De forma predeterminada, las consultas se facturan mediante el modelo de precios bajo demanda (por TiB), donde pagas por los datos que analizan tus consultas.

Con los precios bajo demanda, normalmente tendrás acceso a un máximo de 2000 ranuras simultáneas, que se compartirán entre todas las consultas de un mismo proyecto. Periódicamente, BigQuery superará temporalmente este límite para agilizar las consultas más pequeñas. Además, en ocasiones es posible que tengas menos ranuras disponibles si hay una gran cantidad de contención en función de la capacidad bajo demanda de una ubicación específica.

Los precios de las consultas bajo demanda (por TiB) son los siguientes:

Ten en cuenta las siguientes consideraciones sobre los cargos de las consultas bajo demanda (por TiB):

• BigQuery usa una estructura de datos en columnas. Te cobraremos en función del total de los datos procesados en las columnas que selecciones. Los datos totales por columna se calculan según los tipos de datos. Si quieres obtener más información al respecto, consulta la sección sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos.
• Se te cobra por las consultas que ejecutes en los datos compartidos. No se cobra al propietario de los datos cuando se accede a ellos.
• No se aplican cargos por las consultas que devuelven un error ni por aquellas que extraen resultados almacenados en caché. En el caso de las tareas de lenguaje de procedimiento, esta consideración se proporciona por declaración.
• Los cargos se redondean al megabyte más próximo, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por tabla a la que se haga referencia en la consulta y un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
• Si cancelas una tarea de consulta en ejecución, podemos cobrarte hasta alcanzar el coste total de la consulta si hubieras dejado que se ejecutara hasta el final.
• Cuando ejecutas una consulta, te cobramos en función del total de datos procesados en las columnas que has seleccionado, incluso si has establecido un LIMIT concreto en los resultados.
• Realizar particiones en tus tablas y agruparlas en clústeres puede servir para reducir la cantidad de datos que procesan las consultas. Recomendamos realizar estas dos acciones siempre que sea posible.
• Los precios bajo demanda (por TiB) se denominan "precios de análisis" en la página de SKUs de Google Cloud.
• Si ejecutas una consulta en una tabla agrupada en clústeres y la consulta tiene un filtro de las columnas agrupadas de esa forma, BigQuery emplea la expresión del filtro para recortar los bloques que analiza dicha consulta. Esto puede reducir el número de bytes analizados.

BigQuery proporciona mecanismos de control de costes que te permiten limitar los costes de las consultas. lo siguiente:

• Establecer controles de costes personalizados tanto para proyectos como para usuarios.
• Fijar el número máximo de bytes que se facturan para una consulta.

Para obtener ejemplos detallados de cómo calcular el número de bytes procesados, consulta la sección Calcular el tamaño de las consultas.

BigQuery ofrece un modelo de precios de computación basado en la capacidad para los clientes que necesitan más capacidad o prefieren un coste predecible para las cargas de trabajo de consultas en lugar del precio bajo demanda (por TiB de datos procesados). El modelo de capacidad de computación ofrece precios de pago por uso (con escalado automático) y compromisos opcionales de uno y tres años que ofrecen precios con descuento. Se paga por la capacidad de procesamiento de consultas, que se mide en ranuras (CPUs virtuales) a lo largo del tiempo.

Para habilitar los precios por capacidad, usa las reservas de BigQuery.

Capacidad de ranuras de BigQuery:

• está disponible en tres ediciones: Standard, Enterprise y Enterprise Plus.
• se aplica a los costes de las consultas, incluidas las declaraciones de BigQuery ML, DML y DDL.
• No se aplica a los costes de almacenamiento ni a los costes de BI Engine.
• no se aplica a las inserciones de transmisión ni al uso de la API Storage de BigQuery.
• pueden aprovechar el escalador automático de BigQuery.
• se factura por segundo con un mínimo de un minuto.

Compromisos de ranuras opcionales de BigQuery:

• están disponibles para periodos de uno o tres años.
• están disponibles en las ediciones Enterprise y Enterprise Plus.
• son capacidad regional. Los compromisos de una región o varias regiones no se pueden usar en otra región o varias regiones, ni tampoco se pueden mover.
• Se puede compartir en toda tu organización, por lo que no es necesario comprar compromisos de ranuras para cada proyecto.
• se ofrecen con un mínimo de 50 ranuras y en incrementos de 50.
• se renuevan automáticamente a menos que se cancele la renovación al final del periodo.

En la siguiente tabla se muestra el coste de las ranuras en la edición Standard.

En la siguiente tabla se muestra el coste de las ranuras en la edición Enterprise.

En la siguiente tabla se muestra el coste de las ranuras en la edición Enterprise Plus.

Los servicios adicionales que se usen como parte de BigQuery se facturarán con la SKU de servicios de BigQuery. Estos servicios incluyen el servicio de transferencia de datos.

En la siguiente tabla se muestran los distintos servicios que se facturan mediante la SKU de servicios de BigQuery.

El precio de almacenamiento es el coste de almacenar los datos que cargas en BigQuery. Pagas por el almacenamiento activo y a largo plazo.

• El almacenamiento activo incluye todas las particiones de tablas y tablas que se hayan modificado en los últimos 90 días.
• El almacenamiento a largo plazo incluye cualquier tabla o partición de tabla que no se haya modificado durante 90 días consecutivos. El precio de almacenamiento de esa tabla se reduce automáticamente en alrededor de un 50%. No hay ninguna diferencia en el rendimiento, la durabilidad o la disponibilidad entre el almacenamiento activo y a largo plazo.

El precio del almacenamiento se basa en la cantidad de datos que hayas almacenado en tus tablas. Temporary session tables and temporary multi-statement tables are charged for active storage only. No se aplican cargos por el almacenamiento de Time Travel ni de Failsafe. No se aplican cargos por el almacenamiento de las tablas de resultados de consultas en caché temporales.

El tamaño de los datos se calcula según los tipos de datos que haya en cada columna. Para obtener una explicación detallada de cómo calculamos esa cifra, consulta la sección sobre el cálculo del tamaño de los datos.

El precio del almacenamiento se prorratea por MiB y por segundo. Por ejemplo, si usas almacenamiento lógico activo en us-central1:

• Si almacenas 512 MiB durante medio mes, pagas 0,00575 USD.
• Si almacenas 100 GiB durante medio mes, pagas 1,15 USD.
• Si almacenas 1 TiB durante un mes, pagas 23,552 USD.

El uso del almacenamiento se calcula en gibibytes al mes (GiB al mes), donde 1 GiB equivale a 230 bytes (1024 MiB). Del mismo modo, 1 tebibyte (TiB) equivale a 240 bytes (1024 GiB). El valor de uso final es el producto del tamaño de los datos en gibibytes y el tiempo de uso del almacenamiento en meses.

Si los datos de una tabla no se modifican ni se eliminan en un plazo de 90 días consecutivos, se facturan según la tarifa de almacenamiento a largo plazo. Cuando se considera que una tabla está almacenada a largo plazo, no se produce ninguna degradación del rendimiento, la durabilidad, la disponibilidad ni de ninguna otra funcionalidad.

Cada partición de una tabla se valora por separado a la hora de establecer el precio del almacenamiento a largo plazo. Si no se ha modificado una partición en los últimos 90 días, se considera que sus datos están almacenados a largo plazo y se cobrará según el precio con descuento.

Si se edita la tabla, el precio cambia al del almacenamiento habitual y el temporizador de 90 días empieza a contar de cero. El temporizador vuelve a cero si se realiza cualquier acción que modifique los datos de la tabla, incluidas las siguientes:

Las demás acciones no provocan que el temporizador se reinicie. Por ejemplo:

• Realizar una consulta a una tabla.
• Crear una vista que realice una consulta a una tabla.
• Exportar datos de una tabla.
• Copiar una tabla a otra de destino.
• Actualizar un recurso de tabla o aplicarle un parche.

En el caso de las tablas que superan el umbral de 90 días durante un ciclo de facturación, el precio se prorratea como corresponde.

El precio del almacenamiento a largo plazo solo se aplica a los datos almacenados en BigQuery, no a los almacenados en fuentes de datos externas (como Bigtable, Cloud Storage y Google Drive).

Cálculo del tamaño de los datos

Cuando cargas datos en BigQuery o envías una consulta a los datos, te cobraremos según el tamaño de dichos datos. A la hora de calcularlo, nos basamos en el tamaño del tipo de datos de cada columna.

El tamaño de los datos almacenados y de los datos que procesan tus consultas se calcula en gibibytes (GiB), donde 1 GiB equivale a 230 bytes (1024 MiB). Del mismo modo, 1 tebibyte (TiB) equivale a 240 bytes (1024 GiB).

Para obtener más información, consulta Tamaños de tipos de datos.

En BigQuery Data Transfer Service se aplican cargos mensuales prorrateados de la siguiente manera:

Todas las aplicaciones Android tienen un ID de aplicación único que es similar a un nombre de paquete de Java, como com.example.miaplicación. El informe Instalaciones contiene una columna de "Nombre del paquete". El número de nombres de paquetes únicos se usa para calcular el uso de las transferencias.

Cada transferencia que creas genera una o varias ejecuciones al día. Los nombres de paquete solo se cuentan el día en que se completa una ejecución de transferencia. Por ejemplo, si una ejecución de transferencia empieza el 14 de julio pero termina el 15 de julio, los nombres de los paquetes se cuentan en esta última fecha.

Si se detecta un nombre de paquete único en más de una ejecución de transferencia en un día concreto, solo se cuenta una vez. Los nombres de los paquetes se cuentan por separado para cada configuración de transferencia. Si se detecta un nombre de paquete único en las ejecuciones de dos configuraciones de transferencia distintas, el nombre de paquete se cuenta dos veces.

Si el nombre de un paquete aparece todos los días durante un mes entero, se te cobrarán los 25 USD completos de ese mes. De lo contrario, si apareciera durante una parte del mes, el cargo se prorratearía.

Ejemplo 1: Si sincronizamos una aplicación (com.smule.singandroid), ¿nos costará 25 USD al mes más el precio del almacenamiento de BigQuery?

La respuesta es 25 USD al mes (prorrateados) más los costes de almacenamiento y consulta de BigQuery.

Ejemplo 2: Si sincronizamos todos los datos históricos (de 10 años), ¿se nos cobrarán 120 meses o 1 mes, ya que los transferimos de una vez?

La respuesta sigue siendo 25 USD al mes (prorrateados) más los costes de almacenamiento y consulta de BigQuery, ya que cobramos 25 USD por cada nombre de paquete único en la tabla Installs_country, independientemente de la antigüedad de los datos históricos de ese nombre de paquete único.

BigQuery Omni ofrece los siguientes modelos de precios en función de tus cargas de trabajo y necesidades.

Al igual que el modelo de análisis bajo demanda de BigQuery, las consultas de BigQuery Omni se facturan de forma predeterminada mediante el modelo de precios bajo demanda (por TiB), en el que pagas por los datos que analizan tus consultas.

Con los precios bajo demanda, normalmente tendrás acceso a un gran conjunto de ranuras simultáneas, que se compartirán entre todas las consultas de un mismo proyecto. Periódicamente, BigQuery Omni superará temporalmente este límite para agilizar las consultas más pequeñas. Además, en ocasiones es posible que tengas menos ranuras disponibles si hay una gran cantidad de contención en función de la capacidad bajo demanda de una ubicación específica.

Los precios de las consultas bajo demanda de BigQuery Omni (por TiB) son los siguientes:

Los detalles y las limitaciones son similares a los de los precios de análisis de BigQuery. Ten en cuenta las siguientes consideraciones sobre los cargos de las consultas bajo demanda (por TiB):

• BigQuery usa una estructura de datos en columnas. Te cobraremos en función del total de los datos procesados en las columnas que selecciones. Los datos totales por columna se calculan según los tipos de datos en cada una. Si quieres obtener más información al respecto, consulta la sección sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos.
• No se aplican cargos por las consultas que devuelven un error ni por aquellas que extraen resultados almacenados en caché. En el caso de las tareas de lenguaje de procedimiento, esta consideración se proporciona por declaración.
• Los cargos se redondean al megabyte más próximo, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por tabla a la que se haga referencia en la consulta y un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
• Si cancelas una tarea de consulta en ejecución, podemos cobrarte hasta alcanzar el coste total de la consulta si hubieras dejado que se ejecutara hasta el final.
• Cuando ejecutas una consulta, te cobramos en función del total de datos procesados en las columnas que has seleccionado, incluso si has establecido un LIMIT concreto en los resultados.
• Realizar particiones en tus tablas y agruparlas en clústeres puede servir para reducir la cantidad de datos que procesan las consultas. Recomendamos realizar estas dos acciones siempre que sea posible.
• Los precios bajo demanda (por TiB) se denominan "precios de análisis" en la página de SKUs de Google Cloud.
• Si ejecutas una consulta en una tabla agrupada en clústeres y la consulta tiene un filtro de las columnas agrupadas de esa forma, BigQuery emplea la expresión del filtro para recortar los bloques que analiza dicha consulta. Esto puede reducir el número de bytes analizados.

BigQuery proporciona mecanismos de control de costes que te permiten limitar los costes de las consultas. lo siguiente:

• Controles de costes personalizados tanto para proyectos como para usuarios.
• Fijar el número máximo de bytes que se facturan para una consulta.

Las regiones de BigQuery Omni son compatibles con las ediciones de BigQuery. Actualmente, solo se admite Enterprise Edition en las regiones de Omni.

En la siguiente tabla se muestra el coste de las ranuras en las regiones de Omni.

Cuando se usan las funciones multinube de Omni (Transferencia Multinube, Crear Tabla como Selección, Insertar en Selección, Uniones Multinube y Vistas Materializadas Multinube) que implican la transferencia de datos de AWS o Azure a Google Cloud, se aplican cargos adicionales por la transferencia de datos.

En el caso concreto de las vistas materializadas entre nubes, Create Table as Select, Insert Into Select y Cross Cloud Joins no se aplican cargos durante la vista previa. A partir del 29 de febrero del 2024, estos servicios estarán disponibles de forma general y se te cobrará la transferencia de datos. Se te cobrará por la transferencia de datos solo cuando uses cualquiera de los servicios indicados anteriormente desde una región de AWS o Azure a una región de BigQuery en Google Cloud. Se te cobrará una tarifa por GiB en función de la cantidad de datos transferidos de AWS o Azure a Google Cloud.

Cuando se usa la función de vistas materializadas entre nubes de Omni, también se te cobra por la creación de vistas materializadas locales, que se encuentran en el almacenamiento gestionado de BigQuery en AWS. Se te cobrará por GiB en función de la cantidad de almacenamiento físico que se utilice para la vista materializada local.

BigQuery ofrece dos modos de ingestión de datos:

• Carga por lotes: Carga los archivos de origen en una o varias tablas de BigQuery en una sola operación por lotes.
• Streaming: Transmite datos de uno en uno o en lotes pequeños con la API Storage Write de BigQuery o la API de streaming antigua.

Para obtener más información sobre qué modo elegir, consulta las instrucciones sobre la carga de datos.

De forma predeterminada, no te cobramos por cargar por lotes datos de Cloud Storage o de archivos locales en BigQuery. Las tareas de carga entre regiones se facturan por el uso de red según los SKUs de transferencia de datos de red.

Las tareas de carga utilizan de forma predeterminada un grupo compartido de ranuras. BigQuery no garantiza la disponibilidad de este grupo compartido ni el rendimiento que muestre. También puedes comprar ranuras dedicadas para ejecutar tareas de carga. Se te cobrarán las tarifas basadas en la capacidad de las ranuras dedicadas. Cuando se asignan tareas de carga a una reserva, estas pierden el acceso al grupo gratuito. Para obtener más información, consulta la sección Tareas.

Cuando tus datos se cargan en BigQuery, pasan a estar sujetos a los precios de almacenamiento de ese servicio. Si cargas datos desde Cloud Storage, se te cobrará por almacenarlos en Cloud Storage. Para obtener más información, consulta la sección Almacenamiento de datos en la página de precios de Cloud Storage.

BigQuery ofrece los siguientes modos de extracción de datos:

• Exportación por lotes: Usa una tarea de extracción para exportar datos de tablas a Cloud Storage. No se cobra por el procesamiento de la exportación de datos de una tabla de BigQuery mediante una tarea de extracción. Las tareas de extracción entre regiones se facturan según los SKUs de tráfico de red de transferencia de datos general entre regiones de Google Cloud.
• Exportar resultados de consultas. Usa la instrucción EXPORT DATA para exportar los resultados de una consulta a Cloud Storage, Bigtable o Spanner. Se te factura el coste de computación para procesar la instrucción de la consulta.
• Lecturas de streaming: Usa la API Storage Read para realizar lecturas de alto rendimiento de datos de tablas. Se te factura la cantidad de datos leídos.

Nota: No se te cobra por la extracción ni la transferencia de datos cuando accedes a los resultados de las consultas en la consola de Google Cloud, la API de BigQuery ni otros clientes, como Looker.

Se te cobra por la transferencia de datos cuando exportas datos en lote de BigQuery a un segmento de Cloud Storage o a una tabla de Spanner en otra región, de la siguiente forma:

Nota: Todos los precios están en USD por GiB y todos los GiB están en bytes físicos.

La API Storage Read utiliza un modelo de precios bajo demanda. Con el modelo de precios bajo demanda de BigQuery, se cobra por la cantidad de bytes procesados (también denominados "bytes leídos"). El modelo de precios bajo demanda se basa únicamente en el uso, con un nivel de bytes de lectura gratuitos de 300 TiB al mes para cada cuenta de facturación. Los bytes que se analizan como parte de las lecturas de las tablas temporales son gratuitos y no se tienen en cuenta para el nivel gratuito de 300 TiB. Estos 300 TiB de lectura de bytes gratuitos se aplican al componente de lectura de bytes y no a la transferencia de datos de salida asociada.

Debes tener en cuenta los siguientes aspectos acerca de los cargos de la API Storage Read:

• Se te cobra por la cantidad total de datos leídos. El número total de datos leídos por columna y su tamaño se calculan según el tipo de datos de la columna. Para obtener una explicación detallada de cómo calculamos esa cifra, consulta la sección sobre el cálculo del tamaño de los datos.
• Se te cobrará por todos los datos que leas en una sesión de lectura, aunque se produzca un fallo en la llamada a ReadRows.
• Si cancelas una llamada a ReadRows antes de que la transmisión haya finalizado, se te cobrará por todos los datos que hayas leído antes de cancelarla. Entre estos cargos se pueden incluir los datos leídos que no se te hayan devuelto antes de cancelar la llamada a ReadRows.
• Recomendamos usar tablas con particiones y agrupadas en clústeres siempre que sea posible. Puedes reducir la cantidad de datos leídos si usas una cláusula WHERE para recortar las particiones. Para obtener más información, lee sobre cómo consultar tablas con particiones.
• Cuando se usa Interconnect, se aplican los precios de Cloud Interconnect en lugar de los precios de uso de la red general de la API Storage Read de BigQuery.

Además de las operaciones de copia dentro de la misma región, BigQuery ofrece dos modos de replicar (copiar) datos entre regiones. Puedes realizar una operación de copia única o usar la replicación incremental y continua. Estas son las opciones que tienes para copiar datos entre regiones:

• Copia entre regiones. Copia única o programada de datos de tablas entre regiones o multirregiones. Consulta copiar conjuntos de datos o copiar tablas. La copia entre regiones se factura según las SKUs de tráfico de red de transferencia de datos general entre regiones de Google Cloud.
• Replicación entre regiones. Replicación incremental y continua de un conjunto de datos entre dos o más regiones o multirregiones diferentes. Consulta la información sobre la replicación de conjuntos de datos entre regiones.
• Replicación turbo entre regiones. Replicación incremental, continua y de alto rendimiento de un conjunto de datos entre dos o más regiones o multirregiones diferentes. Disponible solo con recuperación ante desastres gestionada.

Tanto la replicación interregional como la replicación Turbo interregional se facturan según las SKUs de replicación de salida de red de BigQuery.

Los datos replicados que se almacenan en la región o multirregión de destino se cobran según los precios de almacenamiento de BigQuery.

Se te cobra por la transferencia de datos según el volumen de datos replicados. A continuación, se indican los casos prácticos y el desglose de los cargos por transferencia de datos:

Nota: Todos los precios están en USD por GiB y todos los GiB están en bytes físicos.

Los cuadernos de BigQuery Studio se basan en un entorno de ejecución de cuadernos predeterminado que usa un entorno de ejecución de Colab Enterprise para permitir la ejecución de código de cuadernos. El entorno de ejecución predeterminado de Colab Enterprise consume recursos de computación y de disco (tanto SSD como PD).

La facturación de estos recursos se mide en slots de pago por uso, tal como se indica a continuación. Estos slots se facturan según el SKU de BigQuery Standard Edition.

Los cuadernos que usan un entorno de ejecución no predeterminado se facturan según las SKUs de Vertex.

El entorno de ejecución predeterminado de un cuaderno es una máquina virtual (VM) aprovisionada por Google que puede ejecutar el código de tu cuaderno (archivo IPYNB). Esto permite a los clientes de BigQuery ejecutar scripts de Python sin que se les cobre por el tiempo de inactividad.

El cuaderno predeterminado asigna PD y SSD en segundo plano para ayudar a los usuarios a instalar nuevos paquetes de ciencia de datos y mantener su trabajo más allá del código de Python que ejecutan. Una vez que se lancen los PDs y los SSDs, no se te cobrará nada.

Los modelos de BigQuery ML se clasifican en dos categorías distintas: integrados y externos. Los modelos integrados de BigQuery ML se entrenan dentro de BigQuery, como es el caso de los modelos de regresión lineal o logística, de k-medias, de factorización de matriz, de PCA o de ARIMA. El modelo TimesFM entrenado previamente también se considera un modelo integrado. Los modelos externos de BigQuery ML se entrenan en otros servicios de Google Cloud, como los modelos de DNN, de "boosted tree" y de bosque aleatorio (que se entrenan en Vertex AI) o los modelos de AutoML (que se entrenan en el backend de Vertex AI Tables). El precio del entrenamiento de modelos en BigQuery ML se basa en el tipo de modelo y en tu patrón de uso, así como en tu modelo de precios: ediciones o bajo demanda. Las funciones de predicción y de evaluación de BigQuery ML se ejecutan en el servicio independientemente del tipo de modelo que utilices. Los precios correspondientes se indican a continuación.

BigQuery ML está disponible en las ediciones Enterprise y Enterprise Plus para los clientes que prefieran un modelo de precios basado en la capacidad de computación (número de slots) en lugar del modelo bajo demanda (número de bytes procesados). Los clientes pueden usar reservas de Enterprise o Enterprise Plus para utilizar todas las funciones de BigQuery ML. El uso de BigQuery ML se incluirá en el uso de las ediciones de BigQuery.

Reservas para crear modelos integrados

BigQuery tiene tres tipos de tareas para la asignación de reservas: QUERY, PIPELINE y ML_EXTERNAL.Las asignaciones QUERY, que sirven para hacer consultas analíticas, también se usan para ejecutar consultas CREATE MODEL de modelos integrados de BigQuery ML. Las consultas analíticas y de entrenamiento de modelos integrados comparten el mismo grupo de recursos en sus reservas asignadas y tienen el mismo comportamiento en lo que respecta a la interrumpibilidad y el uso de ranuras inactivas de otras reservas.

Reservas para crear modelos externos

Como los modelos externos se entrenan fuera de BigQuery, estas cargas de trabajo no son interrumpibles. Por tanto, para asegurarse de que no se vean afectadas otras cargas de trabajo, en las tareas externas solo pueden usarse reservas con la asignación de tipo de tarea ML_EXTERNAL.En la página que trata la gestión de cargas de trabajo con reservas se explica cómo crear reservas para tareas de entrenamiento de modelos externos. Se calcula el uso de ranuras por tarea para equiparar los costes de las ranuras de BigQuery y de los servicios externos de Google Cloud.

Nota: Puedes añadir una asignación de tipo de tarea ML_EXTERNAL a las reservas que quieras usar para crear modelos externos de BigQuery ML. Cuando las ranuras de las reservas se utilizan tanto en tareas QUERY/PIPELINE como ML_EXTERNAL, las de tipo QUERY/PIPELINE solo pueden usar las ranuras cuando están disponibles. Por tanto, asegúrate de que todas las tareas QUERY y PIPELINE importantes tengan sus propias reservas, ya que las tareas ML_EXTERNAL no son interrumpibles.Las tareas de  ML_EXTERNAL no pueden usar las ranuras inactivas de otras reservas. Por otro lado, si las ranuras de esta reserva (con una asignación ML_EXTERNAL) están disponibles, las tareas de otras reservas (con ignore_idle_slots=false) podrán usarlas.

Nota: Para crear un modelo de AutoML Tables, se necesitan aproximadamente 1000 ranuras de ML_EXTERNAL. La cantidad de ranuras está sujeta a cambios según los precios del backend de Vertex AI Tables. Por otra parte, el número de ranuras externas que se usan para entrenar otros modelos externos de BigQuery ML (como los de DNN, de "boosted tree" o de bosque aleatorio) se determina de forma dinámica para escalar la tarea de entrenamiento de forma horizontal. En concreto, el nivel de escalabilidad del entrenamiento de Vertex AI (configuraciones de máquinas virtuales para jefes de trabajadores, servidores de parámetros y trabajadores) se determina en el entorno de ejecución del tamaño de datos de entrenamiento y el tipo de modelo. El servicio BigQuery ML reserva un número de ranuras equivalente a la cantidad total de máquinas virtuales mediante tus reservas de ML_EXTERNAL.

El precio de BigQuery ML para las consultas bajo demanda depende del tipo de operación con los modelos: creación, evaluación, inspección o predicción. En los modelos que lo admiten, el ajuste de hiperparámetros se factura al mismo precio que la creación de modelos. El coste del entrenamiento del modelo asociado al ajuste de hiperparámetros es la suma del coste de todas las pruebas ejecutadas.

Nota: Los modelos de factorización de matriz solo están disponibles para los clientes con ediciones o con reservas.

Los precios bajo demanda de BigQuery ML son los siguientes:

BigQuery ML permite a los clientes crear un modelo remoto que se dirija a un modelo fundacional de Vertex AI, a un endpoint de predicción online de Vertex AI o a una API de Cloud AI, como Cloud AI Vision API.

Los precios de la inferencia de modelos remotos de BigQuery ML se dividen en las siguientes partes:

1. Los bytes procesados por BigQuery se facturan según los precios estándar, como los precios bajo demanda o por ediciones.
2. Además, se incurre en los siguientes costes para el endpoint remoto:

Cuando se usa el ajuste supervisado con modelos remotos en LLMs de Vertex AI, los costes se calculan en función de lo siguiente:

• Los bytes procesados de la tabla de datos de entrenamiento especificada en la cláusula AS SELECT. BigQuery factura estos cargos a tu proyecto.
• El uso de la GPU o TPU para ajustar el LLM. Estos cargos se facturan desde Vertex AI a tu proyecto. Para obtener más información, consulta los precios de Vertex AI.

Debido a la naturaleza de los algoritmos subyacentes de algunos tipos de modelos y a las diferencias de facturación, los bytes procesados de algunos tipos de modelos no se calcularán hasta que finalice el entrenamiento, ya que resulta complejo hacer un cálculo inicial.

Los cargos de BigQuery ML no aparecen por separado en tu extracto de facturación. En el caso de los modelos actuales, si tienes BigQuery Editions, los cargos de BigQuery ML se incluyen en ella.

Si optas por el modelo de precios bajo demanda, los cargos de BigQuery ML se incluyen en los cargos de análisis de BigQuery (consultas).

Las tareas de BigQuery ML que realizan operaciones de inspección, evaluación y predicción generan los mismos cargos que las tareas de consulta bajo demanda. Como las consultas CREATE MODEL generan cargos diferentes, tienes que calcular los costes de la tarea CREATE MODEL por separado mediante los registros de auditoría de Cloud Logging. Con los registros de auditoría, puedes determinar los bytes facturados por el servicio BigQuery ML para cada tarea CREATE MODEL de BigQuery ML. Después, multiplica los bytes facturados por el coste correspondiente de las consultas CREATE MODEL en tu ubicación regional o multirregional.

Por ejemplo, para determinar el coste de una tarea de consulta en EE. UU. que incluye una declaración CREATE MODEL de BigQuery ML, sigue estos pasos:

• Abre la página Cloud Logging en la consola de Google Cloud.
• Comprueba que esté seleccionado el producto BigQuery.
• Haz clic en la flecha de menú desplegable del cuadro "Filtrar por etiqueta o buscar texto" y selecciona Convertir a filtro avanzado. De este modo, se añade el siguiente texto al filtro:

• Añade este texto en la segunda línea debajo de la línea resource.type:

• A la derecha del botón Enviar filtro, elige el periodo correspondiente en la lista desplegable. Por ejemplo, si escoges Últimas 24 horas, se mostrarán las tareas CREATE MODEL de BigQuery ML finalizadas en las últimas 24 horas.
• Haz clic en Enviar filtro para mostrar las tareas finalizadas en el periodo seleccionado.
• Cuando se rellenen los datos, haz clic en Opciones de visualización y selecciona Modificar campos personalizados.
• En el cuadro de diálogo Añadir campos personalizados, introduce:

• Haz clic en Guardar para actualizar los resultados.
• Para calcular los cargos de la tarea CREATE MODEL de BigQuery ML, multiplica los bytes facturados por el precio de BigQuery ML bajo demanda. En este ejemplo, la tarea CREATE MODEL ha procesado 100.873.011.200 bytes. Para calcular el coste de esta tarea en la ubicación multirregional US, divide los bytes facturados entre el número de bytes por TiB y multiplica el resultado por el coste de creación de modelos:

100873011200 / 1099511627776 x 312,5 USD = 28,669 USD

Nota: Actualmente, las métricas de Cloud Logging no están disponibles con BigQuery ML. Las métricas de Cloud Logging te permiten ver los bytes facturados de BigQuery ML en gráficos con agregaciones personalizadas.

BI Engine acelera las consultas de SQL almacenando en caché los datos de BigQuery en la memoria. La cantidad de datos que se almacenan está limitada por la capacidad que adquieres. Para comprar capacidad de BI Engine, crea una reserva de BI Engine en el proyecto donde se ejecutarán las consultas.

Cuando BI Engine acelera una consulta, la fase de la consulta que lee los datos de la tabla es gratuita. Las fases posteriores dependen del tipo de precios de BigQuery que utilices:

• En el caso de los precios bajo demanda, las fases que usan BI Engine no se cobran por los bytes analizados. Las fases posteriores no generarán cargos adicionales bajo demanda.
• En el caso de los precios de las ediciones, la primera fase no consume slots de reserva de BigQuery. Las fases posteriores usan ranuras de la reserva de BigQuery.

Los precios de BI Engine son los siguientes:

Si usas la tarifa de computación por capacidad de BigQuery con compromisos de ediciones de BigQuery, puedes recibir una cantidad limitada de capacidad de BI Engine como parte del precio de tus ediciones, sin coste adicional, tal como se muestra en el siguiente gráfico. Para recibir capacidad de BI Engine sin coste adicional, sigue las instrucciones para reservar capacidad en un proyecto de la misma organización que tu reserva de ediciones. Para que la reserva de BI Engine de un proyecto concreto se descuente de esta capacidad agrupada, debe haber algunas ranuras asignadas al proyecto. Las reservas de BI Engine en un proyecto de análisis bajo demanda no se contabilizarán en la capacidad gratuita. En los informes de facturación, se indica la capacidad gratuita como un coste estándar, pero se obtiene un descuento como "descuento basado en el gasto".

Las siguientes operaciones de BigQuery son gratuitas en todas las ubicaciones.Estas operaciones están sujetas a las cuotas y límites de BigQuery.

Si copias tablas entre regiones, se te cobra por la replicación de datos.

Como parte del nivel gratuito de Google Cloud, BigQuery ofrece determinados recursos sin coste dentro de un límite específico. Estos límites de uso gratuito están disponibles tanto durante como después del periodo de prueba gratuita. Si los superas una vez finalizado dicho periodo, se te cobrará el servicio según los precios que aparecen en esta página. Puedes probar el nivel gratuito de BigQuery en el entorno aislado de BigQuery sin necesidad de tarjeta de crédito.

Nota: El modelo de precios de tarifa fija de BigQuery dejó de ofrecerse el 5 de julio del 2023. Se describe aquí para los clientes que tienen compromisos de tarifa plana.

Cuando usas el modelo de precios de tarifa fija para la computación, compras capacidad de procesamiento de consultas dedicada, que se mide en ranuras de BigQuery. Tus consultas consumen esta capacidad, pero no se te cobra por los bytes procesados. Si tu demanda de capacidad sobrepasa tu capacidad confirmada, BigQuery pondrá las consultas en cola y no se te cobrará ninguna tarifa adicional.

Tarifa fija de computación:

• Se aplica a los costes de las consultas, incluidas las declaraciones de BigQuery ML, DML y DDL.
• No se aplica a los costes de almacenamiento ni a los costes de BI Engine.
• No se aplica a las inserciones de transmisión ni al uso de la API Storage de BigQuery.
• Se compra como un recurso regional, por lo que los compromisos de ranuras que se adquieran en una región o varias regiones no se pueden utilizar en otra o en varias regiones, ni tampoco se pueden mover.
• Está disponible en compromisos por segundo (flexibles), mensuales y anuales.
• Se puede compartir en toda tu organización, por lo que no es necesario comprar compromisos de ranuras para cada proyecto.
• Tiene un mínimo de 100 ranuras y se adquiere en incrementos de 100.
• Se factura por segundo hasta que canceles el compromiso, que puede hacerse en cualquier momento después de su fecha de finalización.

En la siguiente tabla figura el coste de tu compromiso de ranuras mensual de tarifa plana. Para obtener más información, consulta la sección Compromisos mensuales.

En la siguiente tabla figura el coste del compromiso de ranuras anual de tarifa plana. Para obtener más información, consulta la sección Compromisos anuales.

Las ranuras flexibles son un tipo de compromiso especial:

• El compromiso solo dura 60 segundos.
• A partir de ahí, puedes cancelar las ranuras flexibles cuando quieras.
• Solo se te cobrará por los segundos que haya estado desplegado el compromiso.

Las ranuras flexibles están sujetas a la capacidad disponible. Por eso, no hay garantías de que puedas comprar ranuras flexibles. No obstante, cuando se acepte la compra, tendrás garantizada la capacidad hasta que la canceles. Para obtener más información, consulta la sección Ranuras flexibles.

En la siguiente tabla figura el coste de tu compromiso de ranuras flexibles.