Các lựa chọn thay thế Google Vertex AI tốt nhất 2026: Dễ cài đặt hơn, không phụ thuộc GCP

Tóm tắt

Google Vertex AI là một nền tảng học máy (ML) toàn diện nhưng yêu cầu chuyên môn sâu về GCP, cấu hình phức tạp và quản lý hạ tầng đáng kể. Đối với các nhóm muốn triển khai suy luận AI trong sản xuất mà không gặp phải gánh nặng MLOps, các lựa chọn thay thế bao gồm WaveSpeed (hơn 600 mô hình được triển khai sẵn, thiết lập trong vài phút), Replicate (danh mục mã nguồn mở) và Fal.ai (suy luận serverless nhanh nhất). Hãy thử nghiệm bất kỳ lựa chọn nào trong số chúng bằng Apidog trước khi chuyển đổi.

Giới thiệu

Vertex AI là nền tảng doanh nghiệp của Google Cloud dành cho toàn bộ vòng đời học máy (ML): đào tạo, triển khai, đánh giá và giám sát. Đối với các tổ chức đã quen thuộc sâu sắc với hệ sinh thái GCP và đang xây dựng các quy trình ML tùy chỉnh, đây là một lựa chọn mạnh mẽ.

Đối với các nhà phát triển cần gọi các mô hình AI và nhận kết quả, Vertex AI tạo ra sự phức tạp không cần thiết. Chuyên môn sâu về GCP, hàng tuần thiết lập cho các triển khai mới và việc quản lý hạ tầng không hề biến mất. Sự phụ thuộc vào Google Cloud có nghĩa là nhóm của bạn cần kỹ năng GCP ngay cả đối với những tác vụ không yêu cầu chúng.

nút

Vertex AI làm gì

Vòng đời ML đầy đủ: Đào tạo, đánh giá, triển khai và giám sát
Triển khai mô hình tùy chỉnh: Lưu trữ các mô hình đã đào tạo của riêng bạn trên hạ tầng của Google
Truy cập API Gemini: Các mô hình riêng của Google thông qua cùng một nền tảng
Tích hợp GCP: Kết nối sâu sắc với BigQuery, Cloud Storage và các dịch vụ GCP khác

Những điểm gây khó khăn cho hầu hết các nhóm

Yêu cầu chuyên môn GCP: Cấu hình có ý nghĩa đòi hỏi kỹ năng về Google Cloud
Thời gian thiết lập: Từ vài ngày đến vài tuần trước khi suy luận lần đầu trên một mô hình mới
Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp: Gắn chặt với hạ tầng và thanh toán của GCP
Phức tạp về chi phí: Giá của GCP có nhiều lớp; chi phí thực tế khó dự đoán
Thừa thãi cho các trường hợp chỉ cần suy luận: Nền tảng MLOps đầy đủ khi bạn chỉ cần một cuộc gọi API

Các lựa chọn thay thế hàng đầu

WaveSpeed

Thiết lập: Khóa API, yêu cầu đầu tiên trong vài phút Mô hình: Hơn 600, bao gồm các mô hình độc quyền của ByteDance/Alibaba Giá cả: Thanh toán theo mức sử dụng minh bạch, tiết kiệm ước tính 40-60% so với Vertex AI Sự phụ thuộc nhà cung cấp: Không

WaveSpeed loại bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc vào GCP. Không cần tài khoản Google Cloud, không cần vai trò IAM, không cần cấu hình VPC. Bạn nhận được một khóa API và bắt đầu thực hiện các yêu cầu.

Quyền truy cập mô hình độc quyền (Kling, Seedream, Alibaba WAN) là một lợi thế mà Vertex AI không thể sánh được. Các mô hình Gemini của Google rất mạnh, nhưng WaveSpeed cung cấp toàn bộ hệ sinh thái AI trực quan.

Replicate

Mô hình: Hơn 1.000 mô hình cộng đồng Thiết lập: Vài phút Sự phụ thuộc GCP: Không

Replicate là cách đơn giản nhất cho các nhóm cần truy cập mô hình mã nguồn mở mà không bị ràng buộc với bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ đám mây nào.

Fal.ai

Mô hình: Hơn 600 mô hình serverless Tốc độ: Nhanh hơn 2-3 lần so với suy luận đám mây tiêu chuẩn SLA: Thời gian hoạt động 99,99%

Fal.ai đáp ứng các đảm bảo độ tin cậy của Vertex AI (99,99% so với 99,9% thông thường của Vertex) đồng thời đơn giản hơn đáng kể trong việc thiết lập và sử dụng.

OpenAI API

Mô hình: GPT Image 1.5, GPT-4, Whisper và các mô hình khác Tài liệu: Tài liệu API tốt nhất trong ngành Sự phụ thuộc GCP: Không

Đối với các nhóm sử dụng Vertex AI chủ yếu để truy cập Gemini, OpenAI API cung cấp chất lượng mô hình tương đương với tài liệu vượt trội và đường dẫn tích hợp đơn giản hơn.

Bảng so sánh

Nền tảng	Thời gian thiết lập	Yêu cầu GCP	Mô hình tùy chỉnh	Minh bạch về giá
Vertex AI	Vài ngày-vài tuần	Có	Có	Phức tạp
WaveSpeed	Vài phút	Không	Không	Đơn giản
Replicate	Vài phút	Không	Có (Cog)	Theo giây
Fal.ai	Vài phút	Không	Một phần	Theo đầu ra
OpenAI API	Vài phút	Không	Điều chỉnh	Theo token

Kiểm thử với Apidog

Vertex AI yêu cầu xác thực GCP (tài khoản dịch vụ, token OAuth) trước khi bạn có thể kiểm thử bất kỳ điều gì. Các API được lưu trữ sử dụng xác thực Bearer token đơn giản.

Yêu cầu kiểm thử WaveSpeed:

POST https://api.wavespeed.ai/api/v2/bytedance/seedream-4-5
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "A professional office building lobby, architectural photography style"
}

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": "A professional office building lobby, architectural photography style",
  "size": "1024x1024"
}

Tạo môi trường Apidog cho từng nhà cung cấp với API_KEY làm biến bí mật. Chạy các lời nhắc sản xuất của bạn trên cả hai và so sánh. Không yêu cầu tài khoản GCP.

Di chuyển từ Vertex AI

Xác định cách sử dụng Vertex AI của bạn: Bạn đang gọi những mô hình nào? Tạo hình ảnh, văn bản hay các mô hình tùy chỉnh?
Tìm kiếm các mô hình tương đương: Ánh xạ từng mô hình tới một mô hình tương đương trên nền tảng mục tiêu của bạn
Cập nhật xác thực: Vertex sử dụng thông tin xác thực tài khoản dịch vụ GCP; các lựa chọn thay thế sử dụng Bearer tokens
Cập nhật điểm cuối: Các điểm cuối của Vertex AI tuân theo mẫu URL của GCP; cập nhật thành các điểm cuối HTTPS tiêu chuẩn
Kiểm thử với Apidog: Chạy các truy vấn sản xuất của bạn trên nền tảng mới trước khi di chuyển lưu lượng truy cập
Cập nhật phân tích cú pháp phản hồi: Cấu trúc JSON khác nhau giữa Vertex AI và các lựa chọn thay thế

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể truy cập các mô hình Gemini của Google mà không cần Vertex AI không?Có. API Gemini của Google có sẵn trực tiếp thông qua Google AI Studio với xác thực đơn giản hơn so với Vertex AI.

Vertex AI có rẻ hơn các lựa chọn thay thế cho khối lượng công việc lớn không?Đối với các khối lượng công việc doanh nghiệp rất lớn với các khoản chiết khấu sử dụng cam kết, Vertex AI có thể cạnh tranh về chi phí. Đối với các khối lượng công việc thay đổi mà không có cam kết sử dụng, các lựa chọn thay thế trả theo mức sử dụng thường rẻ hơn.

Còn về các tính năng giám sát và MLOps của Vertex AI thì sao?Các tính năng này không có sự tương đương trong các API suy luận đơn giản. Nếu bạn phụ thuộc vào việc quản lý quy trình đào tạo, giám sát mô hình hoặc các công cụ giải thích của Vertex AI, bạn sẽ cần các công cụ riêng biệt để thay thế các khả năng đó.

Việc di chuyển từ Vertex AI thực sự mất bao lâu?Đối với các khối lượng công việc chỉ suy luận, việc cập nhật điểm cuối API và xác thực thường mất vài giờ. Quá trình di chuyển hoàn chỉnh bao gồm kiểm thử và chuyển đổi sản xuất mất 1-3 ngày tùy thuộc vào độ phức tạp của khối lượng công việc.