Precios

Los precios de AutoML Vision dependen de la función que uses: clasificación de imágenes, detección de objetos o AutoML Vision Edge.

Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes de AutoML Vision te permite entrenar modelos de aprendizaje automático personalizado para organizar imágenes en un conjunto de categorías también personalizadas.

Los precios de la clasificación de imágenes de AutoML Vision se basan en los recursos que usas, tanto para el entrenamiento como para la predicción online.

Prueba gratuita

Los precios que entraron en vigor el 21 de noviembre del 2019 a las 00:00 (hora del Pacífico) se basan en lo siguiente:

Si quieres probar gratis la clasificación de imágenes de AutoML Vision, puedes dedicar 40 horas de nodo al entrenamiento, 40 a la predicción online y 1 a la predicción por lotes por cada cuenta de facturación, todas ellas gratuitas. Dispondrás de las horas de nodo desde el momento en que vayas a crear tu primer modelo, salvo en la predicción por lotes, donde estará disponible en cuanto se inicie la primera predicción. Dispondrás de 1 año como máximo para usarlas.

Los precios de esta página están en dólares estadounidenses (USD). Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Costes de entrenamiento de clasificación de imágenes

El coste de entrenamiento de los modelos de la clasificación de imágenes de AutoML Vision es de 3,15 USD por hora de nodo.

En cada unidad de tiempo, utilizamos 8 nodos en paralelo. Cada uno de ellos equivale a una máquina n1‑standard‑8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100 conectada. Consulta la tabla que aparece más adelante.*

El tiempo necesario para entrenar el modelo depende del tamaño y de la complejidad de los datos de entrenamiento. Muchos clientes consideran que 8 horas de nodo (que equivalen a 1 hora de reloj aproximadamente) son suficientes para crear un modelo experimental. Si se usa más tiempo de entrenamiento, la precisión aumenta de forma equiparable al nivel de producción. La función de detención anticipada detiene el entrenamiento cuando ya no hay margen de mejora en lo que respecta a la precisión.

Solo pagas por las horas de procesamiento que utilizas. No se te factura nada si falla el entrenamiento, salvo si lo cancelas; en ese caso, se te cobra por el tiempo de entrenamiento transcurrido.

Ejemplo de entrenamiento

Ejemplo 1: Modelo de Cloud con entrenamiento reanudable

Imaginemos que has usado 40 horas de nodo para entrenar un modelo de clasificación de imágenes de Cloud para uso experimental. Dos días después, has reanudado el entrenamiento y has invertido otras 16 horas de nodo para tenerlo listo para la fase de producción.

Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (3,15 USD por hora de nodo) * (40 horas de nodo) = 126 USD por el entrenamiento inicial
  • (3,15 USD por hora de nodo) * (16 horas de nodo) = 50,40 USD por el entrenamiento reanudable

Ejemplo 2: Modelo de Cloud con detención anticipada

Supongamos que en este caso has usado 32 horas de nodo para entrenar un modelo de clasificación de imágenes de Cloud. Además, has fijado un presupuesto de 40 horas de nodo con la detención anticipada habilitada. Solo han pasado 4 horas en este ejemplo, pero el entrenamiento se ha realizado en 8 nodos en paralelo. El tiempo de entrenamiento acumulado fue de 32,12 horas de nodo y, por lo tanto, el cargo fue de:

  • (3,15 USD por hora de nodo) * (32,12 horas de nodo) = 101,18 USD por el entrenamiento

Coste del despliegue y de la predicción de la clasificación de imágenes

Los modelos se tienen que desplegar para poder hacer predicciones online.

Como las GPU o CPU permanecen asignadas a tu modelo, no hay latencia de inicio y las predicciones no se demoran.

El coste del despliegue y de la predicción es de 1,25 USD por hora de nodo. Por regla general, la mayor parte del tráfico experimental no requiere más de un nodo. Si quieres, puedes ajustar el número de nodos cuando despliegues tu modelo. Cuando elijas el número de nodos en la interfaz de usuario integrada, recibirás una estimación de las consultas de predicción por segundo compatible con tu modelo.

El precio de las predicciones por lotes es de 2,02 USD por cada hora de nodo utilizada, salvo la primera hora de cada cuenta, que es gratuita.

Según la configuración de la máquina equivalente para este nodo, una estimación aproximada sería 40 USD por un lote de 1 millón de imágenes. Cabe señalar que esta cifra puede ser bastante mayor en el caso de los modelos e imágenes complejos que necesiten más tiempo de procesamiento para generar predicciones.

Recuerda que no pagarás por el tiempo transcurrido, sino por las horas de nodo utilizadas. Según el modelo de precios actual, no se te cobrará por las horas de nodo empleadas si cancelas la solicitud de predicción por lotes a tiempo, aunque haya comenzado la fase de procesamiento. Es posible que no obtengas resultados de predicción parciales, ya que el flujo de procesamiento se cancelará por completo. Por otro lado, los recursos se liberarán y no será necesario que realices ninguna tarea de posprocesamiento. Ponte en contacto con el equipo de asistencia de Google Cloud Platform al día siguiente si no has obtenido resultados en el plazo esperado.

Ejemplos de despliegue y predicción

Ejemplo 1: Predicción online en un servicio de predicción antiguo

Se aplica solo a los modelos entrenados antes del lanzamiento de la actualización beta del 9 de octubre del 2019. En la interfaz de usuario integrada, estos modelos figuran como desplegados con 0 nodos y, hasta que no los vuelvas a desplegar, se facturarán según la antigua tabla de precios de las predicciones online. Las predicciones online de estos modelos se detendrán el 21 de febrero del 2020, a menos que las vuelvas a desplegar.

Imaginemos que has enviado 1 millón de imágenes al modelo de clasificación de imágenes de Cloud para predicciones dentro de tu ciclo de facturación mensual. Las primeras 1000 imágenes son gratis. Por lo tanto, deberás pagar por las 999.000 restantes.

  • (3 USD / 1000 imágenes) * (999.000 imágenes) = 2997 USD por los servicios de predicción online

Ejemplo 2: Modelo de Cloud con despliegue automático

Los cargos por desplegar modelos cesarán solo cuando anules el despliegue del modelo que has entrenado. Supongamos que en el momento del entrenamiento elegiste hacer un despliegue automático. Por lo tanto, tras terminar el entrenamiento, el modelo se desplegó automáticamente en 1 nodo. ¡Pero resulta que te olvidaste del modelo desplegado automáticamente! En ese caso, recibirás una factura 1 mes después con lo siguiente:

  • (1,25 USD por hora de nodo) * (1 nodo) * (24 horas por día) * (30 días) = 900 USD por el despliegue y la predicción online

Ejemplo 3: Despliegue, predicción online y anulación del despliegue

Por otra parte, puedes optar por no utilizar el despliegue automático y desplegar el modelo de forma manual en otro momento. Imaginemos que, una vez desplegado, tu modelo se utiliza para hacer predicciones online, y que, seguidamente, anulas el despliegue. El tiempo transcurrido desde el momento en que el modelo estaba listo para la predicción online hasta que se llamó a la API para realizar el despliegue ha sido de 0,242 horas. Por lo tanto, recibirás una factura por lo siguiente:

  • (1,25 USD por hora de nodo) * (1 nodo) * (0,242 horas) = 0,30 USD

Ejemplo 4: Predicción por lotes

Has enviado 100.000 imágenes en una sola tarea de predicción por lotes dentro de tu ciclo de facturación mensual. Supongamos que el flujo de procesamiento por lotes realizó las predicciones utilizando 3 nodos en paralelo durante 0,75 horas, lo que resultó en una facturación total de 2,25 horas de nodo. Como podrás ver, los resultados no se recibieron tras 0,75 horas de reloj, sino tras 1 hora. Esto se debe a las fases de preprocesamiento y posprocesamiento que tienen lugar antes y después de las predicciones por lotes, así como al tiempo de espera entre dichas fases.

Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (2,02 USD por hora de nodo) * (2,25 horas de nodo) = 4,55 USD por los servicios de predicción por lotes

Los precios que entraron en vigor el 21 de noviembre del 2019 a las 00:00 (hora del Pacífico) se basan en lo siguiente:

Clasificación de imágenes Gratis De pago
Entrenamiento 40 primeras horas de nodo gratis (una vez) 3,15 USD por hora de nodo
Despliegue y predicción online individual 40 primeras horas de nodo gratis (una vez) 1,25 USD por hora de nodo
Predicción por lotes Primera hora de nodo gratis (una vez) 2,02 USD por hora de nodo

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Detección de objetos

La detección de objetos de AutoML Vision te permite entrenar modelos personalizados con los que localizar en las imágenes conjuntos personalizados de objetos.

Los precios de la detección de objetos de AutoML Vision se basan en los recursos que usas tanto para el entrenamiento como para la predicción online mediante la clasificación.

Prueba gratuita

Si quieres probar gratis la detección de objetos de AutoML Vision, puedes dedicar 40 horas de nodo al entrenamiento, 40 a la predicción online y 1 a la predicción por lotes por cada cuenta de facturación, todas ellas gratuitas. Dispondrás de las horas de nodo desde el momento en que vayas a crear tu primer modelo, salvo en la predicción por lotes, donde estará disponible en cuanto se inicie la primera predicción. Dispondrás de 1 año como máximo para usarlas.

Los precios de esta página están en dólares estadounidenses (USD). Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Costes de entrenamiento de detección de objetos

Entrenar un modelo de detección de objetos de AutoML Vision cuesta 3,15 USD por hora de nodo.

En cada unidad de tiempo utilizamos 9 nodos en paralelo. Cada uno de ellos equivale a una máquina n1-standard-8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100 conectada. Consulta la tabla que aparece más adelante.*

El tiempo necesario para entrenar el modelo depende del tamaño y de la complejidad de los datos de entrenamiento. A muchos clientes les basta con 40 horas de nodo (aproximadamente 5 horas de tiempo real) para crear un modelo con 5000 imágenes etiquetadas o menos.

Solo pagas por las horas de procesamiento que utilices. No se te factura nada si falla el entrenamiento, salvo si lo cancelas; en ese caso, se te cobra por el tiempo de entrenamiento transcurrido.

Ejemplo de entrenamiento

Has usado 38,207 horas de nodo para entrenar un modelo de detección de objetos de Cloud. Además, has definido un presupuesto de 40 horas de nodo con la detención anticipada habilitada. Aunque el tiempo transcurrido durante el entrenamiento haya sido de 5 horas, en la tarea se utilizan 9 nodos en paralelo. Por eso, el número de horas de nodo resultante es bastante mayor: 38,207. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (3,15 USD por hora de nodo) * (38,207 horas de nodo) = 120,35 USD por el entrenamiento

Coste del despliegue de la detección de objetos y la predicción

Los modelos se tienen que desplegar para poder hacer predicciones online.

Como las GPU permanecen asignadas a tu modelo, no hay latencia de inicio y las predicciones no se demoran.

El coste del despliegue y de la predicción es de 1,82 USD por hora de nodo. En cada unidad de tiempo, utilizamos 1 nodo equivalente a una máquina n1-standard-4 con una GPU NVIDIA® P100. Consulta la tabla que aparece más adelante.**

A muchos clientes les basta 1 hora de nodo para servir hasta 1,5 consultas por segundo. Si quieres, puedes ajustar el número de nodos cuando despliegues tu modelo.

Ejemplos de despliegue y predicción

Cuando sea posible, elimina los despliegues de los modelos que no estés utilizando. Puedes desplegar modelos más adelante cuando vuelvan a ser necesarios para la predicción.

Ejemplo 1: Despliegue y predicción online

Has desplegado tu modelo de detección de objetos de Cloud en 10 nodos y has enviado 1 millón de imágenes para predicciones a lo largo de 20,25 horas. Después de usar el servicio de predicción, anula el despliegue de este modelo alojado en la nube. Si lo haces, la facturación se limitará a 20,25 horas por cada uno de los 10 nodos, lo que suma un total de 202,5 horas de nodo. Aunque hayas enviado 1 millón de imágenes para la predicción, no se aplicará ningún cargo. De este modo, recibirás una factura con lo siguiente:

  • (1,82 USD por hora de nodo) * (202,5 horas de nodo) = 368,55 USD por el despliegue y la predicción

Ejemplo 2: Despliegue y predicción online

Los cargos por desplegar el modelo de detección de objetos cesarán solo cuando anules su despliegue. Supongamos que en el momento del entrenamiento elegiste hacer un despliegue automático. Por lo tanto, tras terminar el entrenamiento, el modelo se desplegó automáticamente en 1 nodo. ¡Pero resulta que te olvidaste del modelo desplegado automáticamente! En ese caso, recibirás una factura 1 mes después con lo siguiente:

  • (1,82 USD por hora de nodo) * (1 nodo) * (24 horas por día) * (30 días) = 1310,4 USD por el despliegue y la predicción

Ejemplo 3: Predicción por lotes

Has enviado 100.000 imágenes en una sola tarea de predicción por lotes dentro de tu ciclo de facturación mensual. Supongamos que el flujo de procesamiento por lotes realizó las predicciones utilizando 3 nodos en paralelo durante 5,45 horas de media, lo que resultó en una facturación total de 16,35 horas de nodo. Como podrás ver, los resultados se recibieron tras 6 horas de reloj. Esto se debe a que las predicciones por lotes se ejecutan entre las fases de preprocesamiento y posprocesamiento, y a que entre dichas fases hay un tiempo de espera.

Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (2,02 USD por hora de nodo) * (16,35 horas de nodo) = 33,03 USD por la predicción por lotes
Detección de objetos Gratis De pago
Entrenamiento 40 primeras horas de nodo gratis (una vez) 3,15 USD por hora de nodo
Despliegue y predicción online individual 40 primeras horas de nodo gratis (una vez) 1,82 USD por hora de nodo
Predicción por lotes Primera hora de nodo gratis (una vez) 2,02 USD por hora de nodo

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

AutoML Vision Edge

Los modelos de Edge se entrenan en TPUs.

  • Clasificación de imágenes: el coste de entrenar un modelo de AutoML Vision Edge para la clasificación de imágenes es de 4,95 USD por hora.
  • Detección de objetos: el coste de preparar un modelo de AutoML Vision Edge para la detección de objetos es de 18 USD por hora.

En cada unidad temporal, usamos 1 nodo que equivale a una máquina con la versión 2 de las TPU de Cloud.

Prueba gratuita

Si quieres probar gratis Edge, puedes dedicar 15 horas de nodo gratuitas al entrenamiento por cada cuenta de facturación. Dispondrás de estas horas de nodo gratuitas desde el momento en que vayas a crear tu primer modelo y tendrás hasta un año para emplearlas.

Muchos clientes consideran que 3 horas de nodo son suficientes para crear un modelo con 5000 imágenes etiquetadas o menos.

Solo pagas por las horas de procesamiento que utilices. No se te factura nada si falla el entrenamiento, salvo si lo cancelas; en ese caso, se te cobra por el tiempo de entrenamiento transcurrido. Puedes exportar y descargar los modelos entrenados sin coste alguno.

AutoML Vision Edge Gratis De pago
Entrenamiento para la clasificación de imágenes 15 horas de nodo de entrenamiento gratuito por cuenta (una vez)* Las siguientes horas de nodo de entrenamiento tienen un precio de 4,95 USD por hora
Entrenamiento para la detección de objetos 15 horas de nodo de entrenamiento gratuito por cuenta (una vez)* Las siguientes horas de nodo de entrenamiento tienen un precio de 18 USD por hora
Exportación de modelos a dispositivos perimetrales Gratis Gratis

* A partir del 7 de mayo del 2019.

Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.

Ejemplo de entrenamiento de clasificación de imágenes de Edge

Has entrenado un modelo para la clasificación de imágenes de Edge con fines de desarrollo que ha necesitado 1,506 horas de nodo con la detención anticipada habilitada. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (4,95 USD por hora de nodo) * (1,506 horas de nodo) = 7,45 USD por el entrenamiento

Ejemplo de entrenamiento para la detección de objetos de Edge

Has entrenado un modelo para la detección de objetos de Edge con fines de desarrollo que ha necesitado 1,506 horas de nodo con la detención anticipada habilitada. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • (18 USD por hora de nodo) * (1,506 horas de nodo) = 27,11 USD por el entrenamiento

Costes de Google Cloud Platform

Dado que almacenas imágenes en Google Cloud Storage para que se analicen y es posible que utilices otros recursos de Google Cloud Platform (como las instancias de base de datos, contenedores y Google AI Platform) junto con AutoML Vision, también se te cobrará por el uso de esos servicios. Consulta la página de precios del etiquetado manual disponible a través del servicio de etiquetado de datos de AI Platform. Consulta la calculadora de precios de Google Cloud Platform para determinar otros costes según las tarifas actuales.

Para ver el estado de tu facturación, incluidos el uso y la factura en curso, visita la página Facturación de la consola de Cloud. Si quieres obtener más información sobre cómo gestionar tu cuenta, consulta la documentación de Facturación de Cloud o la página de asistencia para pagos y facturación.

Consulta las cuotas en la consola de Google Cloud

La consola de Google Cloud te permite ver tus límites de cuota actuales de dos maneras:

  • A través de la página Cuotas, donde encontrarás una lista de los límites y el uso de las cuotas correspondientes a todo tu proyecto.
  • A través de la consola, donde puedes consultar información sobre las cuotas en lo que respecta a una API concreta (por ejemplo, el uso de los recursos en el tiempo).

Para consultar las cuotas de operaciones específicas en la página Cuotas, selecciona primero Cloud AutoML API en el menú Servicio. Una vez que tengas la opción Servicio: Cloud AutoML API seleccionada, elige la métrica que corresponda.

Ejemplos:

Descripción de la operaciónNombre del métodoNombre de la métrica en la consola
Clasificación de imágenes: entrenamiento simultáneo de modelos projects.locations.models.create "Solicitudes simultáneas de creación de modelos de clasificación de imágenes"
Clasificación de imágenes: predicción online projects.locations.models.predict "Solicitudes de predicción de la clasificación de imágenes online por minuto"
Detección de objetos: entrenamiento simultáneo de modelos projects.locations.models.create "Solicitudes simultáneas de creación de modelos de detección de objetos de imagen"
Detección de objetos: predicción simultánea por lotes sin conexión projects.locations.models.batchPredict "Solicitudes simultáneas de predicción por lotes de detección de objetos de imagen"

Página de cuotas:

Página Cuotas donde se muestran las cuotas de AutoML Vision