Vertex AI Vision – Preise

In diesem Dokument werden die Preise für Vertex AI Vision erläutert.

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 Rabattzeitplan

Funktion Untergeordnetes Element PAYG-Preise Monatliche Preise
Streams Aufgenommene Daten 0,0085 $ / GB NA (wie PAYG)
Verbrauchte Daten 0,0085 $ / GB NA (wie PAYG)
Vortrainierte KI-Modelle und AutoML Anzahl der Personen / Fahrzeuge 0,10 $ pro Minute 10 $ pro Stream und Monat
Person / Gesichtsunschärfe 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
Belegungsanalyse-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 – Kosmetisch – 100 $ pro Kamerastream, Lösung und Monat
Benutzerdefinierte KI Training – Visual Inspection AI 2 $ / Knotenstunde –
Benutzerdefinierte Vertex-Modelle Preis für Vertex-Knoten –
Vision Warehouse Videospeicher für Streams 0,020 $ pro GB/Monat NA (wie PAYG)
Asset-Speicher für Bilder 0,020 $ pro GB/Monat NA (wie PAYG)
Indexknotenstunde für Batchvideos und ‐bilder 3 $ / Knotenstunde NA (wie PAYG)
Suchanfrage für Videos und Bilder im Batch 3 $ pro 1.000 Anfragen NA (wie PAYG)

1 Jedes Bild kann entweder ein Produkt oder ein Tag enthalten
2 Visual Inspection AI ist derzeit in Google Analytics verfügbar (eingeschränkt). Weitere Informationen erhalten Sie vom Google-Vertrieb.

Beispiele für die Abrechnung

Beispiel 1 (mit Modell)

Nach dem PAYG-Modell zahlen Kunden nur für die Komponenten, die sie auch verwenden. Wir verwenden eine einfache Fahrzeugzähl-App, um den Preis zu veranschaulichen.

Die zum Erstellen dieser Autozähl-App verwendeten Komponenten sind Streams (Ingress) und Modell (Vehicle Counting). Der Nutzer verbindet einen Stream mit dem Fahrzeugzählprozessor. An dieser Stelle fallen keine Kosten an. Sobald ein Nutzer mit dem Streaming von Videos in die App beginnt, fallen Gebühren an.

App-Kosten = Streamingkosten + Analysekosten

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

    • Insgesamt eingehender Stream (GB): Clipgröße pro Minute × gestreamte Minuten ÷ 1.024
    • Clipgröße: 60 MB / Minuten, zur Verarbeitung gestreamte Minuten für die Verarbeitung: 100
    • Insgesamt eingehender Stream (GB) = 60 MB / Minute × 100 Minuten / 1024 MB= 58,6 GB (gerundet)

    Streamingkosten = eingehender Stream (GB) × Streampreis ÷ GB

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

  2. Analysekosten = Minuten des für das Streaming verarbeiteten Videos × Preis des Prozessors für die Fahrzeugzählung pro Min.

    Analysekosten = 100 Minuten × 0,10 $ / Min.= 10$

App-Kosten = Streamingkosten + Analysekosten

Daher gilt: App-Kosten = 0,049 $+ 10 $= 10,049$

Beispiel 2 (mit Warehouse)

Nach dem PAYG-Modell zahlen Kunden nur für die Komponenten, die sie auch verwenden. Sehen wir uns eine einfache Warehouse-App an, um die Preise zu veranschaulichen.

Nutzer verbinden einen Stream mit dem Warehouse und laden irgendwann auch Clips herunter, nach denen sie im Warehouse gesucht haben. Sobald ein Nutzer mit dem Streaming von Videos in das Warehouse beginnt, werden die folgenden Gebühren in Rechnung gestellt, sofern das Video zwei Monate lang gespeichert wird.

Gesamtkosten = Monat 1 + Monat 2

Kosten für Monat 1 = Streamingkosten (Ingress) + Lagerkosten + Streamingkosten (ausgehender Traffic)

  1. Streamingkosten (Ingress) = Eingehender Stream (GB) × Streampreis / GB (0,0085 $/GB)

    Eingehender Videostream (GB) : 10 GB

    Streamingkosten = eingehender Stream (GB) × Streampreis ÷ GB

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

  2. Lagerkosten = Gespeichertes Video (GB) * Speicherkosten (pro Monat)

    Lagerkosten = 10 GB * 0,020 $ / GB/Monat = *0,2 $/Monat

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

    Ausgehender Videoclip: 10 MB oder entsprechend 0,01 GB

    Streamingkosten (ausgehender Traffic) = Ausgehende Videoclips (GB) × Streampreis / GB

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

Kosten für Monat 1 = Streaming-Kosten (Ingress) + Lagerkosten + Streaming-Kosten (ausgehender Traffic)

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

Entsprechend Kosten für Monat 2: unter der Annahme, dass kein weiteres Streaming (eingehender oder ausgehender Traffic) von Videos und Clips erfolgt; Kosten für Monat 2 = Streamingkosten (Ingress) + Lagerkosten + Streamingkosten (ausgehender Traffic)

Kosten für Monat 2 = 0 $+ 0,2 $+ 0 $= 0,2$

Gesamtkosten = Kosten für Monat 1 + Kosten für Monat 2

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

Vision Warehouse-Abrechnungsbeispiele für Batchvideos und -bilder

Das Preismodell von Vision Warehouse für Batchvideos und -bilder unterscheidet sich von dem für gestreamte Videos. Die Preise setzen sich so zusammen:

  • Die Speicherkosten für Images werden mit 0, 02 $pro GB und Monat berechnet.
  • Die Kosten für Suchanfragen betragen 3 $pro 1.000 Anfrage.
  • Kosten der Indexknotenstunden für jede virtuelle Maschine, die zum Erstellen und Hosten von Index-Shards verwendet wird.

Die Kosten für Knotenstunden werden hauptsächlich durch die Anzahl der Images und die Gesamtdauer der Batchvideos bestimmt. Er besteht aus einmaligen Kosten für die Asset-Analyse, die von AnalyzeAsset und AnalyzeCorpus zum Erstellen der Indexdaten berechnet werden, und aus Kosten für die kontinuierliche Indexbereitstellung, die nach der Bereitstellungszeit von DeployIndex bis UndeployIndex berechnet werden.

Die einmaligen Kosten für die Indexerstellung können so geschätzt werden:

  • Image-Index-Build-Kosten in Knotenstunden: 0,043 Knotenstunden pro 1.000 Images.
  • Kosten für die Erstellung des Batch-Videoindex in Knotenstunden: 0,292 Knotenstunden pro Videostunde.

Teilen Sie die Indexdaten zuerst in Shards auf, um die Kosten für die Indexbereitstellung für 30 Tage zu schätzen. Die Anzahl der Indexbereitstellungsknoten ergibt sich aus der Gesamtzahl der Indexfragmente multipliziert mit der Gesamtzahl der Indexreplikate.

  • Ein Index-Shard kann bis zu 40 Millionen Bilder oder 12.000 Videostunden enthalten.
  • Ein bereitgestellter Index hat zwei Replikate pro Shard.
  • Bereitstellungskosten für den Image-Index: (# Bilder ÷ # Bilder pro Shard) × # Replikate pro Shard × stündliche Kosten × 720 Stunden.
  • Bereitstellungskosten für Batch-Videoindexe: (# Videostunden ÷ # Videostunden pro Shard) × # Replikate pro Shard × stündliche Kosten × 720 Stunden.

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

Datengröße Image-Speicherung Index-Shards Bereitstellungsknoten Abfragen pro Sekunde Einmalige Kosten für Indexerstellung Speicherkosten für 30 Tage Kosten für die Indexbereitstellung innerhalb von 30 Tagen Suchkosten innerhalb von 30 Tagen
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 Videostunden – 1 2 1 10.510 € 0 $ 4.320 $ 7.776 $
36.000 Videostunden – 3 6 10 31.536 $ 0 $ 12.960 € 77.760 $

* Angenommen, die durchschnittliche Bildgröße beträgt 500 KB.

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