Nagbibigay ang AI Perks ng access sa mga eksklusibong diskwento, kredito, at deal sa mga AI tool, cloud service, at API upang matulungan ang mga startup at developer na makatipid.
Magkano ang Halaga ng Libreng Vertex AI Credits?
Ang Vertex AI credits ay nagkakahalaga ng hanggang $100,000 para sa mga kwalipikadong startup, at ito ang pinaka-flexible na malaking AI grant na magagamit dahil ang parehong balanse ay nagagamit sa maraming model vendor sa halip na isa.
Iyon ang bahaging minamaliit ng mga founder. Karamihan sa mga model credits ay nagbubuklod sa iyo sa isang provider lamang. Ang Vertex AI credit ay sumasaklaw sa sariling mga modelo ng Google, mga third-party na modelo na inaalok sa pamamagitan ng Model Garden kasama ang Claude ng Anthropic, at mga open-weight na pamilya tulad ng Llama at Mistral, na may availability na nag-iiba-iba bawat rehiyon at nagbabago sa paglipas ng panahon.
Isang pool, maraming vendor. Ang pagiging flexible na iyon ang tunay na headline, hindi ang halaga sa dolyar.
Ang pagiging kwalipikado ay nakasalalay sa yugto, pagpopondo, at kung paano mo naabot ang programa, at ang mga patakarang iyon ay mas madalas na nagbabago kaysa sa mismong halaga ng credit. Sinusubaybayan ng AI Perks ang kasalukuyang mga tuntunin kasama ang $7.7M na credits sa 194 na kumpanya.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Vertex AI $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Para Saan Talaga ang Vertex AI
Ang Vertex AI ay ang managed platform ng Google Cloud para sa pagtawag, pag-tune, pag-grounding, at pag-deploy ng mga modelo, kaya ang binibili mo ay ang operational layer sa paligid ng isang modelo kaysa sa modelo mismo.
Sa praktikal na paraan, ang layer na iyon ay sumasaklaw sa:
- Isang API surface sa maraming model vendor, kaya ang pagpapalit ng mga modelo ay isang pagbabago sa configuration kaysa sa pagsusulat muli
- Tuning at evaluation, kaya maaari mong sukatin ang isang pagbabago sa halip na manghula
- Retrieval, kabilang ang vector search at managed RAG tooling
- Deployment, kabilang ang online endpoints, batch prediction, at reserved throughput
- Governance, kabilang ang IAM, pribadong networking, data residency, at audit logging
Narito ang tapat na pagsubok sa pag-adopt. Kung ang iyong produkto ay nagpapadala ng mga prompt sa isang modelo at binabasa ang sagot, ang isang direktang API key ay mas simple at karaniwang mas mura. Nakukuha ng Vertex AI ang pagiging kumplikado nito kapag kailangan mo ng higit sa isang vendor, mga kontrol ng enterprise na itatanong ng isang mamimili, o retrieval at evaluation na kung hindi man ay gagawin mo mismo.
Kung Paano Gumagana ang Gastos ng Vertex AI sa Malakihang Paggamit
Ang Vertex AI ay naniningil sa dalawang magkaibang orasan: token-metered usage na lumalaki kasama ng trapiko, at node-metered infrastructure na naniningil kahit na dumating ang trapiko o hindi. Ang pagkalito sa dalawang ito ay kung paano nauubos ng mga team ang anim na bilang na balanse sa isang produkto na hindi pa ginagamit ng sinuman.
| Driver ng Gastos | Paano Ito Naniningil | Paggana sa Malakihang Paggamit |
|---|---|---|
| Generative model calls | Bawat input at output token | Lumalaki kasama ng trapiko, bumababa sa zero kapag idle |
| Naka-deploy na custom endpoints | Bawat node-hour habang naka-deploy | Fixed, naniningil ng 3am kahit walang user |
| Pag-serve ng vector search index | Bawat node-hour habang ang index ay naka-serve | Fixed, tumataas habang lumalaki ang index |
| Tuning at training jobs | Bawat accelerator-hour para sa trabaho | Spiky, isang sweep ay malaking line item |
| Batch prediction | Bawat token, karaniwang mas mababa sa online rates | Pinakamurang paraan para sa anumang hindi hinihintay ng sinuman |
| Grounded at search-backed calls | Bawat request, bukod pa sa mga token | Maaaring doblehin ang unit cost ng isang naive RAG loop |
Tatlong kahihinatnan na sulit pagdisenyuhan.
Ang idle infrastructure ang pangunahing tagas. Ang isang demo endpoint na naiwang naka-deploy sa isang tahimik na quarter ay maaaring kumonsumo ng mas maraming credit kaysa sa produktong nagsisilbi sa trapiko. Ang token spend ay self-limiting, ang node spend ay hindi.
Nangingibabaw ang output tokens. Sa karamihan ng mga frontier model, ang output ay mas mahal kaysa sa input, kaya ang isang system na nagbabalik ng prosa kung saan maaari namang maging structured field ay kung saan tahimik na nawawala ang margin.
Ang caching at batching ang dalawang pinakamalaking lever. Binabawasan ng context caching ang gastos sa muling pagpapadala ng parehong mahabang prefix sa bawat tawag, at ang batch mode ay nagdi-discount ng mga trabahong hindi user-facing. Pareho silang mga desisyon sa configuration, hindi pagsusulat muli.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Vertex AI $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Kung Ano Talaga ang Mabibili ng $100,000 na Vertex AI Credits
Ang $100,000 na balanse ay maaaring ang karamihan sa isang taong runway o dalawang buwan nito, depende halos sa kung ang iyong gastos ay token-metered o node-metered.
| Hugis ng Workload | Ano ang Humigit-kumulang na Kinakatawan ng $100,000 |
|---|---|
| Prompt-only na produkto sa isang mid-tier na modelo | Maraming buwan, kadalasan ang buong pre-revenue year |
| RAG na produkto na may grounded retrieval | Makabuluhang runway kung naka-cache ang retrieval |
| Laging naka-deploy na custom endpoints, multi-region | Mas kaunti kaysa sa inaasahan, karamihan ay fixed burn |
| Fine-tuning at evaluation cycles | Isang tunay na budget sa pananaliksik, nauubos sa mga spike |
| Image o video generation sa volume | Ang pinakamabilis na paraan para maubos ang buong balanse |
Ang mga gitnang hilera ang kung saan nagkakamali ang mga pagtatantya. Maingat na mino-model ng mga team ang kanilang token cost, pagkatapos ay nagde-deploy ng tatlong endpoints at isang laging naka-serve na index at nadidiskubre na ang fixed layer ang mas malaking numero. Bago mag-apply, alamin kung anong orasan ang ginagamit ng iyong arkitektura, pagkatapos ay itugma ang programa dito gamit ang mga filter ng kategorya sa AI Perks.
Ano ang Nagiging Stack ng Vertex AI Credits
Ang Vertex AI credit ay sumasaklaw sa Google line ng iyong bill at wala sa apat na iba pa, kaya naman ang mga credit ay kinokolekta nang pa-set kaysa sa isa-isa.
Ang isang tipikal na AI product sa ika-labindalawang buwan ay nagbabayad para sa:
- Model access, bahagyang sa Vertex AI, bahagyang direkta sa isang pangalawang vendor bilang plano sa redundancy
- Compute para sa training, batch jobs, at anumang hindi nabibilang sa isang managed endpoint
- Data, ibig sabihin ay Postgres, isang vector store, at isang warehouse
- Tooling, ibig sabihin ay observability, evaluation, at coding assistants
- Delivery, ibig sabihin ay hosting, CDN, at email
Bawat isa sa mga layer na iyon ay may mga kumpanyang nagpapatakbo ng mga credit program, at karamihan sa mga ito ay tugma sa isang cloud grant dahil hiwalay ang kanilang paniningil. Ang mga team na nakakakuha ng product-market fit nang walang bridge round ay karaniwang nagtataglay ng apat o lima na medium grants nang sabay-sabay, hindi isa lang na malaki. Umiiral ang AI Perks para ipakita kung aling mga kombinasyon ang live at aling mga layer ang naiwan mong hindi sakop.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Vertex AI $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Ano ang Nagkakamali ng mga Founder Tungkol sa Vertex AI Credits
Ang pinakamahal na pagkakamali ay ang pagsisimula ng credit clock bago pa man magkaroon ng workload na paggagamitan nito. Ang mga credit ay may time-boxed, at ang isang malaking balanse na nagsimulang tumatakbo sa panahon ng prototype phase ay karamihan ay nag-e-expire nang hindi nagagamit.
Pagkalito sa free tier sa Vertex billing. Ang mga libreng developer surfaces ng Google ay ibang produkto mula sa binayarang Vertex AI usage sa loob ng isang Cloud project. Ang mga prototype na binuo sa free tier ay nagdadala ng quota at pricing assumptions na hindi nananatili sa paglipat, at iba ang pagkilos ng rate limits kapag dumating na ang totoong trapiko.
Pag-iwan sa mga endpoint at index na naka-deploy. I-undeploy ang anumang hindi nagsisilbi. Ang isang gawi na ito ay mas mahalaga kaysa sa anumang prompt optimization na gagawin ng karamihan sa mga team.
Pag-aakala na lahat ng modelo at rehiyon ay sakop. Ang credit ay nalalapat sa Google Cloud billing, ngunit ang mga partikular na modelo, rehiyon, at third-party listings sa Model Garden ay maaaring magkaroon ng sarili nitong mga tuntunin. I-verify bago ka magdisenyo ng isang arkitektura sa paligid ng isang modelo.
Pagturing sa mga credit bilang libreng pera. I-instrument ang cost per request mula Linggo uno. Itinatago ng mga credit ang iyong unit economics sa eksaktong tagal ng kanilang pag-iral, at ang mga team na napapahamak ay ang mga unang nakakakita ng totoong bill sa parehong sandali na nakakakita sila ng totoong invoice mula sa kanilang mga customer.
Pag-apply sa isang programa lamang. Magkakaiba ang mga pamantayan sa pag-apruba, at ang tatlong pag-apruba mula sa walong aplikasyon ay mas mahusay kaysa sa isa mula sa isa.
Ano ang Dapat Saklawin Kasama ng Vertex AI Credits
Ang cloud grant ay sumasaklaw sa model at infrastructure layers ng isang AI budget at wala sa iba pa, kaya ang kapaki-pakinabang na tanong ay kung aling mga layer ang hindi pa sakop kaysa kung aling iisang programa ang pinakamalaki. Ang mga kategoryang AI Tool at Cloud sa getaiperks.com ay kung saan naroon ang pinakamalaking balanse.
Nag-iiba-iba ang pagiging kwalipikado kaysa sa mga halaga. Nagkakaiba ang yugto, pagpopondo, at mga kinakailangan sa pagpaparehistro sa bawat programa, at ang kasalukuyang mga tuntunin ay nakalista bawat kumpanya sa AI Perks sa halip na hulaan.
Mas mahalaga ang timing kaysa volume. Ang isang grant ay nagkakahalaga lamang ng iyong nagastos sa loob ng window nito, kaya ang isang balanse na naitugma sa quarter na aktwal mong ipapadala ay mas mahalaga kaysa sa dalawang hawak nang sabay-sabay at naiwang mag-lapse nang magkasama.
Takpan ang mga layer, hindi ang mga headline. Ang isang $100,000 na cloud grant plus wala nang iba ay mag-iiwan pa rin sa iyo na nagbabayad para sa iyong database, iyong observability, at iyong pangalawang model vendor.
Nagbabago ang mga tuntunin. Ang mga programa sa infrastructure at AI credit ay nagbabago ng mga halaga at pagiging kwalipikado nang ilang beses sa isang taon, kaya ang isang listahan na nasuri nang isang beses ay luma na.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Vertex AI $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Madalas Itanong
Magkano ang halaga ng libreng Vertex AI credits?
Hanggang $100,000 para sa mga kwalipikadong startup, karaniwang ibinibigay bilang Google Cloud credit na nagagamit sa Vertex AI at iba pang mga serbisyo sa Cloud. Kung gaano ito kalayo ay depende sa kung ang iyong gastos ay token-metered o node-metered. Ang mga kasalukuyang halaga at pagiging kwalipikado ay sinusubaybayan sa getaiperks.com.
Ano ang sakop ng Vertex AI credits?
Generative model calls, tuning at training jobs, batch prediction, vector search, naka-deploy na endpoints, at ang mga nakapalibot na Google Cloud services na ginagamit ng iyong aplikasyon. Dahil ito ay Cloud credit kaysa sa single-vendor model credit, sinasakop din nito ang storage, networking, at data costs na kasama ng model layer.
Maaari ko bang gamitin ang Vertex AI credits para sa Claude at iba pang non-Google models?
Sa pangkalahatan oo. Ang Model Garden ay naglilista ng mga third-party at open-weight na modelo kasama ang sariling mga modelo ng Google, at ang paggamit ay naniningil sa pamamagitan ng Google Cloud. Nag-iiba-iba ang availability at mga tuntunin depende sa modelo at rehiyon, kaya kumpirmahin na inaalok ang iyong partikular na modelo kung saan ka magde-deploy bago gumawa ng arkitektura sa paligid nito.
Libre bang subukan ang Vertex AI nang walang credits?
Nag-aalok ang Google Cloud ng trial credit para sa mga bagong account at ang ilang serbisyo ay may libreng allowance sa paggamit, na siyang normal na paraan upang masuri bago mag-apply para sa isang mas malaking grant. Iyon ay isang hiwalay na surface mula sa isang startup credit program, na may ibang mga limitasyon. Tingnan kung ano ang kasalukuyang magagamit sa getaiperks.com.
Nag-stack ba ang Vertex AI credits sa OpenAI o Anthropic credits?
Oo, at dapat. Magkaiba ang mga bill na iyon: ang Vertex AI credit ay sumasaklaw sa Google Cloud, habang ang mga direct model credit ay sumasaklaw sa mga tawag sa sariling API ng vendor na iyon. Ang paghawak sa pareho ay nagbibigay sa iyo ng pangalawang vendor para sa redundancy at pricing leverage. Sinusubaybayan ng AI Perks ang $7.7M sa 194 na kumpanya sa getaiperks.com.
Bakit lumaki ang aking Vertex AI bill habang nanatiling pare-pareho ang trapiko?
Halos palaging isang node-metered resource. Ang mga naka-deploy na endpoint, naka-serve na vector index, at reserved throughput ay naniningil kada oras anuman ang mga request, kaya ang isang tahimik na buwan ay nagkakahalaga ng pareho ng isang abalang buwan. I-undeploy ang anumang hindi nagsisilbi ng trapiko at ilipat ang mga hindi agarang trabaho sa batch.
Mag-subscribe sa getaiperks.com →
Bumuo sa Vertex AI. Hayaan ang mga credits na magdala ng model layer.
