 2 1 5.160 $ 381 $ 4.320 $ 7.776 $
1 Milliarde Bilder 466 TB* 25 50 10 129.000 $ 9.537 $ 108.000 $ 77.760 $
12.000 Stunden Video – 1 2 1 10.510 $ 0 $ 4.320 $ 7.776 $
36.000 Stunden Videomaterial – 3 6 10 31.536 $ 0 $ 12.960 $ 77.760 $

* Die durchschnittliche Bildgröße beträgt 500 KB.

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