Precios

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

Clasificación de imágenes

AutoML Vision Image Classification te permite entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados para clasificar imágenes en los conjuntos de categorías que selecciones.

Los precios por el uso de AutoML Vision Image Classification se basan en los recursos utilizados para el entrenamiento y la predicción en línea.

Prueba gratuita

Los precios vigentes el 21 de noviembre de 2019, a las 12 a.m. hora del Pacífico, son los siguientes:

A fin de que puedas probar AutoML Vision Image Classification, te ofrecemos 40 horas de procesamiento de nodo para el entrenamiento y la predicción en línea y 1 hora de procesamiento de nodo para la predicción por lotes de manera gratuita en cada cuenta de facturación. Las horas de procesamiento de nodo gratuitas se generan justo antes de que crees tu primer modelo. En el caso de la predicción por lotes, la hora de procesamiento de nodo gratuita se genera en el momento en que se inicia la primera predicción por lotes. Tienes hasta un año para usarlas.

Los precios aparecen en dólares estadounidenses (USD). Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en Cloud Platform SKUs (SKU de Cloud Platform).

Costos de entrenamiento para la clasificación de imágenes

El costo del entrenamiento del modelo de AutoML Vision Image Classification es de $3.15 por hora de procesamiento de nodo.

Para cada unidad de tiempo, usamos 8 nodos en paralelo. Cada nodo equivale a una máquina n1‑standard‑8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100. Consulta la tabla que aparece a continuación*.

El tiempo necesario para entrenar tu modelo depende del tamaño y la complejidad de tus datos de entrenamiento. Muchos clientes consideran que basta con 8 horas de procesamiento de nodo (alrededor de 1 hora real) para compilar un modelo experimental. El tiempo de entrenamiento adicional aumenta la exactitud a nivel de producción. La función de interrupción anticipada garantiza que el entrenamiento se detenga cuando ya no es posible mejorar la exactitud.

Pagas solo por las horas de procesamiento que uses; si el entrenamiento falla por un motivo que no sea la cancelación por parte del usuario, no se facturará el tiempo. Sí se te cobrará el tiempo de entrenamiento si cancelas la operación.

Ejemplo de entrenamiento

Ejemplo 1: modelo en la nube con entrenamiento reanudable

Supongamos que entrenaste un modelo de clasificación de imágenes en la nube para uso experimental con 40 horas de procesamiento de nodo y dos días después dedicaste 16 horas de procesamiento de nodo de entrenamiento reanudable a fin de prepararlo para su uso en producción.

En tu factura, se mostrará lo siguiente:

  • ($3.15 por hora de procesamiento de nodo) × (40 horas de procesamiento de nodo) = $126.00 por el entrenamiento inicial
  • ($3.15 por hora de procesamiento de nodo) × (16 horas de procesamiento de nodo) = $50.40 por el entrenamiento reanudable

Ejemplo 2: modelo en la nube con interrupción anticipada

Supongamos que entrenaste un modelo de clasificación de imágenes en la nube que necesitó 32 horas de procesamiento de nodo, a la vez que configuraste un presupuesto de 40 horas de procesamiento de nodo con la interrupción anticipada habilitada. En este ejemplo, solo transcurrieron 4 horas, pero el entrenamiento se realizó en 8 nodos en paralelo. El tiempo de entrenamiento acumulado fue de 32.12 horas de procesamiento de nodo y, por lo tanto, el importe fue el siguiente:

  • ($3.15 por hora de procesamiento de nodo) × (32.12 horas de procesamiento de nodo) = $101.18 (USD) por el entrenamiento

Costos de la implementación y predicción de la clasificación de imágenes

Se deben implementar los modelos antes de que puedan proporcionar predicciones en línea.

Ten en cuenta que las GPU o las CPU quedarán asignadas a tu modelo para que la latencia del inicio no retrase las predicciones.

El costo de la implementación y predicción es de $1.25 por hora de procesamiento de nodo. Por lo general, un nodo basta para la mayor parte del tráfico experimental. Puedes ajustar la cantidad de nodos cuando implementes el modelo. Cuando selecciones la cantidad de nodos para la implementación en la IU integrada, recibirás una estimación de las consultas por segundo de la predicción que tu modelo admitirá.

En el caso de la predicción por lotes, el precio es $2.02 por hora de procesamiento de nodo, con la primera hora de procesamiento de nodo gratis por cuenta (una vez).

Según la configuración de una máquina equivalente para este nodo, el cargo estimado sería aproximadamente de $40 por un lote de 1 millón de imágenes. Puede ser mucho mayor cuando las imágenes o los modelos complejos ocupan más tiempo de procesamiento para generar predicciones.

Ten en cuenta que el cargo solo es por las horas de procesamiento de nodo consumidas y no por las horas reales. Cancelar la solicitud de predicción por lotes después de que comience el procesamiento no provocará en este momento un cobro por las horas de procesamiento de nodo consumidas. Es posible que no obtengas resultados de predicción parciales, puesto que se anulará toda la canalización sin el procesamiento posterior requerido y se actualizarán los recursos. Comunícate con el equipo de Asistencia de Google Cloud Platform al día siguiente si la operación no muestra resultados dentro del marco temporal esperado.

Ejemplos de implementación y predicción

Ejemplo 1: predicción en línea en el servicio de predicción anterior

Esto se aplica solo a los modelos entrenados antes del lanzamiento de la actualización Beta el 9 de octubre de 2019. Estos modelos se muestran como implementados con "0 nodos" en la IU integrada. Estos entregarán predicciones en línea según la estructura de precios anterior hasta que vuelvas a implementarlos. Las predicciones en línea de estos modelos cesarán el 21 de febrero de 2020, a menos que vuelvas a realizar la implementación.

Supongamos que en tu ciclo de facturación mensual enviaste 1 millón de imágenes al modelo de clasificación de imágenes en la nube para realizar predicciones. Las primeras 1,000 imágenes son gratis. Las siguientes 999,000 se facturarán de la siguiente manera:

  • ($3/1,000 imágenes) × (999,000 imágenes) = $2,997.00 por los servicios de predicción en línea

Ejemplo 2: modelo en la nube con implementación automática

Los cargos por implementar un modelo se detendrán cuando anules la implementación del modelo entrenado. Supongamos que en el momento del entrenamiento aceptaste la implementación automática, por lo que, cuando finalizó el proceso, tu modelo se implementó de forma automática en 1 nodo y, luego, te olvidaste de la implementación automática del modelo. En este caso, recibirás una factura dentro de un mes por lo siguiente:

  • ($1.25 por hora de procesamiento de nodo) × (1 nodo) × (24 horas por día) × (30 días) = $900 (USD) por la implementación y la predicción en línea

Ejemplo 3: implementación, predicción en línea y anulación de la implementación

Por otro lado, es posible que decidas no realizar la implementación automática y hagas la implementación más adelante cuando lo necesites. En este caso, el modelo implementado se utiliza para las predicciones en línea y, a continuación, se anula su implementación de forma rápida. Desde el momento en que el modelo implementado está listo para la predicción en línea hasta que se llama a la API a fin de anular la implementación, el tiempo real transcurrido es de 0.242 horas. Por lo tanto, recibirás una factura con el siguiente detalle:

  • ($1.25 por hora de procesamiento de nodo) × (1 nodo) × (0.242 horas) = $0.30 (USD)

Ejemplo 4: predicción por lotes

Supongamos que enviaste 100,000 imágenes en un solo trabajo de predicción por lotes en tu ciclo de facturación mensual. Consideremos que la canalización por lotes obtiene las predicciones realizadas mediante el uso de 3 nodos en paralelo por 0.75 horas, lo que hace que se facture un tiempo de procesamiento de nodo de 2.25 horas. Es posible que notes que transcurrió una hora real antes de que se mostraran los resultados, en lugar de 0.75 horas. Esto sucede porque hay etapas de procesamiento previo y posterior antes y después de las predicciones por lotes, y tiempos de espera entre las etapas.

Se te facturará por lo siguiente:

  • ($2.02 por hora de procesamiento de nodo) × (2.25 horas de procesamiento de nodo) = $4.55 por servicios de predicción por lotes

Los precios vigentes al 21 de noviembre de 2019, a las 12 a.m. hora del Pacífico, son los siguientes:

Clasificación de imágenes Gratis Pago
Entrenamiento Las primeras 40 horas de procesamiento de nodo son gratis (una vez) $3.15 por hora de procesamiento de nodo
Implementación y predicción en línea (individual) Las primeras 40 horas de procesamiento de nodo son gratis (una vez) $1.25 por hora de procesamiento de nodo
Predicción por lotes La primera hora de procesamiento de nodo es gratis (una vez) $2.02 por hora de procesamiento de nodo

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en Cloud Platform SKUs (SKU de Cloud Platform).

Detección de objetos

AutoML Vision Object Detection te permite entrenar modelos personalizados de detección de objetos para localizar conjuntos personalizados de objetos en tus imágenes.

Los precios de AutoML Vision Object Detection se calculan según el uso de recursos de entrenamiento y clasificación para la predicción en línea.

Prueba gratuita

A fin de que puedas probar AutoML Vision Object Detection te ofrecemos 40 horas de procesamiento de nodo para el entrenamiento y la predicción en línea y 1 hora de procesamiento de nodo para la predicción por lotes de manera gratuita en cada cuenta de facturación. Las horas de procesamiento de nodo gratuitas se generan justo antes de que crees tu primer modelo. En el caso de la predicción por lotes, la hora de procesamiento de nodo gratuita se genera en el momento en que se inicia la primera predicción por lotes. Tienes hasta un año para usarlas.

Los precios aparecen en dólares estadounidenses (USD). Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en Cloud Platform SKUs (SKU de Cloud Platform).

Costos del entrenamiento para la detección de objetos

El costo del entrenamiento de un modelo de AutoML Vision Object Detection es de $3.15 por hora de procesamiento de nodo.

Para cada unidad de tiempo, usamos 9 nodos en paralelo. Cada nodo equivale a una máquina n1-standard-8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100. Consulta la tabla que aparece a continuación*.

El tiempo necesario para entrenar tu modelo depende del tamaño y la complejidad de tus datos de entrenamiento. Muchos clientes consideran que basta con 40 horas de procesamiento de nodo (alrededor de 5 horas reales) para compilar un modelo con 5,000 imágenes etiquetadas o menos.

Pagas solo por las horas de procesamiento que uses; si el entrenamiento falla por un motivo que no sea la cancelación por parte del usuario, no se facturará el tiempo. se te cobrará el tiempo de entrenamiento si cancelas la operación.

Ejemplo de entrenamiento

Supongamos que entrenaste un modelo de detección de objetos en la nube que necesitó 38.207 horas de procesamiento de nodo y habías fijado un presupuesto de 40 horas de procesamiento de nodo con interrupción anticipada habilitada. Si bien el tiempo real transcurrido durante el entrenamiento son 5 horas, el trabajo de entrenamiento usará 9 nodos en paralelo. Esto explica por qué las horas de procesamiento de nodo cobradas son significativamente más cuando son 38.207. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • ($3.15 por hora de procesamiento de nodo) × (38.207 horas de procesamiento de nodo) = $120.35 por el entrenamiento

Costos de la implementación y predicción de la detección de objetos

Se deben implementar los modelos antes de que puedan proporcionar predicciones en línea.

.

Ten en cuenta que las GPU quedarán asignadas a tu modelo para que la latencia del inicio no retrase las predicciones.

El costo de la implementación y predicción es de $1.82 por hora de procesamiento de nodo. Para cada unidad de tiempo, usamos 1 nodo equivalente a una máquina n1-standard-4 con una GPU NVIDIA® P100. Consulta la tabla que aparece a continuación**.

Muchos clientes consideran que basta con un hora de procesamiento de nodo para entregar un máximo de 1.5 QPS. Puedes ajustar la cantidad de nodos cuando implementes tu modelo.

Ejemplos de implementación y predicción

Te recomendamos quitar las implementaciones de modelos innecesarias siempre que sea posible. Puedes implementar los modelos luego cuando vuelvas a necesitarlos para realizar predicciones.

Ejemplo 1: implementación y predicción en línea

Supongamos que implementaste tu modelo de detección de objetos en la nube en 10 nodos y enviaste 1 millón de imágenes para realizar predicciones en un período de 20.25 horas. Además, después de usar el servicio de predicción, anulaste la implementación de este modelo alojado en la nube. Dado que anulaste la implementación del modelo, tu facturación se limitará a 20.25 horas por cada uno de los 10 nodos. El total acumulado es de 202.5 horas de procesamiento de nodo. Si bien enviaste 1 millón de imágenes para realizar predicciones, el cobro no se realiza por imagen. Es decir, recibirás una factura por lo siguiente:

  • ($1.82 por hora de procesamiento de nodo) × (202.5 horas de procesamiento de nodo) = $368.55 por la implementación y predicción

Ejemplo 2: implementación y predicción en línea

Los cargos por implementar un modelo de detección de objetos solo se detienen cuando se anula la implementación del modelo entrenado. Supongamos que en el momento del entrenamiento aceptaste la implementación automática, por lo que, cuando finalizó el proceso, tu modelo se implementó de forma automática en 1 nodo y, luego, te olvidaste de la implementación automática del modelo. En este caso, recibirás una factura dentro de un mes por lo siguiente:

  • ($1.82 por hora de procesamiento de nodo) × (1 nodo) × (24 horas por día) × (30 días) = $1,310.40 por la implementación y predicción

Ejemplo 3: predicción por lotes

Supongamos que enviaste 100,000 imágenes en un solo trabajo de predicción por lotes en tu ciclo de facturación mensual. Consideremos que la canalización por lotes obtiene las predicciones realizadas mediante el uso de 3 nodos en paralelo por un promedio de 5.45 horas, lo que hace que se facture un tiempo de procesamiento de nodo de 16.35 horas. Es posible que notes que transcurrieron 6 horas reales antes de que se muestren los resultados. Esto sucede porque las predicciones por lotes se ejecutan entre las etapas de procesamiento previo y posterior. Además, hay tiempo de espera entre las etapas.

Se te facturará por lo siguiente:

  • ($2.02 por hora de procesamiento de nodo) × (16.35 horas de procesamiento de nodo) = $33.03 por predicción de lotes
Detección de objetos Gratis Pago
Entrenamiento Las primeras 40 horas de procesamiento de nodo son gratis (una vez) $3.15 por hora de procesamiento de nodo
Implementación y predicción en línea (individual) Las primeras 40 horas de procesamiento de nodo son gratis (una vez) $1.82 por hora de procesamiento de nodo
Predicción por lotes La primera hora de procesamiento de nodo es gratis (una vez) $2.02 por hora de procesamiento de nodo

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en Cloud Platform SKUs (SKU de Cloud Platform).

AutoML Vision Edge

Los modelos de Edge se entrenan en TPU.

  • Clasificación de imágenes: el costo por entrenar un modelo de AutoML Vision Edge para clasificar imágenes es de $4.95 por hora.
  • Detección de objetos: el costo de entrenar un modelo de AutoML Vision Edge para detectar objetos es de $18 por hora.

Para cada unidad de tiempo, se usa 1 nodo. Esto equivale a una máquina Cloud TPU v2.

Prueba gratuita

A fin de que puedas probar Edge, ofrecemos 15 horas de procesamiento de nodo para el entrenamiento de manera gratuita por cuenta de facturación. Las horas de procesamiento de nodo gratuitas se generan justo antes de que crees tu primer modelo y tienes hasta un año para usarlas.

Muchos clientes consideran que basta con 3 horas de procesamiento de nodo para compilar un modelo con 5,000 imágenes etiquetadas o menos.

Pagas solo por las horas de procesamiento que uses; si el entrenamiento falla por un motivo que no sea la cancelación por parte del usuario, no se facturará el tiempo. Sí se te cobrará el tiempo de entrenamiento si cancelas la operación. Los modelos entrenados se pueden exportar y descargar de manera gratuita.

AutoML Vision Edge Gratis Pago
Entrenamiento para la clasificación de imágenes 15 horas de procesamiento de nodo de entrenamiento sin cargo por cuenta (una vez)* Luego de eso, las horas de procesamiento de nodo de entrenamiento tienen un costo de $4.95 por hora
Entrenamiento para la detección de objetos 15 horas de procesamiento de nodo de entrenamiento sin cargo por cuenta (una vez)* Luego de eso, las horas de procesamiento de nodo de entrenamiento tienen un costo de $18.00 por hora
Exportación de modelos a dispositivos perimetrales Gratis Gratis

* En vigencia a partir del 7 de mayo de 2019

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en Cloud Platform SKUs (SKU de Cloud Platform).

Ejemplo de entrenamiento para clasificación de imágenes de Edge

Supongamos que entrenaste un modelo de Edge para clasificación de imágenes para desarrollo que necesitó 1.506 horas de procesamiento de nodo y tenía habilitada la interrupción anticipada. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • ($4.95 por hora de procesamiento de nodo) × (1.506 horas de procesamiento de nodo) = $7.45 por el entrenamiento

Ejemplo de entrenamiento para detección de objetos de Edge

Supongamos que entrenaste un modelo de Edge para detección de objetos para desarrollo que necesitó 1.506 horas de procesamiento de nodo y tenía habilitada la interrupción anticipada. Recibirás una factura por lo siguiente:

  • ($18.00 por hora de procesamiento de nodo) × (1.506 horas de procesamiento de nodo) = $27.11 por el entrenamiento

Costos de Google Cloud Platform

Si almacenas imágenes que se analizarán en Google Cloud Storage y usas otros recursos de Google Cloud Platform en conjunto con AutoML Vision, como Google AI Platform, instancias de bases de datos y contenedores, también se te facturará el uso de esos servicios. Puedes consultar el precio del etiquetado manual disponible a través del Servicio de etiquetado de datos de AI Platform en su página de precios. Consulta la calculadora de precios de Google Cloud Platform para determinar otros costos según las tarifas actuales.

Para ver tu estado actual de facturación en Cloud Console, junto con el uso y la factura actual, consulta la página de facturación. Si quieres obtener más información sobre la administración de tu cuenta, consulta la Documentación de Cloud Billing o la Asistencia para facturación y pagos.

Revisa las cuotas en Google Cloud Console

Existen dos formas principales de ver tus límites de cuota actuales en Google Cloud Console:

  • Con la página Cuotas, que muestra una lista de todas las cuotas de uso y límites de tus proyectos.
  • Con Console, que te proporciona información sobre la cuota de una API en particular, incluso el uso de recursos en el tiempo.

Para ubicar las cuotas de operaciones específicas en la página Cuotas, primero selecciona Cloud AutoML API en el menú Servicio. Con Service: Cloud AutoML API seleccionado, puedes seleccionar la Métrica adecuada.

Ejemplos:

Descripción de la operaciónNombre del métodoNombre de la métrica en la consola
Clasificación de imágenes: Entrenamiento de modelos simultáneo projects.locations.models.create “Solicitudes de creación de modelos de clasificación de imágenes en simultáneo”
Clasificación de imágenes: Predicción en línea projects.locations.models.predict “Solicitudes de predicción de clasificación de imágenes en línea por minuto”
Detección de objetos: Entrenamiento de modelos simultáneo projects.locations.models.create “Solicitudes de creación de modelos de detección de objetos con imágenes en simultáneo”
Detección de objetos: Predicción simultánea sin conexión por lotes projects.locations.models.batchPredict “Solicitudes de predicciones por lotes de detección de objetos con imágenes en simultáneo”

Página Cuotas:

Página Cuotas con cuotas de AutoML Vision enumeradas