【Vertex AI 費用解析】有免費版嗎？一次看懂計費方式

影片來源：NewsPiggy 科技新聞（Youtube)

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📚 延伸閱讀：Vertex AI 是什麼？功能介紹、應用教學與費用一次看懂

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「Vertex AI 有免費版嗎？費用如何？」隨著生成式 AI 技術發展，越來越多企業與開發者選擇使用 Google Cloud 的 Vertex AI。這篇文章幫你快速了解 Vertex AI 的費用與收費模式！

目錄

1. Vertex AI 有免費版嗎？

2. Vertex AI 的費用由哪些因素決定？

3. Vertex AI 費用明細表（2025 最新）

   • 常見計費模式總覽

4. 總結：開始使用前建議這樣做！

5. 延伸觀看：懶人包影片版看這裡！

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圖片來源：Google Cloud

Vertex AI 有免費版嗎？

目前 Vertex AI 沒有提供完全免費版。雖然在 Google Cloud 新註冊帳號時，會贈送部分免費試用額度（如 USD $300 的 Cloud 點數），但實際使用 Vertex AI 功能時，如訓練模型、部署端點、預測或儲存資料等，多數情況下都需要付費，費用會根據你使用的資源與功能類型計算。

Vertex AI 的費用由哪些因素決定？

Vertex AI 採用「按量計費」模式，也就是你使用什麼、用多少，就會計費多少。主要會根據以下五大面向來決定費用：

1. 模型類型與規模：不同的模型類型（如 Google 預訓練模型、自定義模型）和參數規模會影響訓練與預測所需的資源。

2. 模型訓練資源：自行訓練模型時，需選擇虛擬機器的類型（CPU、GPU、TPU）和數量，並根據實際訓練時間計費。

3. 模型部署方式：將模型部署為線上預測端點後，即使暫時未使用，只要機器仍在運行，就會持續產生費用，依虛擬機器類型和部署規模計算。

4. 模型預測行為：無論是線上預測或批次預測，系統都會根據「預測請求次數」、「資料大小」、「處理時間」和「模型回應量」來計費。使用生成式 AI 時，還會根據 token 數（文字量）收費。

5. 儲存與資料管理：所有訓練資料、模型檔案與預測結果需儲存在 Google Cloud Storage 中，並根據儲存類型（標準、近線、冷線）和容量大小按月計費。

   
   

Vertex AI 費用明細表（2025 最新）

以下是各功能常見的收費方式與舉例說明，讓你快速掌握預算：

📂 費用項目	💸 計價方式	📘 舉例說明	👤 適用對象
模型訓練 Training	按小時 / 資源數量計費	使用 GPU 訓練模型：Tesla P100 約 $1.84 / 小時，訓練 10 小時 ≒ $18.4； 使用 CPU 訓練約 $0.25 / 小時，10 小時 ≒ $2.5	開發者、AI 團隊
部署預測端點 Deployment	持續占用 VM，依時間與機型收費	假設使用 n1-standard-4 VM（約 $0.192/小時）， 全天 24 小時部署 ≒ $4.61 / 天、一個月約 $138	即時預測產品、 API 服務
線上預測 Online Prediction	依請求數、模型大小與反應時間計費	模型處理 10 萬次預測請求，每次 $0.0001，總計 ≒ $10； 若模型較大、反應時間更長，費用會更高	SaaS 應用、 客服推薦系統
批次預測 Batch Prediction	按資料筆數與資源使用量收費	上傳 10 萬筆資料，假設每筆 $0.0002，總費用 ≒ $20； 使用高規 VM 處理會額外增加成本	數據分析、 報表生成
生成式 AI 模型使用	依 token / 字元數計費	使用 Jamba 模型：輸入 500 萬字元 ≒ $10（$2/百萬）； 生成 1000 萬字元 ≒ $80（$8/百萬）	內容生成、 聊天機器人
儲存空間 Storage	按 GB / 月收費	儲存 100 GB 資料，使用標準儲存類型 $0.026 / GB / 月 ≒ $2.6 / 月； 若選冷線儲存（$0.007 / GB），僅 $0.7 / 月	所有使用者
Notebook 開發工具	免費 / 按使用機型收費	使用基本 Notebook 免費； 使用 A100 GPU Notebook 約 $3.18 / 小時，開發 10 小時 ≒ $31.8	資料科學家、 工程師

常見計費模式總覽

計費模式	說明
按小時計費	訓練與部署時的虛擬機器會按開機時間收費（即使沒在運算也計費）。
按請求計費	模型預測與 API 呼叫會根據使用量（如次數、資料大小）計費。
按空間計費	儲存資料、模型的空間會依每月 GB 用量計費。

圖片來源：Google Cloud

總結：開始使用前建議這樣做！

在投入使用 Vertex AI 前，建議先思考以下幾點：

• 是否需要自行訓練模型？還是使用 Google 的預訓練模型即可？

• 預測是否需要即時？若不是，可以考慮批次預測來節省生成式 AI 的成本。

• 部署模型是否能使用自動關機策略，減少閒置費用？

• 是否可以預估每天平均的請求量與使用者流量？

事前規劃好這些細節，能幫助你更精準控制預算，避免不必要的支出，充分發揮 Vertex AI 的效能！

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