Resumen de precios de Google Cloud Natural Language API
Google Cloud Natural Language API de un vistazo
The Natural Language provides a set of features for analyzing unstructured text. You pay only for the features you use with no upfront commitments.
| Nombre | Precio | Características |
|---|---|---|
| Free | GratisPor mes |
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| Standard Pricing | Paga según lo que usesPor mes | Su uso del Lenguaje Natural se calcula en términos de "unidades", donde una unidad es un documento enviado a la API de Lenguaje Natural para análisis, o una porción de un documento que tiene 1,000 caracteres de longitud.
Cuantas más unidades se evalúan utilizando las características a continuación, menos paga por unidad dentro de un mes.
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Precios y planes de Google Cloud Natural Language API
Alternativas de Google Cloud Natural Language API Mejor Valoradas
Google Cloud Natural Language API Comparaciones
Reseñas de precios de Google Cloud Natural Language API
I have tried both Google Cloud Natural Language API and Amazon Comprehend. I have observed that the Google Cloud API gives better results regarding Entity Detection and Sentiment Analysis. My use case was mainly to determine the entities, and Google Cloud's API worked better for that case.
Moreover, it is convenient to leverage with their easy-to-use REST API. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
From the price point, Google Cloud API is more expensive. They have only 5k character units in the monthly free tier, as compared to 50k units provided by Amazon. Also, the price per character unit is ~10x more than Amazon. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Los aspectos más útiles de usar la API de NLP de GCP son la interfaz de usuario/entorno integrado y el diseño simplificado. Las características clave son prominentes para localizar, mientras que las categorías de cada aplicación de características están bien ordenadas en una jerarquía de importancia.
Implementar NLP es sencillo pero requiere líneas de código extensas al usar otras API externas al GCP.
El soporte al cliente es eficiente debido al uso frecuente. Sin embargo, la habilidad técnica de cada agente de servicio al cliente varía significativamente según mi experiencia. Observé niveles variados de comprensión técnica del GCP entre el personal, que podría describir como degradada debido a mi último encuentro.
Uso periódicamente el GCP especialmente para entrenamiento/investigación, pero no en producción en este momento porque también uso la plataforma AWS, que está mejor simplificada en mi opinión, pero el GCP es más rentable. La plataforma Vertex AI es robusta e integra bien con otros proveedores de nube de ML y principales almacenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La desventaja de la API de GCP NLP es la sobrepoblación de las aplicaciones en cada categoría de características y el bajo rendimiento y la latencia de la red para los usuarios fuera de los EE. UU., con referencia particular a Nigeria y África en general. Es difícil optimizar la aplicación de ML debido al tiempo de inferencia retrasado, lo que tendría implicaciones para las aplicaciones de canalización de ML multihilo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
