オプション A が正しいのは、Cortex Search Service ではサービスを更新するために仮想ウェアハウスが必要であり、初期化時と更新時に基本オブジェクトに対してクエリが実行されるため、計算コストが発生するからです。オプション B が正しいのは、埋め込みモデルのコストが異なるからです。たとえば、「snowflake-arctic-embed-m-v1.5」は 100 トークンあたり 0.03 クレジットかかるのに対し、「voyage-multilingual-2」は 100 トークンあたり 0.07 クレジットかかります。英語のみのデータに「snowflake-arctic-embed-m-v1.5」のようなコスト効率の良いモデルを選択すると、トークン コストを削減できます。オプション C が正しいのは、Snowflake では最適なパフォーマンスを実現するために、各 Cortex Search Service に MEDIUM より大きくない専用ウェアハウスを使用することを推奨しているからです。オプション D が正しいのは、Cortex Search Service が基本テーブルへの更新を検出して処理できるようにするには変更追跡が必要であり、これにより完全な再インデックスよりも効率的な増分更新が可能になります。選択肢Eは誤りです。Cortex Search Servicesでは、更新時の仮想ウェアハウスの計算コスト、入力トークンごとの「EMBED_TEXT_TOKENS」コスト、およびインデックス化データ1GB/月あたり6.3クレジットの料金が発生します。インデックス化データの量は、影響が小さくなく、大きな影響を与えます。