Bewertung Google Vertex AI Test 2026 — Preise, Funktionen & Alternativen

Vertex AI ist die einheitliche Machine-Learning-Plattform von Google Cloud zum Erstellen, Trainieren und Deployen von KI-Modellen in Produktion. Teams nutzen sie, um LLMs auf proprietären Daten feinabzustimmen, MLOps-Pipelines zu automatisieren und Enterprise-RAG-Anwendungen zu bauen. Der Model Garden bietet Zugang zu Gemini, PaLM, Llama, Mistral und über 150 Modellen, während AutoML das Training eigener Modelle ohne Code ermöglicht.

Nein. Vertex AI nutzt ein nutzungsbasiertes Preismodell ohne kostenlosen Plan; abgerechnet werden Compute, Training und Modellaufrufe, die Sie auf Google Cloud verbrauchen. Neue Google-Cloud-Konten erhalten eventuell Testguthaben, aber es gibt keine dauerhaft kostenlose Stufe. Da die Abrechnung mit der Nutzung skaliert, können die Kosten hoch und bei Skalierung schwer vorhersehbar sein.

Nein. Gemini ist eine Familie von KI-Modellen, während Vertex AI die Plattform ist, die sie hostet und bereitstellt. Über den Model Garden von Vertex AI rufen Sie Gemini neben PaLM, Llama, Mistral und über 150 weiteren Modellen auf und ergänzen MLOps, Grounding und Enterprise-Sicherheit. Kurz gesagt: Gemini ist eines der Modelle, die in Vertex AI laufen, kein Ersatz dafür.

ChatGPT ist eine einsatzbereite Chat-Anwendung auf Basis der Modelle von OpenAI. Vertex AI ist eine ML-Plattform für Entwickler und Unternehmen: Darauf bauen, optimieren und deployen Sie eigene KI-Systeme, mit Zugang zu Gemini, Llama, Mistral und über 150 Modellen sowie MLOps-Pipelines und SOC2/HIPAA-Compliance. ChatGPT bedient Endnutzer; Vertex AI bedient Teams, die KI in Produktion bringen.

Vertex AI rechnet nutzungsbasiert ab: Die Kosten entstehen durch Compute, Trainingsjobs und Modellaufrufe, die Sie ausführen, nicht durch ein festes Abo. Anspruchsvolle Workloads wie das Feintuning von LLMs oder das Bereitstellen großer Modelle in Produktion summieren sich schnell. Unsere Bewertung nennt hohe und schwer vorhersehbare Kosten bei Skalierung als echten Nachteil, neben der steilen Lernkurve.

Es gibt keinen Pauschalpreis. Vertex AI rechnet nutzungsbasiert in USD ab: Sie zahlen nur, was Sie verbrauchen, also Token- oder Aufrufpreise für gehostete Modelle plus Rechenzeit für das Trainieren und Bereitstellen eigener Modelle. Jedes Modell im Model Garden hat seinen eigenen Tarif. Die Gesamtkosten hängen von Ihrer Workload ab, was die Ausgaben bei Skalierung ohne genaues Monitoring schwer vorhersehbar macht.

Die nächsten Konkurrenten sind Amazon SageMaker und Azure Machine Learning, die entsprechenden ML-Plattformen von AWS und Microsoft. Je nach Bedarf eignen sich Hugging Face für offene Modelle und Hosting, Cohere für Enterprise-LLM-APIs oder Pinecone für die Vektorsuche in RAG-Stacks. Google Colab passt zu leichtem Experimentieren. Die richtige Wahl hängt von Ihrer Cloud, Ihrem Budget und dem benötigten MLOps-Umfang ab.

Ja, für den Enterprise-Einsatz. Vertex AI bietet SOC2- und HIPAA-Compliance, granulare IAM-Zugriffskontrolle und natives Grounding, damit Modelle aus Ihren eigenen Daten antworten. Als Teil von Google Cloud erbt es die Sicherheitsinfrastruktur des Anbieters. Die wichtigsten Vorbehalte sind eher betrieblich als sicherheitsbezogen: eine steile Lernkurve und ein möglicher Vendor Lock-in im Google-Ökosystem.

Ja. Vertex AI wird von Google im Rahmen von Google Cloud, der Enterprise-Cloud-Sparte, entwickelt und betrieben. Es integriert sich nativ in das übrige Google-Cloud-Ökosystem und bietet direkten Zugang zu Googles eigenen Modellen Gemini und PaLM sowie zu Drittanbieter- und Open-Source-Modellen wie Llama und Mistral über den Model Garden.

Es heißt weiterhin Vertex AI. Die Plattform wurde 2021 eingeführt und vereinte Googles frühere Produkte AI Platform und AutoML unter einem Namen, weshalb ältere Anleitungen noch diese früheren Marken nennen können. Heute ist Vertex AI das einheitliche ML-Angebot von Google auf Google Cloud und umfasst Model Garden, AutoML, MLOps-Pipelines und den Zugang zu Gemini und weiteren Modellen.