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【Vertex AI 費用解析】有免費版嗎?一次看懂計費方式

  • 作家相片: 庭妤 郭
    庭妤 郭
  • 4月10日
  • 讀畢需時 4 分鐘

已更新:21小时前


影片來源:NewsPiggy 科技新聞(Youtube)
 
 

「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

 
Vertex AI 費用
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。


Vertex AI 費用
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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