Aproveche el poder de la IA con Google Vertex AI

Vertex AI es la plataforma de aprendizaje automático e IA generativa de Google Cloud. El 22 de abril de 2026, Google le cambió el nombre a Gemini Enterprise Agent Platform (las páginas de producto también dicen "Gemini platform" o "Agent Platform"), y los antiguos enlaces de cloud.google.com/vertex-ai ahora redirigen allí. Las notas de versión de Google establecen la correspondencia de los nombres anteriores: Vertex AI Studio es ahora Agent Studio, Vertex AI Agent Engine es Agent Runtime, Vertex AI Search es Agent Search, la API de Vertex AI es la Agent Platform API, y Model Garden mantiene su nombre. La página de precios de Google indica que los costes siguen siendo los mismos que los de los productos anteriores a los que la plataforma sustituye.

Se utiliza dentro de un proyecto de Google Cloud. Agent Studio es una consola para diseñar y probar prompts con modelos Gemini; Model Garden ofrece más de 200 modelos de Google, de terceros y abiertos, entre ellos Gemini 4 Argon, la familia Claude de Anthropic y Gemma; el Agent Development Kit (ADK) y Agent Runtime sirven para crear y alojar agentes; y la parte clásica de ML abarca el entrenamiento personalizado, AutoML, Pipelines, Model Registry, Feature Store, la monitorización de modelos y los notebooks de Colab Enterprise o Workbench conectados a BigQuery. Se accede mediante la consola, la API REST y los SDK para Python, JavaScript, Java y Go.

No hay suscripción: usted paga por los tokens de los modelos, el cómputo y el almacenamiento que utiliza, facturados a una cuenta de Google Cloud. Los clientes nuevos de Google Cloud reciben $300 en créditos gratuitos. Solo se cobran las solicitudes que devuelven una respuesta 200.

Precios de algunos modelos Gemini en el endpoint Global (nivel estándar, por 1 millón de tokens, prompts de hasta 200K tokens):

Los endpoints no globales (regionales) cuestan aproximadamente un 10% más (por ejemplo, $2.20 / $11.00 para Gemini 4 Argon durante la promoción). La página de Gemini 4 también indica un nivel Priority ($3.60 / $18.00 promocional) y un nivel Batch ($1.00 / $5.00 promocional). Ejemplo práctico: 1.000 solicitudes de 2.000 tokens de entrada y 500 de salida en Gemini 3.8 Flash con la tarifa introductoria cuestan 2M x $0.75 + 0.5M x $3.75 = $1.50 + $1.875, unos $3.38.

Otras tarifas publicadas:

• Imagen 4: $0.04 por imagen (Fast $0.02, Ultra $0.06).
• Grounding with Google Search o Google Maps: 5.000 consultas al mes gratuitas entre los modelos Gemini 3 y 4, y después $14 por cada 1.000. Grounding con sus propios datos: $2.50 por cada 1.000 prompts.
• Agent Runtime (anteriormente Agent Engine): $0.085 por hora de vCPU y $0.009 por GiB-hora de memoria, redondeado al segundo; el tiempo de inactividad entre turnos no se factura. El almacenamiento de Sessions cuesta $0.30 por GiB-mes.
• Pipelines: $0.03 por ejecución de pipeline más los recursos utilizados.
• Entrenamiento personalizado y notebooks: se facturan según el tipo de máquina, el acelerador y la región, a las tarifas de Compute Engine; Google remite a su calculadora o a ventas para obtener estimaciones.

Google señala que, a partir del 13 de noviembre de 2026, las respuestas de Gemini 4 de más de 32K tokens se cobran por los tokens recuperables incluso si la solicitud agota después el tiempo de espera.

Precios consultados en la página de precios del proveedor el 2 de noviembre de 2026. Consulte Generative AI pricing y Agent Platform pricing.

Lo que figura para la plataforma en las páginas del propio Google:

Vertex AI (ahora Agent Platform) es adecuada para equipos que ya trabajan en Google Cloud y quieren Gemini y otros modelos bajo la identidad, los controles regionales, la facturación y los servicios de datos de Google Cloud, como BigQuery, así como para equipos de ML que desean entrenamiento, despliegue y monitorización en un solo lugar. Es una plataforma para desarrolladores y científicos de datos, no una aplicación de chat lista para usar, y la consola y el modelo de facturación requieren tiempo para aprenderse.

Si solo necesita llamar a Gemini desde código y no necesita los controles empresariales de Google Cloud, la Gemini API a través de Google AI Studio es un punto de partida más sencillo. Los equipos estandarizados en AWS deberían comparar Amazon Bedrock, y las empresas que usan Microsoft, Azure AI Agent Service. Para modelos abiertos y alojamiento comunitario, consulte Hugging Face.

En PeerSpot, Google Vertex AI obtiene una media de 4.1 sobre 5 a partir de 15 opiniones. Los usuarios elogian la integración con otros servicios de Google Cloud, la solidez de los modelos de lenguaje y visión de Gemini, la escalabilidad y el hecho de tener crear, desplegar y monitorizar en un mismo lugar. Las quejas recurrentes son que la plataforma es compleja de navegar y de activar servicios, opiniones divididas sobre si los precios son asequibles, tiempos de respuesta del soporte desiguales y trabajos de AutoML lentos. La cobertura del cambio de nombre de abril de 2026 en THE Journal recoge la descripción que hace Google de la plataforma como "an evolution of Vertex AI" (una evolución de Vertex AI) desarrollada en torno a los agentes; la mayoría de las opiniones de PeerSpot son anteriores al cambio de nombre, y los tutoriales más antiguos usan los nombres previos.