Vertex AI Test 2026: Vorteile, Nachteile, Funktionen und Preise
Wir bewerten Tools unabhängig; Provisionen helfen, unsere Tests zu finanzieren. Siehe unsere Transparenzrichtlinie und unsere Methodik.
Vertex AI is a machine learning software from Google Cloud for data science and ML engineering teams that need a single platform to build, train, and deploy models at scale. I'd consider it over AWS SageMaker if your infrastructure is already on Google Cloud—the native integrations with BigQuery and Vertex AI Pipelines give you a more connected workflow than you'd get piecing together SageMaker's separate services.
Warum Sie unseren Software-Empfehlungen vertrauen können
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Unser Team testet und bewertet Software seit 2012. Als Tech-Führungskräfte wissen wir selbst, wie schwierig – und wichtig – es ist, die richtige Software auszuwählen.
Für diesen Leitfaden haben wir Tools mithilfe von praktischen Tests und unabhängiger Recherche bewertet und dabei unsere Bewertungskriterien angewendet.
Unsere Bewertungen spiegeln unser menschliches redaktionelles Urteilsvermögen wider, keine Verkaufsstrategie.
Expertenprüfer:
- Paulo Gardini MiguelTech-Direktor
Tim FisherVP für KI
Gabriel RosasTech Lead & Software-Architekt
Christhian GruhnTech Lead & Plattform-Architekt
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
- Managed pipelines automate model training and deployment.
- AutoML supports custom model creation without deep coding.
- Model monitoring tools help track drift and performance.
Cons
- Pricing structure is complex and hard to predict.
- Onboarding is challenging for teams new to Google Cloud.
- Limited transparency in resource usage and billing details.
Is Vertex AI Right For Your Needs?
Who Would be a Good Fit for Vertex AI?
Vertex AI is well suited for organizations running AI initiatives at scale, especially those operating within Google Cloud. It supports predictive and generative AI workloads, managed training pipelines, and enterprise MLOps across departments. Teams that require scalable infrastructure, centralized governance, and integration across cloud services will benefit most.
- AI & Generative AI TeamsTeams building large language models, multimodal systems, or AI agents can leverage managed training, evaluation, and Gemini model access.
- Healthcare & Life Sciences DepartmentsOrganizations handling sensitive clinical or research data can use Google Cloud’s compliance-backed infrastructure and monitoring tools.
- Retail & Ecommerce Data TeamsSupports demand forecasting, personalization, and computer vision workflows at scale.
- Financial Services & Insurance DivisionsModel monitoring, governance, and scalable compute align with regulated AI initiatives.
- Logistics & Supply Chain OperationsEnables predictive analytics and optimization models using large, distributed datasets.
- Government & Public Sector ProgramsAgencies running secure, cloud-based AI initiatives can leverage Google Cloud’s infrastructure and certifications.
- Budget-Constrained Educational ProgramsVariable cloud pricing may be difficult to manage for classroom environments.
Who Would be a Bad Fit for Vertex AI?
Vertex AI may not be ideal for teams with limited cloud experience, small-scale AI needs, or environments requiring fully on-prem deployment. Its pay-as-you-go pricing and cloud-native design are best suited for organizations prepared to manage cloud infrastructure.
- Small Teams with Limited AI ScopeThe platform’s scale and complexity may exceed basic project needs.
- Solo Developers or FreelancersEnterprise-level infrastructure and billing may not align with individual workloads.
- Organizations Requiring Fully On-Prem AIVertex AI is designed for Google Cloud and not intended for standalone on-prem deployment.
- Low-Volume Annotation ProjectsTeams needing simple labeling or lightweight workflows may not require full cloud AI infrastructure.
- Rapid Prototype-Only InitiativesTeams seeking minimal setup experimentation may prefer simpler, tool-specific platforms.
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: No
- Analytics: Yes
- API: Yes
- Big Data: Yes
- Cloud Deployment: Yes
- Dashboard: Yes
- Data Export: Yes
- Data Import: Yes
- Data Mining: Yes
- Data Visualization: Yes
- External Integrations: Yes
- Local Deployment: No
- Multi-User: Yes
- Optimized Search Processing: No
- SAP Integration: No
- Sentiment Analysis: No
