De forma predeterminada, las consultas se facturan con el modelo de precios según demanda (por TiB), en el que pagas por los datos que se analizan en las consultas.

Con el modelo de precios según demanda, por lo general, tendrás acceso a hasta 2,000 ranuras simultáneas que se comparten entre todas las consultas de un mismo proyecto. De forma periódica, BigQuery sobrepasa este límite temporalmente para acelerar las consultas más pequeñas. Además, es posible que, en ocasiones, tengas menos ranuras disponibles si hay una competencia elevada por la capacidad según demanda en una ubicación específica.

Este modelo de precios funciona de la siguiente manera:

Ten en cuenta las siguientes consideraciones en relación con los cargos por búsquedas según demanda (por TiB):

• BigQuery usa una estructura de datos de columnas. Se te cobra según el total de datos procesados en las columnas que selecciones y el total de datos por columna se calcula según los tipos de datos de la columna. Para obtener más información sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos, consulta Estima los costos de las consultas.
• Se te cobra por las consultas que se ejecutan en los datos compartidos. No se le cobra al propietario de los datos cuando se accede a ellos.
• No se cobrará por las consultas que muestren un error ni por las que recuperen resultados de la caché. En el caso de los trabajos de lenguaje de procedimiento, esta consideración se proporciona a nivel de cada declaración.
• Los cargos se redondean al MB más cercano, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por tabla a la que haga referencia la consulta y un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
• Cancelar un trabajo de consulta en ejecución puede generar cargos de hasta el costo completo de la consulta si dejas que esta se ejecute por completo.
• Cuando ejecutas una consulta, se cobra según los datos procesados en las columnas que selecciones, incluso si configuras un LIMIT explícito en los resultados.
• Particionar las tablas y agruparlas en clústeres puede ayudar a reducir la cantidad de datos que se procesan en las consultas. Como práctica recomendada, usa particiones y clústeres siempre que sea posible.
• Los precios a pedido (por TiB) figuran como precios de análisis en la página de SKU de Google Cloud.
• Cuando ejecutas una búsqueda en una tabla agrupada en clústeres, y la búsqueda incluye un filtro en las columnas agrupadas, BigQuery usa la expresión de filtro para reducir los bloques analizados por la búsqueda. Con lo anterior, se puede reducir la cantidad de bytes analizados.

BigQuery ofrece mecanismos de control de costos que te permiten limitar los costos de las consultas. Tienes las siguientes opciones:

• Controles de costos personalizados por usuario y por nivel de proyecto
• Límites sobre la cantidad máxima de bytes que se pueden facturar por una consulta

Para obtener ejemplos detallados de cómo calcular la cantidad de bytes procesados, consulta la página Estima los costos de almacenamiento y consultas.

BigQuery ofrece un modelo de precios de procesamiento basado en la capacidad para los clientes que necesitan capacidad adicional o prefieren un costo predecible para las cargas de trabajo de consultas en lugar del precio según demanda (por TiB de datos procesados). El modelo de procesamiento de capacidad ofrece precios de pago por uso (con ajuste de escala automático) y compromisos opcionales de uno y tres años que proporcionan precios con descuento. Pagas por la capacidad de procesamiento de consultas, que se mide en ranuras (CPU virtuales) a lo largo del tiempo.

Para habilitar los precios por capacidad, usa BigQuery Reservations.

Capacidad de ranuras de BigQuery:

• está disponible en 3 ediciones: Standard, Enterprise y Enterprise Plus.
• se aplican a los costos de las consultas, incluidas las declaraciones DDL, las DML y las de BigQuery ML.
• no se aplica a los costos de almacenamiento ni a los costos del motor de IE.
• no se aplican a las inserciones de transmisión ni al uso de la API de BigQuery Storage.
• pueden aprovechar el escalador automático de BigQuery.
• se factura por segundo con un mínimo de un minuto.

Compromisos de ranuras de BigQuery opcionales:

• están disponibles por períodos de uno o tres años.
• están disponibles en las ediciones Enterprise y Enterprise Plus.
• son capacidad regional. Los compromisos en una región o multirregión no se pueden usar en otra región o multirregión ni se pueden mover.
• se puede compartir con toda la organización. No es necesario comprar compromisos de ranura para cada proyecto.
• con un mínimo de 50 ranuras y en incrementos de 50 ranuras.
• se renuevan automáticamente, a menos que se establezca que se cancelen al final del período.

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

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

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

Los servicios adicionales que se usan como parte de BigQuery se facturarán con el 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 con el SKU de servicios de BigQuery.

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

• El almacenamiento activo incluye cualquier tabla o partición de tabla que se haya 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 del almacenamiento en esa tabla disminuye de forma automática en un 50%. No hay diferencia en el rendimiento, la durabilidad o la disponibilidad entre el almacenamiento activo y a largo plazo.

Los precios del almacenamiento dependen de la cantidad de datos en tus tablas. Las tablas de sesión temporales y las tablas temporales de varias instrucciones se cobran solo por el almacenamiento activo. No hay cargos por el almacenamiento de viaje en el tiempo y a prueba de fallas. No se aplican cargos de almacenamiento por las tablas de resultados de consultas en caché temporales.

El tamaño de los datos se calcula según los tipos de datos de cada columna. Para obtener una explicación detallada de cómo se calcula el tamaño de los datos, consulta la sección Cálculo del tamaño de los datos.

Los precios de almacenamiento se prorratean por MiB, por segundo. Por ejemplo, si usas almacenamiento lógico activo en us-central1, haz lo siguiente:

• Si almacena 512 MiB por medio mes, paga $0.00575.
• Si almacenas 100 GiB por medio mes, pagas $1.15.
• Si almacena 1 TiB por un mes completo, paga USD 23.552.

El uso del almacenamiento se calcula en gibibytes meses (GiB meses), y 1 GiB equivale a 230 bytes (1,024 MiB). De manera similar, 1 tebibyte (TiB) equivale a 240 bytes (1,024 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 borran en un plazo de 90 días consecutivos, se facturan según la tarifa de almacenamiento a largo plazo. No disminuye el rendimiento, la durabilidad, la disponibilidad ni otras funciones cuando una tabla se considera como almacenamiento a largo plazo.

Cada partición de una tabla particionada se considera por separado para los precios de almacenamiento a largo plazo. Si una partición no se modificó en los últimos 90 días, los datos de esa partición se consideran como almacenamiento a largo plazo y se cobran según los precios con descuento.

Si la tabla se edita, el precio vuelve a ser el de almacenamiento común, y el contador de 90 días vuelve a comenzar desde cero. Cualquier operación que modifique los datos de una tabla restablece el contador. Estos son algunos ejemplos:

No se restablece el temporizador en el resto de las acciones, incluidas las siguientes:

• Consultar una tabla
• Crear una vista que consulte una tabla
• Exportar datos de una tabla
• Copiar una tabla (para pegar los datos en otra)
• Aplicar parches a un recurso de tabla o actualizarlo

En el caso de las tablas que alcanzan el umbral de 90 días durante un ciclo de facturación, el precio se prorratea según corresponda.

Los precios del almacenamiento a largo plazo se aplican solo al almacenamiento de BigQuery, no a los datos almacenados en fuentes de datos externas, como Bigtable, Cloud Storage y Google Drive.

Cálculo del tamaño de los datos

Cuando cargas datos a BigQuery o consultas los datos, se te cobra según el tamaño de los datos. El tamaño de los datos se calcula en función del tamaño del tipo de datos de cada columna.

El tamaño de tus datos almacenados y el tamaño de los datos que se procesen en tus consultas se calculan en gibibytes (GiB), con la equivalencia de 1 GiB = 230 bytes (1,024 MiB). De manera similar, 1 tebibyte (TiB) equivale a 240 bytes (1,024 GiB).

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

Se aplican cargos mensuales prorrateados por el Servicio de transferencia de datos de BigQuery. Se cobra por lo siguiente:

Cada app para Android tiene un ID de aplicación exclusivo similar a un nombre de paquete de Java; por ejemplo, com.example.myapp. El informe de Instalaciones contiene una columna de "Nombre del paquete". La cantidad de nombres de paquetes únicos se usa para calcular el uso de las transferencias.

Cada transferencia que creas genera una o más ejecuciones por día. Los nombres de los paquetes solo se cuentan el día en que se completa una ejecución de transferencia. Por ejemplo, si una ejecución de transferencia inicia el 14 de julio y se completa el 15 de julio, los nombres de los paquetes se cuentan el 15 de julio.

Si un día en particular se encuentra un nombre de paquete único en más de una ejecución de transferencia, se cuenta solo una vez. Los nombres de los paquetes se cuentan por separado para diferentes parámetros de configuración de transferencia. Si un nombre de paquete único se encuentra en ejecuciones de dos configuraciones de transferencia independientes, este se cuenta dos veces.

Si un nombre de paquete apareciera todos los días durante un mes completo, se te cobrarían los $25 completos por ese mes. De lo contrario, si apareció durante una parte del mes, el cargo se prorratearía.

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

La respuesta es $25 por mes (prorrateado) + costos de almacenamiento y consulta de BigQuery.

Ejemplo 2: Si sincronizamos todos los datos históricos (de 10 años), ¿se nos cobrará por 120 meses o por 1 mes, porque los transferimos a la vez?

La respuesta sigue siendo USD 25 por mes (prorrateado) más los costos de almacenamiento y consulta de BigQuery, ya que cobramos USD 25 por cada nombre de paquete único en la tabla Installs_country, sin importar cuántos años de antigüedad tengan los datos históricos de ese nombre de paquete único.

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

De forma similar al modelo de análisis a pedido de BigQuery, las consultas de BigQuery Omni, de forma predeterminada, se facturan con el modelo de precios a pedido (por TiB), en el que pagas por los datos que se analizan en las consultas.

Con los precios según demanda, por lo general, tendrás acceso a un gran grupo de ranuras simultáneas que se comparten entre todas las consultas de un mismo proyecto. De forma periódica, BigQuery Omni sobrepasa este límite temporalmente para acelerar las consultas más pequeñas. Además, es posible que, en ocasiones, tengas menos ranuras disponibles si hay una competencia elevada por la capacidad según demanda en una ubicación específica.

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

Los detalles y las limitaciones son similares a los precios del análisis de BigQuery. Ten en cuenta las siguientes consideraciones en relación con los cargos por búsquedas según demanda (por TiB):

• BigQuery usa una estructura de datos de columnas. Se cobra según el total de datos procesados en las columnas que selecciones, y el total de datos por columna se calcula según los tipos de datos de cada columna. Para obtener más información sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos, consulta Cálculo del tamaño de los datos.
• No se cobrará por las consultas que muestren un error ni por las que recuperen resultados de la caché. En el caso de los trabajos de lenguaje de procedimiento, esta consideración se proporciona a nivel de cada declaración.
• Los cargos se redondean al MB más cercano, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por la tabla a la que haga referencia la consulta y un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
• Cancelar un trabajo de consulta en ejecución puede generar cargos de hasta el costo completo de la consulta si dejas que esta se ejecute por completo.
• Cuando ejecutas una consulta, se cobra según los datos procesados en las columnas que selecciones, incluso si configuras un LIMIT explícito en los resultados.
• Particionar las tablas y agruparlas en clústeres puede ayudar a reducir la cantidad de datos que se procesan en las consultas. Como práctica recomendada, usa particiones y clústeres siempre que sea posible.
• Los precios a pedido (por TiB) figuran como precios de análisis en la página de SKU de Google Cloud.
• Cuando ejecutas una búsqueda en una tabla agrupada en clústeres, y la búsqueda incluye un filtro en las columnas agrupadas, BigQuery usa la expresión de filtro para reducir los bloques analizados por la búsqueda. Con lo anterior, se puede reducir la cantidad de bytes analizados.

BigQuery ofrece mecanismos de control de costos que te permiten limitar los costos de las consultas. Tienes las siguientes opciones:

• Controles de costos personalizados por usuario y por nivel de proyecto
• Límites sobre la cantidad máxima de bytes que se pueden facturar por una consulta

Las regiones de BigQuery Omni admiten las ediciones de BigQuery. En la actualidad, solo se admite la edición Enterprise en las regiones de Omni.

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

Cuando se usan las capacidades de Omni entre nubes (transferencia entre nubes, crear tabla como selección, insertar en selección, uniones entre nubes y vistas materializadas entre nubes) que implican el traslado de datos de AWS o Azure a Google Cloud, habrá cargos adicionales por la transferencia de datos.

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

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

BigQuery ofrece dos modos de transderencia de datos:

• Carga por lotes Cargar archivos de origen en una o más tablas de BigQuery en una sola operación por lotes.
• Transmisión. Transmite datos de un registro a la vez o en lotes pequeños con la API de BigQuery Storage Write o la API de transmisión heredada.

Para obtener más información sobre qué modo elegir, consulta Introducción a la carga de datos.

Según la configuración predeterminada, no se te cobra por cargar datos en lotes desde Cloud Storage o desde archivos locales a BigQuery. Los trabajos de carga entre regiones se facturan por el uso de la red en SKU de transferencia de datos de red.

De forma predeterminada, los trabajos de carga usan un grupo compartido de ranuras. BigQuery no garantiza la capacidad disponible de este grupo compartido o la capacidad de procesamiento. De manera alternativa, puedes comprar ranuras dedicadas para ejecutar trabajos de carga. Se te cobrarán precios basados en la capacidad por las ranuras dedicadas. Cuando los trabajos de carga se asignan a una reserva, pierden acceso al grupo gratuito. Para obtener más información, consulta Asignaciones.

Una vez que se cargan los datos en BigQuery, estos quedan sujetos a los precios de almacenamiento de la herramienta. Si cargas datos desde Cloud Storage, se te cobra por almacenarlos en Cloud Storage. Para obtener más información, consulta Almacenamiento de datos en la página de precios de Cloud Storage.

BigQuery ofrece los siguientes modos de extracción de datos:

• Exportación por lotes. Usa un trabajo de extracción para exportar datos de la tabla a Cloud Storage. No se aplican cargos de procesamiento por exportar datos desde una tabla de BigQuery con un trabajo de extracción. Los trabajos de extracción entre regiones se facturan en SKU de tráfico de red de transferencia de datos general para regiones de Google Cloud.
• Exportar resultados de consultas. Usa la sentencia EXPORT DATA para exportar los resultados de la consulta a Cloud Storage, Bigtable o Spanner. Se te factura el costo de procesamiento para procesar la instrucción de la consulta.
• Lecturas de transmisión. Usa la API de Storage Read para realizar lecturas de alto rendimiento de datos de tablas. Se te factura la cantidad de datos leídos.

Nota: No se te cobrará por la extracción o transferencia de datos cuando accedas a los resultados de la consulta en la consola de Google Cloud, la API de BigQuery o cualquier otro cliente, como Looker.

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

Nota: Todos los precios están en $/GiB y todos los GiB están en bytes físicos.

La API de Storage Read tiene un modelo de precios según demanda. Con este modelo, BigQuery cobra por la cantidad de bytes procesados (bytes leídos). Los precios según demanda dependen exclusivamente del uso, con un nivel gratuito de lectura de bytes de 300 TiB por mes para cada cuenta de facturación. Los bytes analizados como parte de las lecturas de tablas temporales son gratuitos y no cuentan para el nivel gratuito de 300 TiB. Esta lectura gratuita de bytes de 300 TiB se encuentra en el componente de lectura de bytes y no se aplica a la transferencia de datos saliente asociada.

Ten en cuenta las siguientes consideraciones en relación con los cargos de la API de Storage Read:

• Se cobra según la cantidad total de datos leídos. El 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 se calcula el tamaño de los datos, consulta la sección Cálculo del tamaño de los datos.
• Se cobra por los datos leídos en una sesión de lectura incluso si una llamada a ReadRows falla.
• Si cancelas una llamada a ReadRows antes de llegar al final de la transmisión, se cobran los datos leídos antes de la cancelación. Los cargos pueden incluir datos leídos que no se mostraron antes de cancelar la llamada a ReadRows.
• Como práctica recomendada, usa tablas particionadas y agrupadas en clústeres cuando sea posible. Puedes reducir la cantidad de datos leídos si usas una cláusula WHERE para reducir las particiones. Para obtener más información, consulta Consulta tablas particionadas.
• Cuando se usa Interconnect, se aplican los precios de Cloud Interconnect en lugar de los precios de uso general de la red de la API de lectura de almacenamiento de BigQuery.

Además de las operaciones de copia dentro de la misma región, BigQuery ofrece dos modos de replicación (copia) de datos entre regiones. Puedes realizar una operación de copia única o usar una replicación incremental y continua. Estas son las opciones 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 SKU de tráfico de red de transferencia de datos general para regiones de Google Cloud.
• Replicación entre regiones. Replicación incremental y continua de un conjunto de datos entre dos o más regiones diferentes o multirregiones, consulta 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 diferentes o multirregiones. Disponible solo con recuperación ante desastres administrada.

Tanto la replicación entre regiones como la replicación turbo entre regiones se facturan con los SKU de replicación de salida de red de BigQuery.

Los datos replicados almacenados 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. Los casos de uso y el desglose de los cargos por transferencia de datos se proporcionan de la siguiente manera:

Nota: Todos los precios están en $/GiB y todos los GiB están en bytes físicos.

Los notebooks de BigQuery Studio dependen de un entorno de ejecución de notebook predeterminado que usa un entorno de ejecución de Colab Enterprise para habilitar la ejecución de código de notebook. El entorno de ejecución predeterminado de Colab Enterprise consume recursos de procesamiento y disco (SSD y PD).

La facturación de estos recursos se mide como ranuras de pago por uso, como se indica a continuación. Estas ranuras se facturan con el SKU de BigQuery Standard Edition.

Los notebooks que usan un entorno de ejecución no predeterminado se facturan con SKU de Vertex.

El entorno de ejecución de notebook predeterminado es una máquina virtual (VM) aprovisionada por Google que puede ejecutar el código en tu notebook (archivo IPYNB). Esto permite que los clientes de BigQuery ejecuten secuencias de comandos de Python y no se les cobre después del tiempo de inactividad.

El notebook 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 lance el PD y el SSD, no verás cargos.

Los modelos de BigQuery ML se clasifican en dos categorías: integrados y externos. Los modelos integrados de BigQuery ML son aquellos entrenados en la herramienta, como los de regresión lineal, regresión logística, k-means, factorización de matrices, PCA y ARIMA. El modelo TimesFM previamente entrenado también se considera un modelo integrado. Los modelos externos de BigQuery ML se entrenan con otros servicios de Google Cloud, DNN, árboles potenciados y bosques aleatorios (que se entrenan en Vertex AI) y modelos de AutoML (que se entrenan en el backend de Vertex AI Tables). Los precios del entrenamiento de modelos de BigQuery ML dependen del tipo de modelo, tu patrón de uso y tu modelo de precios: ediciones o a pedido. Las funciones de predicción y evaluación de BigQuery ML se ejecutan en la herramienta para todos los tipos de modelo y se cobran según se explica a continuación.

BigQuery ML está disponible en las ediciones Enterprise y Enterprise Plus para los clientes que prefieren un modelo de precios basado en la capacidad de procesamiento (cantidad de ranuras) en lugar del modelo según demanda (cantidad de bytes procesados). Los clientes pueden usar reservas de Enterprise o Enterprise Plus para usar todas las funciones de BigQuery ML. El uso de BigQuery ML se incluirá en el uso de las ediciones de BigQuery.

Usa reservas para crear modelos integrados

BigQuery tiene tres tipos de trabajo para la asignación de reservas: QUERY, PIPELINE y ML_EXTERNAL.Las asignaciones de QUERY se usan para realizar consultas estadísticas y para ejecutar consultas de CREATE MODEL en los modelos integrados de BigQuery ML. El entrenamiento y las consultas estadísticas de modelos integrados comparten el mismo grupo de recursos en sus reservas asignadas y tienen el mismo comportamiento con respecto a su interrumpibilidad y el uso de las ranuras inactivas de otras reservas.

Usa reservas para crear modelos externos

Debido a que los modelos se entrenan fuera de BigQuery, estas cargas de trabajo no son interrumpibles. Como resultado, y para garantizar que no se afecte a otras cargas de trabajo, solo pueden usarse las reservas con asignaciones de tipo de trabajo ML_EXTERNAL para estos trabajos externos. En la administración de cargas de trabajo con Reservations, se describe cómo crear reservas para los trabajos de entrenamiento de modelos externos. Se calcula el uso de ranuras por trabajo para mantener la paridad de precios entre los costos de las ranuras de BigQuery y de los servicios externos de Google Cloud.

Nota: Puedes agregar una asignación de tipo de trabajo ML_EXTERNAL a las reservas que quieras usar para compilar modelos externos de BigQuery ML. Cuando los trabajos QUERY/PIPELINE y ML_EXTERNAL comparten las ranuras en la reserva, los trabajos QUERY/PIPELINE pueden usar las ranuras solo cuando están disponibles. Por lo tanto, es importante garantizar que todos los trabajos QUERY y PIPELINE esenciales se ejecuten en sus propias reservas, ya que los trabajos ML_EXTERNAL no son interrumpibles.Los trabajos  ML_EXTERNAL no pueden usar ranuras inactivas de otras reservas. Por otro lado, si hay ranuras disponibles en esta reserva (con asignación ML_EXTERNAL), se pueden usar en trabajos de otras reservas (con ignore_idle_slots=false).

Nota: Para crear un modelo de AutoML Tables, necesitas aproximadamente 1,000 ranuras ML_EXTERNAL. La cantidad de ranuras está sujeta a cambios según los precios del backend de Vertex AI Tables. Mientras tanto, la cantidad de ranuras externas usadas para entrenar otros modelos externos de BigQuery ML (como DNN, de árboles mejorados, de bosques aleatorios, etc.) se determina de forma dinámica para escalar horizontalmente el trabajo de entrenamiento. Específicamente, el nivel de escala de entrenamiento de Vertex AI (parámetros de configuración de máquina virtual para el trabajador principal, los trabajadores y los servidores de parámetros) se determina en el entorno de ejecución en función del tamaño de los datos de entrenamiento y el tipo de modelo. Luego, el servicio de BigQuery ML reserva una cantidad de ranuras equivalente al precio total de las VMs de tus reservas de ML_EXTERNAL.

El precio de las consultas a pedido en BigQuery ML depende del tipo de operación que realices: creación, evaluación, inspección o predicción de modelos. Para los modelos que lo admiten, el ajuste de hiperparámetros se factura a la misma tarifa que la creación de modelos. El costo del entrenamiento del modelo asociado con el ajuste de hiperparámetros es la suma del costo de todas las pruebas ejecutadas.

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

Los precios de BigQuery ML según demanda funcionan de la siguiente manera:

BigQuery ML permite a los clientes crear un modelo remoto que se oriente a un modelo de base de Vertex AI, un extremo de predicción en línea de Vertex AI o una API de Cloud AI, por ejemplo, la API de Cloud AI Vision.

El precio de la inferencia de modelos remotos de BigQuery ML tiene las siguientes partes:

1. Los bytes procesados por BigQuery se facturan según los precios estándar, como los precios a pedido o por edición.
2. Además, se incurre en los siguientes costos para el extremo remoto:

Cuando se usa el ajuste supervisado con modelos remotos en LLM de Vertex AI, los costos 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 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 subyacente de los algoritmos de algunos tipos de modelo y las diferencias en la facturación, la cantidad de bytes que se procesan no se calculará en algunos tipos de modelo hasta que se complete el entrenamiento. Esto es producto de lo complejo que es calcular una estimación inicial.

Los cargos de BigQuery ML no aparecerán detallados por separado en tu resumen de cuenta. Para los modelos actuales, si tienes BigQuery Editions, los cargos de BigQuery ML están incluidos.

Si usas precios a pedido, los cargos de BigQuery ML se incluyen dentro de los cargos de análisis (consulta) de BigQuery.

Los trabajos de BigQuery ML que realizan operaciones de inspección, evaluación y predicción generan los mismos cargos que los trabajos de consulta según demanda. Debido a que las consultas CREATE MODEL incurren en cargos diferentes, debes calcular los costos del trabajo CREATE MODEL independientemente con los registros de auditoría de Cloud Logging. Con ellos puedes determinar la cantidad de bytes facturados por el servicio de BigQuery ML correspondiente a cada trabajo CREATE MODEL de este servicio. Luego, multiplica los bytes facturados por el costo correspondiente a las consultas CREATE MODEL en tu ubicación regional o multirregional.

Por ejemplo, para determinar el costo de un trabajo de consulta en EE.UU. que incluya una declaración CREATE MODEL de BigQuery ML, haz lo siguiente:

• Abre la página Cloud Logging en la consola de Google Cloud.
• Verifica que el producto seleccionado sea BigQuery.
• Haz clic en la flecha desplegable en la casilla "Filtrar por búsqueda de texto o etiqueta" y selecciona Convertir a filtro avanzado. Esto agregará el siguiente texto al filtro:

• Agrega el siguiente texto en la segunda línea debajo de la línea resource.type:

• A la derecha del botón Enviar filtro, selecciona el período correspondiente en la lista desplegable. Por ejemplo, si seleccionas Últimas 24 horas, se mostrarán los trabajos CREATE MODEL de BigQuery ML realizados en las últimas 24 horas.
• Haz clic en Enviar filtro para mostrar los trabajos completados en el período seleccionado.
• Una vez que se hayan propagado los datos, haz clic en Opciones de vista y selecciona Modificar campos personalizados.
• En el cuadro de diálogo Agregar campos personalizados, ingresa lo siguiente:

• Haz clic en Guardar para actualizar los resultados.
• Para calcular los cargos correspondientes al trabajo de BigQuery ML CREATE MODEL, multiplica los bytes facturados por el precio de BigQuery ML según demanda. En este ejemplo, el trabajo CREATE MODEL procesó 100,873,011,200 bytes. Para calcular el costo de este trabajo en la ubicación multirregional US, divide los bytes facturados por la cantidad de bytes por TiB y multiplica el resultado por el costo de creación del modelo:

100873011200 / 1099511627776 × $312.5 = $28.669

Nota: En la actualidad, las métricas de Cloud Logging no están disponibles para BigQuery ML. Cuando lo estén, te permitirán 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 almacenados se limita a la capacidad que compres. Para comprar capacidad de BI Engine, crea una reserva de BI Engine en el proyecto en el que se ejecutarán las consultas.

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

• Para los precios según demanda, las etapas que usan BI Engine se cobran por 0 bytes analizados. Las etapas posteriores no generarán cargos adicionales a pedido.
• Para los precios de las ediciones, la primera etapa no consume ranuras de reserva de BigQuery. Las etapas posteriores usan ranuras de la reserva de BigQuery.

Los precios de BI Engine son los siguientes:

Cuando usas el precio de procesamiento de capacidad de BigQuery con compromisos de ediciones de BigQuery, eres apto para recibir una cantidad limitada de capacidad de BI Engine como parte del precio de tus ediciones, sin costo adicional, como se muestra en el siguiente gráfico. Para recibir capacidad de BI Engine sin costo adicional, sigue las instrucciones para reservar capacidad en un proyecto dentro de la misma organización que tu reserva de ediciones. Para garantizar que la reserva de BI Engine de un proyecto en particular se descuente de esta capacidad agrupada, debe haber algunas ranuras asignadas al proyecto. La reserva de BI Engine en un proyecto de “análisis a pedido” no se contará para la capacidad gratuita. La capacidad gratuita se muestra en tus informes de facturación como un costo normal, pero tiene un descuento como “descuento por gasto”.

Las siguientes operaciones de BigQuery son gratuitas en cada ubicación. Las cuotas y los límites se aplican a estas operaciones.

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

Como parte del nivel gratuito de Google Cloud, BigQuery ofrece algunos recursos sin costo hasta alcanzar un límite específico. Estos límites de uso gratuito están disponibles durante el período de prueba y después de este. Si excedes los límites de uso una vez finalizado el período de prueba gratuita, se aplicarán cargos conforme a los precios que se indican en esta página. Puedes probar el nivel gratuito de BigQuery en la zona de pruebas de BigQuery sin una tarjeta de crédito.

Nota: El modelo de precios de tasa fija de BigQuery ya no se ofrece desde el 5 de julio de 2023. Se describe aquí para los clientes que tienen compromisos de tarifa plana existentes

Cuando usas el modelo de precios de procesamiento de tasa fija, compras capacidad de procesamiento de consultas dedicada, que se mide en ranuras de BigQuery. Tus consultas consumen esta capacidad, y no se facturan los bytes procesados. Si tu demanda de capacidad supera la capacidad comprometida, BigQuery pondrá en cola las consultas y no se cobrarán cargos adicionales.

Precios de procesamiento de tasa fija:

• Se aplican a los costos de las consultas, incluidas las declaraciones DDL, las DML y las de BigQuery ML.
• No se aplica a los costos de almacenamiento ni a los costos del motor de IE.
• No se aplican a las inserciones de transmisión ni al uso de la API de BigQuery Storage.
• Se adquieren como recursos regionales. Los compromisos de ranura que se compran en una o en múltiples regiones no se pueden usar en otra ni se pueden mover.
• Los compromisos pueden ser por segundo (flexible), mensuales o anuales.
• Se puede compartir con toda la organización. No es necesario comprar compromisos de ranura para cada proyecto.
• Existe un mínimo de 100 ranuras y se compran en incrementos de 100.
• Se factura por segundo hasta que canceles el compromiso, lo que puede hacerse en cualquier momento después de su fecha de finalización.

En la siguiente tabla, se muestra el costo de tus compromisos de ranura mensuales de tasa fija. Para obtener más información, consulta Compromisos mensuales.

En la siguiente tabla se muestra el costo de tus compromisos anuales de ranura de tasa fija. Para obtener más información, consulta Compromisos anuales.

Las ranuras flexibles son un tipo de compromiso especial:

• El compromiso dura solo 60 segundos.
• De ahí en adelante, puede cancelar las ranuras flexibles en cualquier momento.
• Se te cobra solo por los segundos en los que se implementó el compromiso.

Las ranuras flexibles están sujetas a la disponibilidad de la capacidad. No se garantiza el éxito de los intentos de comprar ranuras flexibles. Sin embargo, si logras comprar un compromiso, se garantizará la capacidad hasta que lo canceles. Para obtener más información, consulta la sección Ranuras flexibles.

En la siguiente tabla se muestra el costo de tu compromiso de ranura flexible.