Vertex AI Search para precios comerciales

Los precios se muestran en dólares estadounidenses (USD). Si paga en una moneda distinta al USD, se aplicarán los precios indicados en su moneda en los SKU de Cloud Platform .

cargos de búsqueda

La búsqueda te permite ofrecer resultados de productos de alta calidad y personalizables según las necesidades de tu negocio. Puedes aprovechar las consultas y la comprensión contextual de Google para mejorar el descubrimiento de productos en tu sitio web y aplicaciones móviles.

Las únicas operaciones de búsqueda que generan cargos son la solicitud de resultados de búsqueda o exploración mediante el método Search . Importar o administrar eventos de usuario o información del catálogo es gratuito. Tampoco se cobra por usar el LLM de Recommendations preentrenado .

Las consultas de búsqueda y navegación se cobran a $2,50 por cada 1000 solicitudes.

Ejemplo

Este ejemplo ilustra cómo se cobran las consultas de búsqueda.

En este ejemplo, la aplicación de un cliente generó 15 millones de búsquedas de palabras clave y 10 millones de consultas de navegación en un mes. Así es como calcularíamos el coste total para el cliente:

• Consultas de búsqueda = 15 millones
• Consultas de navegación = 10 millones
• Consultas totales del mes = 15 millones + 10 millones = 25 millones
• Precio de búsqueda comercial de Vertex AI Search: $2,50/1000 consultas

Costo total para el cliente = 25 millones de consultas x $2,50/1000 consultas = $62 500

Recomendaciones de cargos

Prueba gratuita: Puedes probar las recomendaciones con $600 en créditos gratuitos. Los créditos gratuitos se otorgan automáticamente al registrarte y vencen seis meses después. Estos créditos se asignan a tu cuenta de facturación y no se ven afectados por la cantidad de proyectos conectados a ella. Por ejemplo, si tienes tres proyectos vinculados a tu cuenta de facturación, esta recibirá $600 en créditos gratuitos. Estos créditos suelen ser suficientes para entrenar un modelo y probar su rendimiento en producción mediante una prueba A/B de dos semanas. Consulta "Implementar Vertex AI Search para el comercio" .

Importar o administrar eventos de usuario o información del catálogo es gratuito. Las únicas operaciones de recomendaciones que generan cargos son el entrenamiento, el ajuste y la solicitud de predicciones mediante el método predict .

Los costos de entrenamiento (por nodo por hora) se cobran diariamente si su modelo está entrenando activamente o si ha enviado una solicitud para reanudarlo. Una vez que pause o elimine el modelo, ya no se le cobrará. Consulte la documentación para gestionar el entrenamiento .

Los costos de ajuste (por nodo por hora) de los modelos activos se cobran una vez finalizado el ajuste. Solo se cobrará por un ajuste incompleto si se pausa o elimina un modelo durante un ajuste en curso. En este caso, se cobrarán las horas de nodo consumidas antes de que se detuviera el ajuste del modelo. Consulte la documentación para gestionar el ajuste .

Ejemplos

Ejemplo A

Este ejemplo ilustra cómo se aplica cada nivel de precios para las solicitudes de predicción mensuales.

En este ejemplo, la aplicación de un gran minorista realizó 1.000.000.000 de solicitudes de predicción en ese mes. Entrena tres modelos que, por defecto, se reentrenan automáticamente una vez al día. Esto equivale a unas 500 horas de nodo de entrenamiento de modelos al mes. Por defecto, los modelos de recomendaciones se ajustan trimestralmente; en este ejemplo, el ajuste del modelo acumuló unas 300 horas de nodo por ajuste, lo que, mensualmente, equivaldría a 100 horas de nodo.

Para calcular el costo de este mes, primero encontraremos el costo de las solicitudes de predicción. El precio se calcula en bloques de 1000 solicitudes y el costo se escalona según el número de solicitudes de predicción mensuales.

• Primeras 20.000.000 predicciones = 20.000.000 predicciones / 1000 * $0,27 = $5.400
• Próximas 280.000.000 predicciones = 280.000.000 predicciones / 1000 * $0,18 = $50.400
• Próximas 700.000.000 predicciones = 700.000.000 predicciones / 1000 * $0,10 = $70.000

A continuación, calculemos el coste de la formación y el ajuste.

• Cargo por capacitación = 500 horas de nodo * $2,50 = $1250
• Cargo por ajuste = 100 horas de nodo * $2,50 = $250

El costo total de predicciones, entrenamiento y ajuste en el mes dado es de $127,300.

Ejemplo B

Este ejemplo ilustra un caso de uso de menor volumen.

En este ejemplo, un minorista realiza 10 000 000 de solicitudes de predicción al mes y entrena un solo modelo al día, que, por defecto, se reentrena automáticamente una vez al día. Esto equivale a unas 150 horas de nodo de entrenamiento del modelo al mes. El ajuste trimestral del modelo generó unas 90 horas de nodo por ajuste; para calcular el coste mensual, utilizaremos el promedio mensual de 30 horas de nodo.

Calculemos el precio de un mes de uso. Dado que el número de solicitudes de predicción de este minorista este mes no supera los 20 000 000, todas las solicitudes se cobrarán al primer nivel de precios: $0,27 por cada 1000 solicitudes.

• 10.000.000 predicciones = 10.000.000 predicciones / 1000 * $0,27 = $2.700

Para calcular el coste de formación y puesta a punto:

• Cargo de capacitación = 150 horas de nodo * $2,50 = $375
• Cargo por ajuste = 30 horas de nodo * $2,50 = $75

El costo total de predicciones, entrenamiento y ajuste en el mes dado es de $3,150.

Cargos por Google Cloud Observability

Vertex AI Search for Commerce registra un error en Google Cloud Observability por cada solicitud de API que genere un error, como una solicitud de evento de usuario con JSON incorrecto o una solicitud de importación de un artículo del catálogo con un precio negativo. Vertex AI Search for Commerce también registra un error por cada solicitud de predicción con un artículo del catálogo que no esté en el catálogo importado.

Google Cloud Observability cobra por GiB de registros almacenados. (Los registros se conservan durante un mes). Los primeros 50 GiB de registros al mes por proyecto son gratuitos. Después, Google Cloud Observability cobra $0.50 por GiB de registros. El tamaño de los datos de registro depende del tamaño de la carga útil JSON, pero un GiB equivale aproximadamente a 200,000 errores de recomendación.

Para obtener más información, consulta la página de precios de Google Cloud Observability .

¿Qué sigue?

• Lea la documentación de búsqueda de comercio de Vertex AI .
• Pruebe la calculadora de precios .
• Obtenga más información sobre Vertex AI Search para soluciones de comercio y casos de uso .