En resumen
Google Vertex AI es una plataforma de ML completa, pero requiere experiencia profunda en GCP, configuración compleja y una gestión de infraestructura significativa. Para equipos que desean inferencia de IA en producción sin la sobrecarga de MLOps, las alternativas incluyen WaveSpeed (más de 600 modelos pre-desplegados, se configura en minutos), Replicate (catálogo de código abierto) y Fal.ai (la inferencia serverless más rápida). Prueba cualquiera de ellas en Apidog antes de cambiar.
Introducción
Vertex AI es la plataforma empresarial de Google Cloud para el ciclo de vida completo del ML: entrenamiento, despliegue, evaluación y monitorización. Para organizaciones ya inmersas en el ecosistema de GCP que construyen pipelines de ML personalizados, es una opción sólida.
Para los desarrolladores que necesitan llamar modelos de IA y obtener resultados, Vertex AI introduce una complejidad innecesaria. Experiencia profunda en GCP, semanas de configuración para nuevos despliegues y una gestión de infraestructura que no desaparece. La dependencia de Google Cloud significa que tu equipo necesita habilidades de GCP incluso para tareas que no las requieren.
Qué hace Vertex AI
- Ciclo de vida completo del ML: Entrenamiento, evaluación, despliegue y monitorización
- Despliegue de modelos personalizados: Aloja tus propios modelos entrenados en la infraestructura de Google
- Acceso a la API de Gemini: Los propios modelos de Google a través de la misma plataforma
- Integración con GCP: Conectividad profunda con BigQuery, Cloud Storage y otros servicios de GCP
Dónde genera fricción para la mayoría de los equipos
- Se requiere experiencia en GCP: La configuración significativa requiere habilidades en Google Cloud
- Tiempo de configuración: Días o semanas antes de la primera inferencia en un nuevo modelo
- Dependencia del proveedor: Estrechamente ligado a la infraestructura y facturación de GCP
- Complejidad de costes: La fijación de precios de GCP es en capas; los costes reales son difíciles de predecir
- Excesivo para casos de uso solo de inferencia: Plataforma MLOps completa cuando solo necesitas una llamada API
Principales alternativas
WaveSpeed
Configuración: Clave API, primera solicitud en minutos Modelos: Más de 600, incluyendo exclusivos de ByteDance/Alibaba Precios: Pago por uso transparente, ahorro estimado del 40-60% frente a Vertex AI Dependencia del proveedor: Ninguna
WaveSpeed elimina por completo la dependencia de GCP. Sin cuenta de Google Cloud, sin roles de IAM, sin configuración de VPC. Obtienes una clave API y empiezas a hacer solicitudes.
El acceso exclusivo a modelos (Kling, Seedream, Alibaba WAN) es una ventaja que Vertex AI no puede igualar. Los modelos Gemini de Google son potentes, pero WaveSpeed proporciona el ecosistema completo de IA visual.
Replicate
Modelos: Más de 1.000 modelos de la comunidad Configuración: Minutos Dependencia de GCP: Ninguna
Replicate es el camino más sencillo para equipos que necesitan acceso a modelos de código abierto sin ninguna vinculación con un proveedor de la nube.
Fal.ai
Modelos: Más de 600 modelos serverless Velocidad: 2-3 veces más rápido que la inferencia en la nube estándar SLA: 99.99% de tiempo de actividad
Fal.ai iguala las garantías de fiabilidad de Vertex AI (99.99% frente al típico 99.9% de Vertex) siendo significativamente más sencilla de configurar y usar.
API de OpenAI
Modelos: GPT Image 1.5, GPT-4, Whisper y otros Documentación: La mejor documentación de API de su clase Dependencia de GCP: Ninguna
Para equipos que utilizan Vertex AI principalmente para el acceso a Gemini, la API de OpenAI proporciona una calidad de modelo comparable con documentación superior y una ruta de integración más sencilla.
Tabla comparativa
| Plataforma | Tiempo de configuración | GCP requerido | Modelos personalizados | Transparencia de precios |
|---|---|---|---|---|
| Vertex AI | Días-semanas | Sí | Sí | Complejo |
| WaveSpeed | Minutos | No | No | Simple |
| Replicate | Minutos | No | Sí (Cog) | Por segundo |
| Fal.ai | Minutos | No | Parcial | Por salida |
| API de OpenAI | Minutos | No | Ajuste fino | Por token |
Pruebas con Apidog
Vertex AI requiere autenticación de GCP (cuentas de servicio, tokens OAuth) antes de poder probar cualquier cosa. Las API alojadas utilizan autenticación simple de token Bearer.
Solicitud de prueba de WaveSpeed:
POST https://api.wavespeed.ai/api/v2/bytedance/seedream-4-5
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json
{
"prompt": "Un vestíbulo de edificio de oficinas profesional, estilo fotografía arquitectónica"
}
OpenAI GPT Image 1.5:
POST https://api.openai.com/v1/images/generations
Authorization: Bearer {{OPENAI_API_KEY}}
Content-Type: application/json
{
"model": "gpt-image-1.5",
"prompt": "Un vestíbulo de edificio de oficinas profesional, estilo fotografía arquitectónica",
"size": "1024x1024"
}
Crea entornos de Apidog para cada proveedor con API_KEY como variable secreta. Ejecuta tus prompts de producción en ambos y compara. No se requiere cuenta de GCP.
Migración desde Vertex AI
- Identifica tu uso de Vertex AI: ¿Qué modelos estás llamando? ¿Generación de imágenes, texto o modelos personalizados?
- Encuentra equivalentes: Mapea cada modelo a un equivalente en tu plataforma objetivo
- Actualiza la autenticación: Vertex usa credenciales de cuenta de servicio de GCP; las alternativas usan tokens Bearer
- Actualiza los puntos finales: Los puntos finales de Vertex AI siguen patrones de URL de GCP; actualiza a puntos finales HTTPS estándar
- Prueba con Apidog: Ejecuta tus consultas de producción en la nueva plataforma antes de migrar el tráfico
- Actualiza el análisis de respuesta: Las estructuras JSON difieren entre Vertex AI y las alternativas
Preguntas frecuentes
¿Puedo acceder a los modelos Gemini de Google sin Vertex AI?Sí. La API de Gemini de Google está disponible directamente a través de Google AI Studio con una autenticación más sencilla que Vertex AI.
¿Es Vertex AI más barato que las alternativas para cargas de trabajo de alto volumen?Para cargas de trabajo empresariales de muy alto volumen con descuentos por uso comprometido, Vertex AI puede ser competitivo en costes. Para cargas de trabajo variables sin uso comprometido, las alternativas de pago por uso suelen ser más baratas.
¿Qué hay de las características de monitorización y MLOps de Vertex AI?Estas características no tienen un equivalente en las APIs de inferencia simples. Si dependes de la gestión del pipeline de entrenamiento, la monitorización de modelos o las herramientas de explicabilidad de Vertex AI, necesitarías herramientas separadas para reemplazar esas capacidades.
¿Cuánto tiempo lleva realmente migrar desde Vertex AI?Para cargas de trabajo solo de inferencia, actualizar el punto final de la API y la autenticación suele llevar unas pocas horas. Una migración completa que incluya pruebas y la puesta en producción lleva de 1 a 3 días, dependiendo de la complejidad de la carga de trabajo.