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Calculadora de coste por tarea de un pipeline de vídeo con IA

Estima el coste medio de procesar una tarea de vídeo con IA combinando tiempo de GPU, cargos de modelo o API, almacenamiento o transferencia y un margen de sobrecostes. Es útil para equipos que necesitan comparar configuraciones de inferencia, fijar un coste interno por vídeo o comprobar si un flujo de trabajo sigue siendo viable al escalar. El resultado separa el coste base del recargo operativo para que puedas identificar qué componente pesa más y probar escenarios antes de contratar capacidad.

Costes por tarea

min
€/h
€
€
%
Resultado
—
Coste total estimado por tarea
Coste de GPU—
Coste base—
Sobrecoste—
Coste de 1.000 tareas—

1. Mide el tiempo de GPU. Usa el tiempo medio realmente consumido por una tarea completa de vídeo, no solo la duración del clip.

2. Indica el precio de cómputo. Introduce el coste efectivo por hora de la GPU o instancia acelerada.

3. Añade cargos variables. Incluye costes de modelo, API, almacenamiento y transferencia que se facturen por tarea.

4. Aplica el sobrecoste. Usa el porcentaje para aproximar orquestación, colas, reintentos u otros gastos compartidos.

5. Revisa el desglose. Compara el coste total con GPU, base y sobrecoste para localizar el principal impulsor.

La relación principal utilizada es:

Coste total = ((minutos GPU ÷ 60) × precio GPU/h + API + datos) × (1 + sobrecoste/100)

minutos GPU: tiempo de GPU utilizado por tarea, en minutos.

precio GPU/h: precio efectivo de una hora de GPU.

API: cargo de modelo o API por tarea.

datos: almacenamiento y transferencia imputados a la tarea.

sobrecoste: porcentaje adicional de costes operativos.

Supuesto: Se supone que los costes introducidos son promedios representativos y que el porcentaje de sobrecoste se aplica sobre todo el coste base.

Qué significa el resultado

El resultado representa un coste unitario estimado para una tarea de vídeo procesada con los parámetros indicados. Multiplicarlo por el volumen previsto permite preparar presupuestos de carga.

No incluye costes que no hayas introducido, como personal, licencias fijas, descuentos por compromiso o impuestos.

Datos: 6 min de GPU, 3,00 €/h, 0,20 € de API, 0,05 € de datos y 10 % de sobrecoste.

Cálculo: GPU = 6/60 × 3,00 = 0,30 €. Coste base = 0,30 + 0,20 + 0,05 = 0,55 €. Sobrecoste = 0,55 × 10 % = 0,055 €. Total = 0,605 €.

Resultado: aproximadamente 0,605 € por tarea, o 605 € por 1.000 tareas si se mantiene el mismo perfil.

¿Debo usar el precio de lista o mi precio real de GPU?

Usa el precio efectivo que pagas, incluidos descuentos o compromisos si se aplican de forma estable. Así el coste unitario reflejará mejor tu entorno.

¿Qué incluyo en el coste de datos?

Puedes imputar almacenamiento temporal, lectura/escritura y transferencia de red asociados a cada tarea. Si son despreciables, deja el valor en cero.

¿Cómo trato los reintentos fallidos?

Una opción práctica es incorporarlos al tiempo medio de GPU o al porcentaje de sobrecoste. Lo importante es no contabilizarlos dos veces.

¿Sirve para entrenamiento de modelos?

Está pensado para tareas repetibles de un pipeline de vídeo, normalmente inferencia o procesamiento. El entrenamiento suele requerir un modelo de costes por ejecución o por experimento.

¿Por qué el coste real puede diferir?

La utilización, el redondeo de facturación, el autoscaling, los descuentos y los cargos de red pueden variar. Utiliza medias observadas cuando dispongas de telemetría.