Vertex AI 价格

所列价格以美元 (USD) 为单位。 如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

Vertex AI 价格与旧版产品价格的比较

Vertex AI 的费用与被其取代的旧版 AI Platform 和 AutoML 产品的费用相同，但以下情况除外：

• 旧版 AI Platform Prediction 和 AutoML Tables 预测支持一些费用和性能都更低的机器类型，而 Vertex AI Prediction 和 AutoML 表格不支持。

• 旧版 AI Platform Prediction 支持缩减至零，而 Vertex AI Prediction 不支持。

Vertex AI 还提供了更多优化成本的方法，比如：

• 优化的 TensorFlow 运行时

• 支持共同托管模型

• 训练和预测没有最短使用时长，而是以 30 秒为增量计算使用费。

Vertex AI 上的生成式 AI 的价格

如需 Vertex AI 上的生成式 AI 的价格信息，请参阅 Vertex AI 上的生成式 AI 的价格

AutoML 模型的价格

对于 Vertex AI AutoML 模型，您需要为三类主要活动付费：

• 训练模型
• 将模型部署到端点
• 使用模型进行预测

Vertex AI 使用 Vertex AutoML 模型的预定义机器配置，这些活动的每小时费率反映了资源使用情况。

训练模型所需的时间取决于训练数据的规模和复杂程度。您必须先部署模型，然后模型才能提供在线预测或在线解释。

即使模型未进行预测，您也需要为部署到端点的每个模型付费。 如需避免模型产生进一步的费用，您必须取消部署模型。 未部署或部署失败的模型不会产生费用。

您只需为实际使用的计算小时数付费；如果训练因用户自行取消之外的原因而失败，您不需要为相应训练时间付费。如果您取消操作，则需要按训练时间付费。

请从下方选择一种模型类型以获取价格信息。

Vertex Explainable AI 的预测费用

与 Vertex Explainable AI 关联的计算按照与预测相同的费率计费。 但解释要比正常的预测花费更长的时间，因此大量使用 Vertex Explainable AI 以及自动扩缩可能导致启动更多节点，这将增加预测费用。

Vertex AI Forecast

自定义训练模型

训练

下表提供了各种训练配置的大致每小时价格。您可以选择采用由所选机器类型组成的自定义配置。如需计算价格，请将您使用的虚拟机的费用相加。

如果您使用 Compute Engine 机器类型并挂接加速器，则加速器的费用需另外计算。如需计算此费用，请将下表中加速器的价格乘以您使用的每种加速器类型的机器小时数。

机器类型

^*此金额包含 GPU 价格，因为此实例类型始终需要固定数量的 GPU 加速器。
如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

加速器

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

* 使用 Cloud TPU Pod 训练的价格基于 Pod 的核心数计算。Pod 的核心数始终都是 32 的倍数。要确定核心数超过 32 的 Pod 的训练价格，用 32 核 Pod 的价格乘以核心数再除以 32 即可。对于 128 核的 Pod，价格是 (32-core Pod price) * (128/32)。如需了解特定区域可用的 Cloud TPU Pod，请参阅 Cloud TPU 文档中的系统架构。

磁盘

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

• 所有使用均受 Vertex AI 配额政策的约束。
• 在 Vertex AI 生命周期中，您必须将数据和程序文件存储在 Google Cloud Storage 存储桶中。 详细了解 Cloud Storage 的用法。

训练模型的计费从您为某项作业预配资源开始到该作业结束为止。

预定义配置的规模层级 (AI Platform Training)

您可以控制在训练模型时使用的处理集群类型。 最简单的方法是选择称为“规模层级”的其中一种预定义配置。详细了解规模层级。

自定义配置的机器类型

如果您使用 Vertex AI 或选择 CUSTOM 作为 AI Platform Training 的规模层级，则可以控制用于集群主实例、工作器和参数服务器的虚拟机数量和类型。详细了解适用于 Vertex AI 的机器类型和适用于 AI Platform Training 的机器类型。

使用自定义处理集群进行训练的费用等于您指定的所有机器的费用总和。您需要按作业总时间支付费用，而不是按单个机器的实际处理时间付费。

Gen AI Evaluation Service

Vertex AI Gen AI Evaluation Service 按每 1,000 个字符的字符串输入和输出字段计费。一个字符定义为一个 Unicode 字符。字符按 UTF-8 码位计数，计数中不包括空格。对于失败的评估请求（包括过滤后的响应），我们不会收取输入或输出费用。在每个结算周期结束时，1 美分的小数部分 ($0.01) 会四舍五入到 1 美分。

Gen AI Evaluation Service 现已正式发布 (GA)。价格于 2024 年 9 月 27 日生效。

指标	价格
逐点	输入：每 1,000 个字符 $0.005 输出：每 1,000 个字符 $0.015
成对	输入：每 1,000 个字符 $0.005 输出：每 1,000 个字符 $0.015

基于计算的指标按每 1,000 个字符的输入字符数收取 $0.00003 费用，按每 1,000 个字符的输出字符数收取 $0.00009 费用。在 SKU 中，它们被称为“自动指标”。

指标名称	类型
完全匹配	基于计算
Bleu	基于计算
Rouge	基于计算
工具调用有效	基于计算
工具名称匹配	基于计算
工具参数键匹配	基于计算
Tool Parameter KV Match	基于计算

所列价格以美元 (USD) 为单位。 如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

基于旧版模型的指标的收费标准为每 1,000 个字符输入 $0.005，每 1,000 个字符输出 $0.015。

指标名称	类型
连贯性	逐点
流畅度	逐点
履行情况	逐点
安全	逐点
标准答案关联性	逐点
摘要质量	逐点
摘要实用性	逐点
摘要冗长程度	逐点
问答质量	逐点
问题解答相关性	逐点
问题解答实用性	逐点
问题回答正确率	逐点
成对摘要质量	成对
成对问答质量	成对

所列价格以美元 (USD) 为单位。 如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

Ray on Vertex AI

训练

下表提供了各种训练配置的大致每小时价格。您可以选择采用由所选机器类型组成的自定义配置。如需计算价格，请将您使用的虚拟机的费用相加。

如果您使用 Compute Engine 机器类型并挂接加速器，则加速器的费用需另外计算。如需计算此费用，请将下表中加速器的价格乘以您使用的每种加速器类型的机器小时数。

机器类型

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

加速器

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

* 使用 Cloud TPU Pod 训练的价格基于 Pod 的核心数计算。Pod 的核心数始终都是 32 的倍数。要确定核心数超过 32 的 Pod 的训练价格，用 32 核 Pod 的价格乘以核心数再除以 32 即可。对于 128 核的 Pod，价格是 (32-core Pod price) * (128/32)。如需了解特定区域可用的 Cloud TPU Pod，请参阅 Cloud TPU 文档中的系统架构。

磁盘

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

• 所有使用均受 Vertex AI 配额政策的约束。
• 在 Vertex AI 生命周期中，您必须将数据和程序文件存储在 Google Cloud Storage 存储桶中。 详细了解 Cloud Storage 的用法。

训练模型的计费从您为某项作业预配资源开始到该作业结束为止。

预测和解释

下表提供了批量预测、在线预测和在线解释的每“节点时”价格。“节点时”表示虚拟机运行预测作业花费的时间，或者处于活跃状态（部署了一个或多个模型的端点）等待处理预测或解释请求的时间。

选择任一区域即可查看对应的价格表：

• 美洲
• 欧洲
• 亚太地区
• 中东

美洲的价格

下表提供了各机器类型的每“节点时”价格。

TPU v5e
ct5lp-hightpu-1t	大约为：
us-west1	$1.38
ct5lp-hightpu-4t	大约为：
us-west1	$5.52
ct5lp-hightpu-8t	大约为：
us-west1	$11.04

欧洲的价格

下表提供了各机器类型的每“节点时”价格。

亚太地区的价格

下表提供了各机器类型的每“节点时”价格。

中东的价格

每种机器类型均按 Google Cloud 账单上的以下 SKU 计费：

• vCPU 费用：按 vCPU 小时计算
• RAM 费用：按 GB 小时计算
• GPU 费用：无论是机器内置还是可选配置，均按 GPU 小时计算

机器类型的价格可用于大致估算使用该机器类型的模型版本每个预测节点的总计每小时费用。

例如，n1-highcpu-32 机器类型包含 32 个 vCPU 和 32 GB 的 RAM。因此，每小时价格等于 32 vCPU hours + 32 GB hours。

SKU 价格表按区域提供。每个表格都显示了预测机器类型的 vCPU、RAM 和内置 GPU 的价格，更精确地反映了 SKU 的收费。

如需查看各区域的 SKU 价格，请选择以下任一区域以查看相应的价格表：

• 美洲
• 欧洲
• 亚太地区
• 中东

美洲的 SKU 价格

欧洲的 SKU 价格

亚太地区的 SKU 价格

中东的 SKU 价格

某些机器类型允许添加可选的 GPU 加速器用于预测。除上表所列费用外，可选 GPU 会产生一笔额外的费用。可查看以下各价格表，了解各种可选 GPU 的价格。

价格按 GPU 数计算。如果您的每个预测节点使用多个 GPU（或者您的版本在扩容后使用多个节点），那么费用会按比例增加。

AI Platform Prediction 通过运行多个虚拟机（“节点”）来使用模型进行预测。默认情况下，Vertex AI 会随时自动扩缩运行的节点数。对于在线预测，系统会根据需求量来扩缩节点数。每个节点可响应多个预测请求。对于批量预测，系统会适当扩缩节点数以减少运行作业所需的总时间。您可以自定义预测节点的扩缩方式。

您需要为模型所用的每个节点的运行时间支付费用，包括：

• 节点处理批量预测作业的时间。
• 节点处理在线预测请求的时间。
• 节点处于就绪状态，可用于在线预测的时间。

一个节点运行一小时即为一个“节点时”。预测价格表列出了节点时的价格。各个区域的价格各不相同，在线预测和批量预测的价格也有差异。

节点时可按小数计费。例如，一个节点运行 30 分钟计为 0.5 节点时。

Compute Engine (N1) 机器类型的费用计算

• 以 30 秒为增量计量节点的运行时间。这意味着每 30 秒，系统就会根据您的节点当时所使用的 vCPU、RAM 和 GPU 资源对您的项目收取 30 秒的相应费用。

详细了解预测节点的自动扩缩

在线预测	批量预测
扩缩的优先目标是缩短各个请求的延迟时间。处理完一个请求后，服务会让您的模型在几分钟的空闲时间里保持就绪状态。	扩缩的优先目标是减少作业所用的总时间。
扩缩会影响您每个月的总费用：请求数越多，请求越频繁，使用的节点就越多。	扩缩对作业价格的影响微乎其微，但启用新节点需要一定的开销。
您可以选择让服务根据流量多少来扩缩（自动扩缩），也可以指定不间断运行的节点数量以避免延迟（手动扩缩）。 如果选择自动扩缩，节点数量将自动扩缩。对于 AI Platform Prediction 旧版 (MLS1) 机器类型部署，无流量期间节点数可以缩减至零。Vertex AI 部署和其他类型的 AI Platform Prediction 部署无法缩减到零个节点。 如果选择手动扩缩，您可以指定始终保持运行的节点数。您需要为这些节点的全部运行时间支付费用：从部署时开始，一直到您删除模型版本为止。	您可为批量预测作业设置所用节点数量上限并在部署模型时设置要保持运行的节点数，以此影响扩缩方式。

批量预测作业在作业完成后计费

批量预测作业在作业完成后计费，而不是在作业期间递增费用。作业运行时不会触发您已配置的任何 Cloud Billing 预算提醒。在启动大型作业之前，请考虑先使用较小的输入数据集运行一些作业，确立费用基准。

预测计算示例

美洲区域一家房地产公司每周都会对他们营业地区的房屋价值进行预测。在一个月的四周内，他们分别运行了包含 3920、4277、3849 和 3961 项预测的四项作业。作业仅使用一个节点，每项预测平均需要 0.72 秒的处理时间。

首先计算每项作业运行的时长：

3920 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.04 minutes
4277 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 51.324 minutes
3849 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 46.188 minutes
3961 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.532 minutes

每项作业的运行时间都超过了十分钟，因此按处理分钟数计费：

($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 52 minutes * 1 node = $0.0685711
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 47 minutes * 1 node = $0.061977725
($0.0909886 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.0632964

当月的总费用为 $0.26。

此示例假定作业在单个节点上运行，并且每项预测花费的时间都一致。在实际使用中，请务必在计算时考虑使用的节点数量和每个节点的实际运行时间。

Vertex Explainable AI 费用

基于特征的解释

基于特征的解释不会在预测价格的基础上产生额外费用。但解释要比正常的预测花费更长的时间，因此大量使用 Vertex Explainable AI 以及自动扩缩可能导致启动更多节点，这将增加预测费用。

基于样本的解释

基于样本的解释的收费包含以下部分：

• 上传模型或更新模型数据集时，您需要：

  • 按照用于生成样本潜在空间表示法的批量预测作业的节点时付费。收费标准与预测相同。
  • 支付构建或更新索引的费用。这笔费用与 Vector Search 的索引费用相同，等于样本数 * 维度数 * 每浮点数 4 个字节 * $3.00/GB。 比如，如果您有 100 万个样本和 1,000 个维度潜在空间，则费用为 $12 (1,000,000 * 1,000 * 4 * 3.00 / 1,000,000,000)。

• 部署到端点时，端点中的每个节点都按节点时计费。与端点相关的所有计算均按与预测相同的费率收费。但是，基于样本的解释需要使用额外的计算资源来为 Vector Search 索引提供服务，这会导致需要启动更多节点，从而增加预测费用。

Vertex AI Neural Architecture Search

下面的表格汇总了 Neural Architecture Search 在每个提供该服务的区域的价格。

价格

下面的表格提供了各种训练配置的“每小时价格”。

您可以选择预定义的容量层级，也可以选择由所选机器类型组成的自定义配置。如果选择自定义配置，请将您使用的虚拟机的费用相加。

支持加速器的旧版机器类型的价格包含了加速器的费用。如果您使用 Compute Engine 机器类型并挂接加速器，则加速器的费用需另外计算。如需计算此费用，请将下表中加速器的价格乘以您使用的每种加速器类型的数量。

机器类型

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

a2-highgpu 实例的价格包含挂接 NVIDIA_TESLA_A100 加速器的价格。

加速器

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

磁盘

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

备注：

1. 所有使用均受 Neural Architecture Search 配额政策的约束。
2. 在 Neural Architecture Search 生命周期中，您必须将数据和程序文件存储在 Cloud Storage 存储桶中。 详细了解 Cloud Storage 的用法。
3. 如需了解批量折扣，请与销售团队联系。
4. 只有在您将每个虚拟机的磁盘大小配置为 100 GB 以上时，您才需要按照磁盘价格付费。每个虚拟机的前 100 GB（默认磁盘大小）磁盘空间都不会产生费用。例如，如果您将每个虚拟机配置为使用 105 GB 的磁盘，则需要为每个虚拟机支付 5 GB 的磁盘费用。

必须使用 Cloud Storage

除了本文档中列出的费用以外，在 Neural Architecture Search 生命周期中，您必须将数据和程序文件存储在 Cloud Storage 存储桶中。此类存储需遵循 Cloud Storage 价格政策。

以下各项必须使用 Cloud Storage：

• 暂存训练应用软件包。

• 存储训练输入数据。

• 存储您的作业的输出结果。 Neural Architecture Search 不需要长期存储这些内容。 操作完成后，您可以立即移除相关文件。

用于管理资源的免费操作

Neural Architecture Search 提供的资源管理操作是免费的。Neural Architecture Search 配额政策对其中一些操作设有限制。

资源	免费操作
作业	get、list、cancel
操作	get、list、cancel、delete

Vertex AI Pipelines

Vertex AI Pipelines 的每次流水线执行费用为 $0.03。在预览版期间，您无需支付执行费用。您还需要为与 Vertex AI Pipelines 一起使用的 Google Cloud 资源付费，例如流水线组件消耗的 Compute Engine 资源（按与 Vertex AI Training 相同的费率计费）。最后，您要支付流水线调用的任何服务（例如 Dataflow）的费用。

Vertex AI Feature Store

Vertex AI Feature Store 正式版 (GA) 自 2023 年 11 月推出。如需了解该产品的过往版本，请前往 Vertex AI Feature Store（旧版）。

新的 Vertex AI Feature Store

全新的 Vertex AI Feature Store 支持两类操作功能：

• 离线操作是指在离线存储区 (BigQuery) 中进行数据传输、存储、检索和转换等操作。
• 在线操作是指将数据传输到在线存储区，以及于在线存储区中对数据进行的操作。

离线操作费用

由于离线操作使用 BigQuery，请参阅 BigQuery 费用，了解有关注入离线存储区、查询离线存储区和离线存储等功能。

在线操作费用

就在线操作而言，Vertex AI Feature Store 会对将数据传输至在线存储区、传送数据或存储数据的所有正式版功能收费。“节点时”表示虚拟机完成一项操作花费的时间，按分钟计费。

经过优化的在线传送与 Bigtable 在线传送使用的架构并不相同，因此两者的节点不具有可比性。
如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

在线操作工作负载估算

在估算工作负载时请考虑以下准则。对于特定工作负载，不同的传送方式需要的节点数可能不同。

• 数据处理：
  • 注入 - 如果不使用分析功能，一个节点每小时可向 Bigtable 在线存储或优化型在线存储注入至少 100 MB 的数据。
• Bigtable 在线传送：每个节点可支持约 15,000 QPS 和多达 5TB 的存储空间。
• 优化在线服务：性能取决于机器类型和副本，这些会根据工作负载自动配置，以尽可能降低费用。每个节点可以有至少 2 个、最多 6 个副本，以实现高可用性和自动扩缩。您需要根据副本数量付费。如需了解详情，请参阅示例月度方案。
  • 对于非嵌入式相关工作负载，每个节点可支持约 500 QPS 和多达 200GB 的存储空间。
  • 对于与嵌入相关的工作负载，每个节点可支持约 500 QPS，以及多达 4 GB 的 512 维数据存储空间。

您可以在 Metric Explorer 中查看节点（包括副本）的数量：

月度场景示例（假设使用 us-central1）

数据流工作负载 - Bigtable 在线传送 2.5TB 数据（每日更新 1GB）和 1200QPS

操作	每月用量	每月费用
数据处理节点	(1 GB/天) * (30 天/月) * (1,000 MB/GB) * (1 节点时 / 100MB) = 300 节点时	300 节点时 * ($0.08/节点时) = $24
经过优化的在线传送节点	不适用	不适用
Bigtable 在线传送节点	(1 个节点) * (24 小时/天) * (30 天/月) = 720 节点时	720 节点时 * ($0.94/节点时) = $677
Bigtable 在线传送存储	(2.5 TB-月) * (1000 GB/TB) = 2500 GB-月	2500 GB-月 * ($0.25/ GB-月) = $625
总计		$1,326

QPS 高的工作负载 - 优化型在线服务，10GB 非嵌入式数据（每日更新 5GB）和 2000QPS

操作	每月用量	每月费用
数据处理节点	(5 GB/天) * (30 天/月) * (1,000 MB/GB) * (1 节点时 / 100MB) = 1500 节点时	1500 节点时 * ($0.08/节点时) = $120
经过优化的在线传送节点	Roundup(10GB * (1 node / 200 GB)) = 1 * max(2 个默认副本, 2000 QPS * (1 个副本 / 500 QPS)) = 总共 4 个节点 * (24 小时/天) * (30 天/月) =2880 节点时	2880 节点时 * (0.30 美元/节点时) = 864 美元
Bigtable 在线传送节点	不适用	不适用
Bigtable 在线传送存储	不适用	不适用
总计		984 美元

嵌入式服务工作负载 - 优化型在线服务，包含 20GB 的嵌入式数据（每日更新 2GB）和 800QPS

操作	每月用量	每月费用
数据处理节点	(2 GB/天) * (30 天/月) * (1,000 MB/GB) * (1 节点时 / 100MB) = 600 节点时	600 节点时 * ($0.08/节点时) = $48
经过优化的在线传送节点	向上取整(20GB* (1 个节点 / 4GB) = 5 * max(2 个默认副本, 800 QPS * (1 个副本 / 500 QPS)) = 总共 10 个节点 * (24 小时/天) * (30 天/月) = 7200 节点时	7200 节点时 * (0.30/节点时) = $2160
Bigtable 在线传送节点	不适用	不适用
Bigtable 在线传送存储	不适用	不适用
总计		2,208 美元

Vertex AI Feature Store（旧版）

Vertex AI Feature Store（旧版）的价格取决于在线和离线存储中的特征数据量以及在线传送的可用性。“每节点时”表示虚拟机花费在传送特征数据上或处于就绪状态以等待处理特征数据请求的时间。

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

启用特征值监控功能后，计费范围不仅包含上述适用费用，还包含以下适用费用：

• 分析的所有数据按每 GB $3.50 计费。启用快照分析功能后，Vertex AI Feature Store（旧版）中的数据快照将包含在内。启用导入特征分析后，注入的批量数据将包含在内。
• 与特征值监控功能配合使用的其他 Vertex AI Feature Store（旧版）操作包含以下额外费用：
  • 快照分析功能会根据您配置的监控间隔时间，定期对特征值创建快照。
  • 快照导出的费用与常规批量导出操作的费用相同。

快照分析示例

一位数据科学家在 Vertex AI Feature Store（旧版）中启用了特征值监控功能，并开启了每日快照分析监控。 系统每天为监控的实体类型运行一条流水线。该流水线扫描了 Vertex AI Feature Store（旧版）中的 2GB 数据，并导出含 0.1GB 数据的快照。 一天的分析总费用为：

(0.1 GB * $3.50) + (2 GB * $0.005) = $0.36

注入分析示例

一位数据科学家在 Vertex AI Feature Store（旧版）中启用了特征值监控功能，并开启了注入操作监控。 注入操作将 1GB 数据导入到 Vertex AI Feature Store（旧版）。 特征值监控的总费用为：

(1 GB * $3.50) = $3.50

Vertex ML Metadata

元数据存储量是以二进制千兆字节 (GiB) 为单位计量的，其中 1 GiB 为 1,073,741,824 个字节。此计量单位也称为 gibibyte。

Vertex ML Metadata 按照每月每吉比字节 (GiB) $10 收取元数据存储的费用。按每兆字节 (MB) 的比例计费。例如，如果您存储了 10 MB 的元数据，则每月需为这 10 MB 元数据支付 $0.10。

注意：在所有支持 Vertex ML Metadata 的区域，价格都相同。

Vertex AI TensorBoard

如需使用 Vertex AI TensorBoard，请向项目的 IAM 管理员申请为您分配“Vertex AI TensorBoard Web App User”角色。Vertex AI Administrator 角色也有访问权限。

从 2023 年 8 月开始，Vertex AI TensorBoard 的收费发生了变化，从每月向每位用户收取 $300 的许可费变更为按每月每 GiB $10 收取日志和指标的数据存储费用。这意味着不会再产生任何订阅费用。您只需为已使用的存储空间付费。如需了解如何管理存储空间，请参阅 Vertex AI TensorBoard：删除过时的 TensorBoard 实验教程。

Vertex AI Vizier

Vertex AI Vizier 是 Vertex AI 内的一项黑盒优化服务。Vertex AI Vizier 价格模型由以下几个部分组成：

• 使用 RANDOM_SEARCH 和 GRID_SEARCH 进行的尝试不收取任何费用。详细了解搜索算法。
• 每个日历月的前 100 次 Vertex AI Vizier 尝试免费（使用 RANDOM_SEARCH 和 GRID_SEARCH 进行的尝试不计入此总数）。
• 100 次 Vertex AI Vizier 尝试后，同一日历月内的后续尝试按每次尝试 $1 计费（使用 RANDOM_SEARCH 或 GRID_SEARCH 进行的尝试不会产生费用）。

Vector Search

Vector Search Approximate Nearest Neighbor 服务的价格包含：

• 用于托管已部署索引的每个虚拟机的每节点时价格。
• 构建新索引、更新现有索引和使用流式索引更新的费用。

在构建和更新索引期间处理的数据是以二进制千兆字节 (GiB) 为单位计量的，其中 1 GiB 为 1,073,741,824 个字节。此计量单位也称为 gibibyte。

Vector Search 对所有区域中处理的每吉比字节 (GiB) 数据收取 $3.00。Vector Search 对流式更新插入收取 $0.45/GB 的注入费用。

下面的表格汇总了 Vector Search 在每个提供该服务的区域的索引服务价格。价格按照机器类型、区域和每节点时的费用计算。

Vector Search 价格示例

Vector Search 的价格取决于数据大小、您想要运行的每秒查询次数 (QPS) 和使用的节点数。 要预估服务成本，需要计算数据的总大小。 数据大小为嵌入/矢量数量 * 维度数量 * 每维度 4 字节。确定数据大小后，即可计算传送费用和构建费用。传送费用加构建费用等于每月总费用。

• 传送费用：副本数量/分片 * 分片数量（~数据大小/分片大小）* 每小时费用 * 730 小时
• 构建费用：数据大小(GiB) * $3/GiB * 更新次数/月

流式更新：Vector Search 使用基于启发法的指标来确定何时触发压缩。如果最早的未压缩数据存在时间超过 5 天，则始终会触发压缩。除了流式更新费用外，您还需要按与批量更新相同的费率支付重建索引的费用。

嵌入/矢量数量	维度数量	每秒查询次数 (QPS)	机器类型	节点数量	预计的每月传送费用
200 万	128	100	e2-standard-2	1	$68
2,000 万	256	1,000	e2-standard-16	1	$547
2,000 万	256	3,000	e2-standard-16	3	$1,642
1 亿	256	500	e2-highmem-16	2	$1,477
10 亿	100	500	e2-highmem-16	8	$5,910

所有示例均基于 us-central1 的机器类型。 产生的费用因召回率和延迟要求而异。预计的每月传送成本与控制台中使用的节点数直接相关。 如需详细了解影响费用的配置参数，请参阅影响召回和延迟的配置参数。

如果每秒查询次数 (QPS) 较高，则对这些查询进行批处理可将总费用降低 30%-40%。

Vertex AI Model Registry

Vertex AI Model Registry 是一个中央存储库，可以跟踪和列示您的模型版本。将模型导入 Vertex AI 后，这些模型就会出现在 Vertex AI Model Registry 中。将您的模型导入 Model Registry 不会产生任何费用。只有将模型部署至端点或使用模型进行批量预测时，才会产生费用。该费用取决于部署的模型类型。

如需详细了解从 Vertex AI Model Registry 部署自定义模型的价格，请参阅自定义训练模型。如需详细了解部署 AutoML 模型的价格，请参阅AutoML 模型的价格。

Vertex AI Model Monitoring

Vertex AI 使您能够在将模型部署到生产环境后监控模型的持续有效性。如需了解详情，请参阅 Vertex AI Model Monitoring 简介。

使用 Vertex AI Model Monitoring 时，您需要支付以下费用：

• 分析的所有数据（包括提供的训练数据和记录在 BigQuery 表中的预测数据）每 GB $3.50。
• 与 Model Monitoring 一起使用的其他 Google Cloud 产品的费用，例如启用归因监控时的 BigQuery 存储或 Batch Explain。

以下区域支持 Vertex AI Model Monitoring：us-central1、europe-west4、asia-east1 和 asia-southeast1。所有区域的价格都相同。

数据大小在转换为 TfRecord 格式后进行测量。

设置 Vertex AI Model Monitoring 作业时，训练数据集会产生一次性费用。

预测数据集由从在线预测服务收集的日志组成。当预测请求在不同的时间窗口到达时，每个时间窗口的数据会被收集，为每个预测窗口分析的数据的总和会用于计算费用。

示例：数据科学家对其模型的预测流量进行模型监控。

• 该模型是根据 BigQuery 数据集训练的。转换为 TfRecord 后的数据大小为 1.5GB。
• 下午 1:00 - 2:00 之间记录的预测数据为 0.1 GB，下午 3:00 - 4:00 之间记录的预测数据为 0.2 GB。

• 设置模型监控作业的总费用为：

  (1.5 GB * $3.50) + ((0.1 GB + 0.2 GB) * $3.50) = $6.30

Vertex AI Workbench

请选择实例、托管式笔记本或用户管理的笔记本以了解价格信息。

额外的 Google Cloud 资源

除了此前提及的费用，您使用的所有 Google Cloud 资源也需付费。例如：

• 数据分析服务：当您在笔记本中发出 SQL 查询时，即会产生 BigQuery 费用（请参阅 BigQuery 价格）。

• 客户管理的加密密钥：使用客户管理的加密密钥会产生费用。每当您的托管式笔记本或用户管理的笔记本实例使用 Cloud Key Management Service 密钥时，该操作均按 Cloud KMS 密钥操作的费率计费（请参阅 Cloud Key Management Service 价格）。

Colab Enterprise

如需了解 Colab Enterprise 价格信息，请参阅 Colab Enterprise 价格。

Deep Learning Containers、Deep Learning VM 和 AI Platform Pipelines

对于 Deep Learning Containers、Deep Learning VM Image 和 AI Platform Pipelines，根据您使用的计算和存储资源来计算价格。这些资源的费用与您当前支付的 Compute Engine 和 Cloud Storage 费率相同。

除了计算和存储费用之外，您使用的所有 Google Cloud 资源也需付费。例如：

• 数据分析服务：当您在笔记本中发出 SQL 查询时，即会产生 BigQuery 费用（请参阅 BigQuery 价格）。

• 客户管理的加密密钥：使用客户管理的加密密钥会产生费用。每当您的托管式笔记本或用户管理的笔记本实例使用 Cloud Key Management Service 密钥时，该操作均按 Cloud KMS 密钥操作的费率计费（请参阅 Cloud Key Management Service 价格）。

为数据加标签

使用 Vertex AI 时，您可申请以人工方式为计划用于训练自定义机器学习模型的数据集加标签。该服务的价格根据标签任务的类型计算。

• 对于常规标签任务，价格根据注释单元的数量决定。
  • 对于图像分类任务，单元数取决于图像数量和人工标签添加者的数量。例如，有 3 个人工标签添加者的一个图像计为 1 * 3 = 3 个单元。单标签分类和多标签分类的价格相同。
  • 对于图像边界框任务，单元数取决于图像中所标识的边界框数量和人工标签添加者的数量。例如，如果一个图像有 2 个边界框和 3 个人工标签添加者，则该图像计为 2 * 3 = 6 个单元。没有边界框的图像不会产生费用。
  • 对于图像分割/旋转框/多段线/多边形任务，单元数的确定方式与图像边界框任务中的单元数确定方式相同。
  • 对于视频分类任务，单元数取决于视频时长（每 5 秒计为一个价格单元）以及人工标签添加者的数量。例如，有 3 个人工标签添加者的一个 25 秒的视频计为 25 / 5 * 3 = 15 个单元。单标签分类和多标签分类的价格相同。
  • 对于视频对象跟踪任务，单元数取决于视频中标识的对象数量和人工标签添加者的数量。例如，一个视频有 2 个对象和 3 个人工标签添加者，则此视频将计为 2 * 3 = 6 个单元。没有对象的视频不会产生费用。
  • 对于视频动作识别任务，单元数的确定方式与视频对象跟踪任务相同。
  • 对于文本分类任务，单元数取决于文本长度（每 50 个字词计为一个价格单元）和人工标签添加者的数量。例如，有 100 个字词和 3 个人工标签添加者的一段文本计为 100 / 50 * 3 = 6 个单元。单标签分类和多标签分类的价格相同。
  • 对于文本情感任务，单元数的确定方式与文本分类任务中的单元数确定方式相同。
  • 对于文本实体提取任务，单元数取决于文本长度（每 50 个字词计为一个价格单元）、识别出的实体数量以及人工标签添加者的数量。例如，一段有 100 个字词、2 个识别出的实体和 3 个人工标签添加者的文本计为 100 / 50 * 2 * 3 = 12 个单元。没有实体的文本不会产生费用。

• 对于图像/视频/文本分类和文本情感任务，如果标签集过大，人工标签添加者可能会难以跟踪类别。因此，我们每次最多向人工标签添加者发送 20 个类别。例如，如果标签任务的标签集大小为 40，则每个数据项都将送交人工审核 40 / 20 = 2 次，并且我们会按上文计算得出的价格相应收取 2 次费用。

• 对于启用了自定义标签添加者功能的标签任务，每个数据项均计为 1 个自定义标签添加者单元。

• 对于含有由模型（在没有人工标签添加者协助的情况下）所生成注释的数据项的主动学习标签任务，每个数据项均计为 1 个主动学习单元。

• 对于含有由人工标签添加者所生成注释的数据项的主动学习标签任务，每个数据项均计为常规标签任务（如上所述）。

下表根据为每种目标列出的单元，提供了每位人工标签添加者每添加 1,000 个单元的注释的价格。每个 Google Cloud 项目中每月前 5 万个单元按层级 1 的价格付费；接下来的 95 万个单元按层级 2 的价格付费，直至满 100 万个单元。如需了解每月超过 100 万个单元时的价格，请与我们联系。

数据类型	目标	单元	层级 1	层级 2
图像	分类	图像	$35	$25
	边界框	边界框	$63	$49
	分割	分割部分	$870	$850
	旋转框	边界框	$86	$60
	多边形/多段线	多边形/多段线	$257	$180
视频	分类	5 秒视频	$86	$60
	对象跟踪	边界框	$86	$60
	动作识别	30 秒视频中的事件	$214	$150
文本	分类	50 个字词	$129	$90
	情感	50 个字词	$200	$140
	实体提取	实体	$86	$60
主动学习	全部	数据项	$80	$56
自定义标签添加者	全部	数据项	$80	$56

必须使用 Cloud Storage

除了本文档中列出的费用以外，您还需要在 Vertex AI 生命周期内将数据和程序文件存储在 Cloud Storage 存储桶中。此类存储需遵循 Cloud Storage 价格政策。

以下各项必须使用 Cloud Storage：

• 为自定义训练模型暂存训练应用软件包。

• 存储训练输入数据。

• 存储训练作业的输出结果。 Vertex AI 不需要长期存储这些内容。操作完成后，您可以立即移除相关文件。

用于管理资源的免费操作

AI Platform 提供的资源管理操作是免费的。AI Platform 配额政策对其中一些操作设有限制。

资源	免费操作
模型	create、get、list、delete
版本	create、get、list、delete、setDefault
作业	get、list、cancel
操作	get、list、cancel、delete

Google Cloud 费用

如果您将要分析的图片存储在 Cloud Storage 中，或者在使用 Vertex AI 的同时使用其他 Google Cloud 资源，则您还需要支付使用这些服务所产生的费用。

如需在 Google Cloud 控制台中查看当前结算状态（包括使用情况和当前账单），请参阅“结算”页面。如需详细了解如何管理您的账号，请参阅 Cloud Billing 文档或结算和付款支持。

后续步骤

• 阅读 Vertex AI 文档。
• 了解 Vertex AI 解决方案和使用场景。

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