Vertex AI Test 2026: Vorteile, Nachteile, Funktionen und Preise
Managing AI projects across multiple tools and cloud services can quickly become complex, especially as models scale and teams grow. Vertex AI is a machine learning software platform on Google Cloud that brings data preparation, training, deployment, and monitoring into one managed environment. It supports both predictive and generative AI workloads, helping teams reduce workflow fragmentation and operate at scale.
In this review, you’ll get an overview of Vertex AI’s features, use cases, pros and cons, and pricing to decide if it fits your needs.
Warum Sie unseren Software-Bewertungen vertrauen können
Wir testen und bewerten seit 2023 Software. Als Technologie-Führungskräfte wissen wir, wie kritisch und herausfordernd es ist, die richtige Entscheidung bei der Softwareauswahl zu treffen.
Wir investieren viel in gründliche Recherche, um unserer Zielgruppe zu helfen, bessere Kaufentscheidungen zu treffen. Wir haben über 2.000 Tools für verschiedene Technikanwendungsfälle getestet und mehr als 1.000 umfassende Softwarebewertungen geschrieben. Erfahren Sie wie wir transparent bleiben und unsere Methodik der Softwarebewertung.
Vertex AI Overview
Vertex AI is a computer vision and machine learning software platform on Google Cloud that brings together model training, deployment, generative AI, and MLOps in one managed environment. It offers access to Gemini and other models, along with scalable infrastructure for production AI workloads.
Its strengths include deep cloud integration and enterprise governance, though its usage-based pricing and cloud setup may require careful cost monitoring and technical familiarity.
pros
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Managed pipelines automate model training and deployment.
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AutoML supports custom model creation without deep coding.
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Model monitoring tools help track drift and performance.
cons
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Pricing structure is complex and hard to predict.
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Onboarding is challenging for teams new to Google Cloud.
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Limited transparency in resource usage and billing details.
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TestDevLab
Visit Website -
Site24x7
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GitHub Actions
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Unsere Bewertungsmethodik
Wie wir Werkzeuge testen & bewerten
Wir haben Jahre damit verbracht, unser System zur Softwareprüfung und -bewertung aufzubauen, zu verfeinern und zu verbessern. Das Bewertungsraster ist darauf ausgelegt, die Feinheiten der Softwareauswahl und Effektivität eines Tools einzufangen, wobei wir uns auf kritische Aspekte des Entscheidungsprozesses konzentrieren.
Nachfolgend sehen Sie genau, wie unser Test- und Bewertungssystem anhand von sieben Kriterien funktioniert. Es ermöglicht uns eine unparteiische Bewertung der Software basierend auf Grundfunktionalität, besonderen Funktionen, Benutzerfreundlichkeit, Onboarding, Kundensupport, Integrationen, Kundenbewertungen und Preis-Leistungs-Verhältnis.
Grundfunktionalität (25 % der Endbewertung)
Der Ausgangspunkt unserer Bewertung ist immer die Grundfunktionalität des Werkzeugs. Verfügt es über die grundlegenden Funktionen und Merkmale, die ein Benutzer erwarten würde? Sind grundlegende Funktionen auf höherpreisige Tarife beschränkt? Im Kern erwarten wir, dass ein Tool den Basisfähigkeiten seiner Konkurrenten standhält.
Besondere Features (25 % der Endbewertung)
Anschließend bewerten wir ungewöhnliche, herausragende Funktionen, die über die typische Grundfunktionalität von Tools dieser Art hinausgehen. Eine hohe Bewertung zeigt spezialisierte oder einzigartige Eigenschaften, die das Produkt schneller, effizienter oder für den Nutzer wertvoller machen.
Wir bewerten außerdem, wie einfach sich das Tool mit anderen üblichen Werkzeugen im Technologie-Stack integrieren lässt, um die Funktionalität und den Nutzen der Software zu erweitern. Tools mit vielen nativen Integrationen, Drittanbieter-Anbindungen und API-Zugang zur Erstellung kundenspezifischer Integrationen erhalten die besten Bewertungen.
Benutzerfreundlichkeit (10 % der Endbewertung)
Wir betrachten, wie schnell und einfach Aufgaben aus dem Bereich der Grundfunktionalität mit dem Tool erledigt werden können. Gut bewertete Software ist durchdacht gestaltet, intuitiv bedienbar, bietet mobile Apps, Vorlagen und lässt relativ komplexe Aufgaben einfach erscheinen.
Onboarding (10 % der Endbewertung)
Wir wissen, wie wichtig die schnelle Einführung eines neuen Tools für das Team ist, daher bewerten wir, wie leicht sich ein Werkzeug mit minimalem Training erlernen und nutzen lässt. Wir bewerten, wie schnell ein Teammitglied ohne Vorerfahrung anfangen kann. Hoch bewertete Lösungen benötigen wenig bis gar keine Unterstützung.
Kundensupport (10 % der Endbewertung)
Wir prüfen, wie schnell und einfach man bei Problemen Hilfe per Telefon, Live-Chat oder Wissensdatenbank erhält. Tools und Anbieter mit Echtzeit-Support werden besser bewertet, während Chatbots schlechter abschneiden.
Kundenbewertungen (10 % der Endbewertung)
Neben unserer eigenen Prüfung beziehen wir den Net Promoter Score aktueller und ehemaliger Kunden mit ein. Wir bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass sie sich erneut für das Werkzeug entscheiden würden. Hoch bewertete Software weist einen hohen Net Promoter Score auf.
Preis-Leistungs-Verhältnis (10 % der Endbewertung)
Abschließend vergleichen wir unter Berücksichtigung aller Kriterien den durchschnittlichen Preis der Einstiegspakete mit den Grundfunktionen und bewerten den Mehrwert aus den anderen Bewertungsbereichen. Software, die mehr fürs gleiche Geld bietet, schneidet besser ab.
Core Features
Gemini Multimodal Models
Access Google’s Gemini models for text, image, video, code, and multimodal generation. Developers can prompt, test, and build applications using Gemini through Vertex AI Studio and APIs.
Model Garden
Choose from 200+ first-party, third-party, and open models, including Gemini, Imagen, Claude, and Llama. Models can be tuned and customized for specific enterprise use cases.
Managed Training & Prediction
Train custom machine learning models using managed infrastructure and deploy them to production with scalable prediction services.
Integrated Notebooks & BigQuery
Work within Vertex AI Workbench or Colab Enterprise, with native BigQuery integration to unify data, experimentation, and deployment workflows.
MLOps & Model Lifecycle Management
Use built-in tools like Pipelines, Model Registry, Feature Store, and Evaluation to manage, automate, and monitor models across their lifecycle.
AI Agent Development
Build, deploy, and govern enterprise AI agents powered by Gemini models, designed for scalable, production-ready applications.
Ease of Use
Vertex AI offers a polished interface and guided workflows, but its usability depends heavily on your familiarity with Google Cloud. Many users appreciate the streamlined AutoML and Workbench environments for rapid prototyping, yet the platform’s depth and configuration options can feel overwhelming for newcomers. Documentation is thorough, but onboarding often requires cloud expertise and time to navigate the full range of features, making it best suited for technically proficient teams.
Integrations
Vertex AI integrates with BigQuery, Dataflow, Dataproc, Looker, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud SQL, and Datastore, among others.
Vertex AI also offers a robust API and supports connections with third-party integration tools.
Vertex AI Specs
- A/B Testing
- Analytics
- API
- Big Data
- Cloud Deployment
- Dashboard
- Data Export
- Data Import
- Data Mining
- Data Visualization
- External Integrations
- Local Deployment
- Multi-User
- Optimized Search Processing
- SAP Integration
- Sentiment Analysis
