Vertex AI Agent Builder の料金
料金は米ドル（USD）で��記されています。
一般提供（GA）の機能の料金は、2023 年 9 月 1 日に適用されます。
Vertex AI Agent Builder を使用すると、ML のスキルがまだ十分ではないデベロッパーでも、Google の基盤となる大規模言語モデル、検索技術、会話型 AI テクノロジーの力を活用して、エンタープライズ グレードの生成 AI アプリケーションを作成できます。
トライアル クレジットとサポート
Vertex AI Agent Builder で使用できる$ 1,000 分の無料トライアル クレジットを差し上げます。 これらのクレジットは、2023 年 7 月 18 日より Vertex AI Agent Builder でアカウントに登録した日から 1 年間有効です。
一般提供版の機能やプレビュー版のパッケージと料金についてご不明な点がございましたら、
詳細については、Google Cloud セールスチーム にお問い合わせください。
Vertex AI エージェントの料金
Vertex AI Agent Builder は、データストアに含めるコンテンツ（ウェブサイト、ドキュメント）に基づいて回答を生成する仮想エージェント（chatbot）を迅速に構築する機能を提供します。Vertex AI エージェントを使用すると、新しい Dialogflow CX 仮想エージェントを作成するか、既存の Dialogflow CX 仮想エージェントに機能を追加できます。
Dialogflow CX の仮想エージェントに生成 AI 機能を追加するには、生成フォールバックを活用します。生成フォールバックは、大規模言語モデル（LLM）を使用して、ユーザーのインテントに対応していないシナリオを適切に処理します。 ジェネレーターを使用すると、bot の作成者は会話フローの任意の場所に生成アクションを挿入できます。会話の要約、インタラクションのパーソナライズ、複数の LLM 呼び出しの連結による生成ワークフローの作成などです。
Vertex AI Agents GA 機能の料金
| Vertex AI エージェント チャット* | $12.00 / 1,000 クエリ** |
|---|---|
| Vertex AI エージェント ボイス* | $0.002 / 秒† |
| Dialogflow CX Chat***（Chat 向けの標準の非生成 AI 機能） | 1,000 件のクエリあたり $7.00** |
| Dialogflow CX Voice***（標準、生成 AI ではない Voice 向け AI 機能） | $0.001 / 秒† |
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*すべての生成 AI 機能 - データストア エージェント、生成フォールバック、生成ツール、エージェント アプリは、Vertex AI エージェントのチャットおよび音声 SKU の料金に含まれます。1 つのリクエストで複数の生成 AI 機能を使用した場合、使用した機能ごとに個別に料金が発生します。 * お客様は、同じエージェントまたはフローで Dialogflow CX（非生成）と Vertex AI エージェント（生成）のクエリ/秒を組み合わせることができ、各機能セットの実際の使用量に対して自動的に課金されます。これにより、生成 AI を必要に応じて選択的に活用し、実際に使用した分だけを支払うことができます。 **リクエスト（またはクエリ）: 個々のリクエストまたはクエリごとに課金されます。 リクエストまたはクエリとは、API を使った直接的な呼び出しか、統合やコンソールを使った間接的な呼び出しかにかかわらず、Dialogflow サービスまたは Vertex AI エージェント サービスの API 呼び出しのことです。 たとえば、ユーザーが仮想エージェント（chatbot）に質問し、chatbot が応答する 1 つのリクエストです。ユーザーが chatbot とやり取りする際、タスクを完了するために複数のリクエストを送信することがあります。 † 音声認識、音声入力、STT、音声合成、TTS、電話通信が含まれます。課金対象のオーディオ処理の合計時間は、オーディオ処理前、オーディオ処理中、またはオーディオ処理後に発生する無料の非オーディオ処理（API レイテンシ、Webhook 処理など）とは無関係です。 * Dialogflow CX Chat と Dialogflow CX Voice は、1,000 ドルの無料トライアル クレジットの対象外です。Dialogflow CX には、この Vertex AI Agent Builder の無料トライアル クレジット プログラムと組み合わせることができる追加のトライアル クレジット プログラムがあります。Dialogflow CX の測定に関するその他の定義については、こちらをご覧ください。 |
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Vertex AI Agents の一般提供機能の料金例
意図ベースの回答と生成回答を組み合わせた例: ウェブサイトのカスタマー サポート
- 一部の顧客固有の質問（請求、支払い）には、意図に基づく決定論的フローが使用される
- インテントが定義されていないが、ウェブサイトに回答がある質問を処理するために使用される生成回答
前提:
- 年間 1 億件のウェブサイト アクセス
- 5% の訪問者が chatbot を使用し、1 回の使用あたり 3 件のクエリ、50% が生成ベース、50% がインテントベース
| SKU のボリ������� | レート | 正規料金合計 |
|---|---|---|
| Dialogflow CX チャット（インテントベース） | ||
| 年間 750 万 10 億*5% 使用*3 クエリ*50% インテントベース |
* 1,000 クエリあたり $7.00 = | $52,500 |
| Dialogflow CX エンタープライズ チャット（生成） | ||
| 年間 750 万件 1 億件*5% 使用*3 クエリ*50% 生成 |
* 1,000 クエリあたり $12.00 = | $90,000 |
| インデックス登録されたデータ | ||
| 50 GB（年額） 10 GB が無料なので、価格計算では 40 GB を使用 |
* $5.00 / GB * 12 か月 = | $2,400 |
Vertex AI Search の料金
Vertex AI Agent Builder は、ウェブサイト、非構造化データ、構造化データ向けの検索エンジンを迅速に構築して、情報を取得し、根拠のある回答を生成できます。Vertex AI Search で利用可能な機能の詳細をご確認ください。
Vertex AI Search の一般提供機能の料金
| Search Standard エディション | 1,000 クエリあたり $2.00 | |
|---|---|---|
| Search Enterprise エディション | 1,000 クエリあたり $4.00 | |
| LLM アドオン （Standard エディションと Enterprise エディションの両方に追加可能） |
基本 | ユーザー入力クエリ 1,000 件あたり$4.00 追加 |
| 上級者向け | ユーザー入力クエリ 1,000 件あたり +$10.00 | |
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Search Standard Edition – 非構造化検索機能 Search Enterprise Edition – 非構造化検索 + ウェブサイト検索機能 基本 LLM アドオン – 単純な単一/マルチターンクエリに回答と要約を提供。単純なクエリ、複合クエリ、長いクエリ、マルチターンクエリを処理する機能。TextBison、Gemini 1.0 Series、Gemini 1.5 Flash などのモデルをサポート（リンク） 高度な LLM アドオン - マルチホップクエリ（2 つ以上のネストされた質問を含むクエリ。1 つの質問に対する回答が次の質問の回答を明確にする）に回答と要約を提供。TextBison、Gemini 1.0 Series、Gemini 1.5 Flash などのモデルをサポート（リンク）ホップ数ではなく、ユーザー入力クエリ数に基づいて課金 限定公開プレビュー – 構造化検索 + 新世代 AI 機能（最新の機能については営業担当者にお問い合わせください） クエリ: リクエストまたはクエリ入力ごとに課金 リクエストまたはクエリとは、API を使った直接的な呼び出しか、統合やコンソールを使った間接的な呼び出しかにかかわらず、Enterprise Search への API 呼び出しのことです。 たとえば、ユーザーが自然言語で質問し、検索エンジンが応答するクエリが 1 つの場合。 LLM アドオンは 生成 AI を使用するための処理を強化するために、 feature、 LLM アドオンは、Search Standard エディションまたは Search Enterprise エディションのいずれかと区別して使用��きます。 例: 要約リクエストを使用した Search Enterprise クエリの実行 = 1 つの Search Enterprise クエリ + 1 つの LLM アドオン クエリ |
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Vertex AI Search の一般提供機能の料金例
非構造化データの例 : ドキュメント検索
前提条件:
- 1,000 万件の Standard Edition クエリ / 年
- 1,000 万件の Enterprise エディション クエリと 1,000 万件の LLM 要約クエリ（年間）
- 10 万ドキュメント（各 1 MB 程度）
| SKU のボリューム | レート | 正規料金合計 |
|---|---|---|
| 標準検索 | ||
| 1,000 万 / 年 | * 1,000 クエリあたり $2.00 = | $20,000 |
| Enterprise を検索 | ||
| 1,000 万 / 年 | * 1,000 クエリあたり $4.00 = | $40,000 |
| 基本的な検索 LLM アドオン 各クエリは Standard クエリまたは Enterprise クエリに追加されます |
||
| 1,000 万 / 年 | * +$4.00 / ユーザー入力クエリ 1,000 件 = | $40,000 以上 |
| 高度な検索 LLM アドオン 各クエリは Standard クエリ��たは Enterprise クエリに追加されます |
||
| 1,000 万 / 年 | * +$10.00 / ユーザー入力クエリ 1,000 件 = | $100,000 以上 |
| インデックス登録されたデータ | ||
| 100 GB / 年 10 GB が無料なので、料金計算では 90 GB を使用 | * $5.00 / GB * 12 か月 = | $5,400 |
データ インデックスの料金
Vertex AI Agent Builder インデックス データ ストレージの料金設定
| インデックス登録されたデータ | $5.00 / GiB / 月 |
|---|---|
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*1 か月あたり 10 GiB の無料割り当てを利用可能 **Vertex AI Agent Builder 全体で共有 ***ストレージは、500 キビバイト（KiB）×「ウェブサイトのページ数」で計算されます。 1 KiB は 1,024 バイトです。（500 KiB は約 0.000477 GiB なので、データ インデックス処理は 1,000 ページのウェブサイトの場合は月額 2.38 ドルです）。 |
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医療向け Vertex AI Search の料金
Vertex AI Search for Healthcare は、医療用に調整された検索エンジンを医療データで迅速に構築する機能を提供します。
| Healthcare 検索 | $20.00 / 1,000 クエリ |
|---|
Vertex AI Search for Healthcare には、生成 AI による回答、インデックスへのストリーミング更新などのプレビュー版の機能が含まれています。これらの機能は、一般提供が開始された時点で、現在の表示価格とは異なる料金になる場合があります。
Healthcare Search の料金の例
前提条件:
ヘルスケア検索リクエスト 1 か月あたり 1,000,000 件
1,000 GiB の医療データの索引
| SKU のボリューム | レート | 正規料金合計 |
|---|---|---|
| 1,000,000 件の検索 | $20/1,000 | $20,000 |
| 1,000 GiB | $5/GiB | 5,000 ドル |
Vertex AI Search for Media の料金
Vertex AI Search for Media を使用すると、Google のクエリとコンテキストの理解を活用して、メディアサイト全体で検索結果の関連性を高めることができます。
| Vertex AI Agent Builder: データ インデックス | 1 GB あたり月額 $5.00 |
|---|---|
| Vertex AI Search: Media Search API リクエスト数 | 1,000 クエリあたり $2.00 |
メディア向けの Vertex AI Search のレコメンデーションの料金
Media Recommendations のオペレーションに料金が発生するのは、トレーニングを行う場合、チューニングを行う場合、recommend メソッドを呼び出して予測をリクエストする場合のみです。ユーザー イベントまたはドキュメント情報のインポートまたは管理は、無料でご利用いただけます。
トレーニングの費用（1 ノード、1 時間あたり）は、モデルがアクティブにトレーニングされている場合、またはトレーニングを再開するためのリクエストを送信している場合、毎日発生します。モデルを一時停止または削除すると、費用は発生しなくなります。詳しくは、トレーニングの管理に関するドキュメントをご覧ください。
アクティブなモデルのチューニングの費用（1 ノード、1 時間あたり）は、チューニングが完了したあとで発生します。途中まで行ったチューニングに対して費用が発生するのは、チューニング中にモデルを一時停止するか削除した場合のみです。この場合、モデルのチューニングが停止される前に消費されたノード時間に対して、費用が発生します。チューニングの管理に関するドキュメントをご覧ください。
| 1 か月あたりの予測リクエストの数 | 予測 1,000 件あたりの料金 |
|---|---|
| 20,000,000 件目まで | $0.27 |
| 次の 280,000,000 件 | $0.18 |
| 300,000,000 件目以降 | $0.10 |
| 機能 | 料金 |
| トレーニングとチューニング | 1 ノード、1 時間あたり $2.50 |
メディアの推奨事項の料金例
前提条件:
1 か月あたり 1 億の予測リクエスト
1 日 1 回モデルをトレーニングし、1 日 1 回自動的に再トレーニング
1 か月あたりのモデルのトレーニングは約 500 ノード時間、モデルのチューニングは 100 時間
| SKU のボリューム | レート | 正規料金合計 |
|---|---|---|
| 最初の 2,000 万件の予測 | * 1,000 件の予測あたり $0.27 = | $5,400 |
| 次の 2 億 8,000 万件の予測 | * 1,000 件の予測あたり $0.18 = | $50,400 |
| 次の 7 億件の予測 | * 1,000 件の予測あたり $0.10 = | $70,000 |
| 500 ノード時間（トレーニング） | * $2.50 / 時間 = | 1,250 ドル |
| 100 ノード時間（チューニング） | * $2.50 / 時間 = | $250 |
| 合計 | $127,300 | |
Google Cloud Observability の料金
Media Recommendations は、不正な JSON を含むユーザー イベント リクエストや、マイナス料金のドキュメントのインポート リクエストなど、エラーにつながる各 API リクエストについて、Google Cloud Observability にエラーを記録します。また、インポートされたデータストアにないドキュメントを使用したすべての予測リクエスト エラーも記録します。
Google Cloud Observability では、保存されたログと、デフォルトの保持期間を超えて保持されたログが GiB 単位で課金されます。無料割り当てとデータ保持の詳細については、Google Cloud Observability の料金ページをご覧ください。
ロギングデータのサイズは JSON ペイロードのサイズによって変化しますが、1 GiB は約 200,000 件の Media Recommendations エラーに相当します。
Grounded Generation API の料金
Grounded Generation API を使用すると、Google 検索の情報や独自のデータを使用して、プロンプト���対する生成回答を作成できます。
| 入力プロンプト（ユーザー プロンプト、システム指示、インライン グラウンディング ファクトを含む） | 選択した Gemini モデルの料金���課金されます。 |
| 出力 | 選択した Gemini モデルの料金が課金されます。 |
| 独自の取得データに基づくグラウンディングのための Grounded Generation | 2.50 ドル / 1,000 リクエスト |
| Google 検索でのグラウンディングのための Grounded Generation | Google 検索でのグラウンディングをご覧ください。 |
| データ取得の追加料金は、選択した取得システム（Vertex AI Search など）によって決まります。 | |
例 1: Vertex AI Search とインライン グラウンディング ファクトに基づくグラウンディング
ユーザーは Vertex AI Search と追加の根拠となる事実を使用して、根拠のある回答を生成します。各入力プロンプトは 2,500 文字（インラインの根拠となる事実を含む）、各出力プロンプトは 200 文字です。ユーザーは Gemini 1.5 Flash を選択しています。
| リクエストごとのボリューム | リクエスト 1,000 件あたりの料金 | |
|---|---|---|
| 入力プロンプト | 2,500 文字 | 1,000 リクエスト × 1,000 文字あたり $0.000125 × リクエストあたり 2,500 文字 = $1,000 リクエストあたり $0.3125 |
| 出力 | 半角 200 文字（全角 100 文字） | 1,000 リクエスト × 1,000 文字あたり $0.000375 × リクエストあたり 2 文字 = $1,000 リクエストあたり $0.075 |
| 独自の取得データに基づくグラウンディングのための Grounded Generation | 1 件のリクエスト | 1,000 リクエストあたり$2.50 |
| データ取得: Vertex AI Search（Enterprise エディション） | 1 件のリクエスト | 1,000 リクエストあたり$4.00 |
| 合計: リクエスト 1,000 件あたり $6.8875 |
例 2: Google 検索でのグラウンディング
ユーザーは Google 検索を使用して根拠のある回答を生成します。入力プロンプトは 500 文字、出力プロンプトは 200 文字です。ユーザーは Gemini 1.5 Flash を選択しています。
| リクエストごとのボリューム | リクエスト 1,000 件あたりの料金 | |
|---|---|---|
| 入力プロンプト | 500 文字 | 1,000 リクエスト × 1,000 文字あたり $0.000125 × リクエストあたり 500 文字 = $1,000 リクエストあたり $0.0625 |
| 出力 | 半角 200 文字（全角 100 文字） | 1,000 リクエスト × 1,000 文字あたり $0.000375 × リクエストあたり 200 文字 = $1,000 リクエストあたり $0.075 |
| Google 検索でのグラウンディングのための Grounded Generation | 1 件のリクエスト | リクエスト 1,000 件あたり$35.00 |
| 合計: リクエスト 1,000 件あたり $35.1375 |
Grounding API の料金を確認
グラウンディングの確認では、テキスト（回答候補）が与えられた参照テキスト（事実）にどの程度根拠があるかを判断できます。
| 根拠を確認 | 回答の 1,000 文字あたり $0.00075 |
Document AI 機能の料金
Document AI のすべての機能の料金に関する詳細については、Document AI の料金ページをご覧ください。
Vertex AI Search と統合され、Vertex AI Search を通じて課金される Document AI 機能については、以下の表をご覧ください。
テキストをデジタル化
| プロセッサ | 1 ～ 5,000,000 ページ以上/月 * | 5,000,001 ページ以上/月 |
|---|---|---|
| Enterprise Document OCR プロセッサ | 1,000 ページあたり $1.50 | 1,000 ページあたり $0.60 |
ドキュメントから構造とエンティティを抽出
| レイアウト解析（初期チャンキングを含む） | 1,000 ページあたり $10 |
*ページのサイズはファイル形式によって異なります。
画像（JPEG/JPG、PNG、BMP、HEIF）: 画像ごとに 1 ページ
PDF: PDF の各ペー��� = 1 ページ
TIFF: TIFF 内の各画像 = 1 ページ
Word（DOCX）: 最大 3,000 文字 = 1 ページ
Excel（XLSX）: 各タブ = 1 ページ
PowerPoint（PPTX）: スライド 1 枚 = 1 ページ
HTML: 最大 3,000 文字 = 1 ページ
解析済みドキュメント: 最大 3,000 文字 = 1 ページ
Ranking API の料金
Ranking API は、ドキュメントのリストを受け取り、ドキュメントがクエリにどれだけ関連しているかに基づいて、それらのドキュメントのランク付けを変更します。
ドキュメントとクエリの意味的な類似性のみを考慮するエンベディングと比較して、Ranking API は、ドキュメントが特定のクエリにどれだけ適切に回答しているかを正確にスコアリングできます。
ランキング API は、最初の候補ドキュメントのセットを取得した後に、検索結果の品質を向上させるために使用できます。
ドキュメントのランク付け
| ランキング | クエリ 1,000 件あたり $1 |
|---|
クエリは最大 100 個のドキュメントを持つように定義されていますが、ユーザーはクエリごとに 100 個を超えるドキュメントを指定できます。100 ドキュメントを超えて指定した場合、100 ドキュメントごとに 1 ずつ料金が増加します。
次に例を示します。
132 ドキュメントをランク付け = 2 クエリ
ランク付けするドキュメント数 = 200 = クエリ数
ランク付けするドキュメント数 399 = クエリ数 4
401 ドキュメントをランク付け = 5 クエリ