Libere o poder da IA com o Google Vertex AI

O Vertex AI é a plataforma de machine learning e IA generativa do Google Cloud. Em 22 de abril de 2026, o Google o renomeou para Gemini Enterprise Agent Platform (as páginas do produto também dizem "Gemini platform" ou "Agent Platform"), e os links antigos de cloud.google.com/vertex-ai agora redirecionam para ela. As notas de versão do Google mapeiam os nomes antigos: o Vertex AI Studio agora é Agent Studio, o Vertex AI Agent Engine é Agent Runtime, o Vertex AI Search é Agent Search, a Vertex AI API é a Agent Platform API, e o Model Garden mantém o nome. A página de preços do Google afirma que os custos permanecem os mesmos dos produtos legados que a plataforma substitui.

Ela é usada dentro de um projeto do Google Cloud. O Agent Studio é um console para elaborar e testar prompts com modelos Gemini; o Model Garden oferece mais de 200 modelos do Google, de terceiros e abertos, incluindo o Gemini 4 Argon, a família Claude, da Anthropic, e o Gemma; o Agent Development Kit (ADK) e o Agent Runtime servem para criar e hospedar agentes; e o lado clássico de ML abrange treinamento personalizado, AutoML, Pipelines, Model Registry, Feature Store, monitoramento de modelos e notebooks Colab Enterprise ou Workbench conectados ao BigQuery. O acesso é feito pelo console, pela API REST e por SDKs para Python, JavaScript, Java e Go.

Não há assinatura: você paga pelos tokens de modelo, pela computação e pelo armazenamento que utiliza, faturados em uma conta do Google Cloud. Novos clientes do Google Cloud recebem US$ 300 em créditos gratuitos. Somente as solicitações que retornam uma resposta 200 são cobradas.

Preços selecionados de modelos Gemini no endpoint Global (nível padrão, por 1 milhão de tokens, prompts de até 200K tokens):

Os endpoints não globais (regionais) custam cerca de 10% a mais (por exemplo, US$ 2,20 / US$ 11,00 para o Gemini 4 Argon durante a promoção). A página do Gemini 4 também lista um nível Priority (US$ 3,60 / US$ 18,00 promocional) e um nível Batch (US$ 1,00 / US$ 5,00 promocional). Exemplo prático: 1.000 solicitações com 2.000 tokens de entrada e 500 de saída no Gemini 3.8 Flash, na tarifa introdutória, custam 2M x US$ 0,75 + 0,5M x US$ 3,75 = US$ 1,50 + US$ 1,875, cerca de US$ 3,38.

Outras tarifas publicadas:

• Imagen 4: US$ 0,04 por imagem (Fast US$ 0,02, Ultra US$ 0,06).
• Grounding with Google Search ou Google Maps: 5.000 consultas gratuitas por mês nos modelos Gemini 3 e 4, depois US$ 14 por 1.000. Grounding com seus próprios dados: US$ 2,50 por 1.000 prompts.
• Agent Runtime (anteriormente Agent Engine): US$ 0,085 por vCPU-hora e US$ 0,009 por GiB-hora de memória, arredondados ao segundo; o tempo ocioso entre os turnos não é cobrado. O armazenamento do Sessions custa US$ 0,30 por GiB-mês.
• Pipelines: US$ 0,03 por execução de pipeline, mais os recursos utilizados.
• Treinamento personalizado e notebooks: cobrados por tipo de máquina, acelerador e região, às tarifas do Compute Engine; o Google indica sua calculadora ou a equipe de vendas para estimativas.

O Google observa que, a partir de 13 de novembro de 2026, as respostas do Gemini 4 com mais de 32K tokens serão cobradas pelos tokens recuperáveis, mesmo que a solicitação expire em seguida.

Preços verificados na página de preços do fornecedor em 2 de novembro de 2026. Consulte Generative AI pricing e Agent Platform pricing.

O que as próprias páginas do Google listam para a plataforma:

O Vertex AI (agora Agent Platform) é adequado para equipes que já usam o Google Cloud e querem o Gemini e outros modelos sob a identidade, os controles regionais, o faturamento e os serviços de dados do Google Cloud, como o BigQuery, e para equipes de ML que querem treinamento, implantação e monitoramento em um só lugar. É uma plataforma para desenvolvedores e cientistas de dados, não um aplicativo de chat pronto, e o console e o modelo de faturamento exigem tempo para serem aprendidos.

Se você só precisa chamar o Gemini a partir de código e não precisa dos controles corporativos do Google Cloud, a Gemini API por meio do Google AI Studio é um começo mais simples. Equipes padronizadas na AWS devem comparar o Amazon Bedrock, e empresas que usam Microsoft, o Azure AI Agent Service. Para modelos abertos e hospedagem comunitária, veja o Hugging Face.

No PeerSpot, o Google Vertex AI tem média de 4,1 de 5 com base em 15 avaliações. Os avaliadores elogiam a integração com outros serviços do Google Cloud, a qualidade dos modelos de linguagem e visão do Gemini, a escalabilidade e a possibilidade de criar, implantar e monitorar em um só lugar. As reclamações recorrentes são que a plataforma é complexa de navegar e para ativar serviços, opiniões divididas sobre se o preço é acessível, tempos de resposta do suporte irregulares e jobs lentos de AutoML. A cobertura da mudança de nome de abril de 2026 na THE Journal reproduz a descrição do Google da plataforma como "an evolution of Vertex AI" (uma evolução do Vertex AI) construída em torno de agentes; a maioria das avaliações do PeerSpot é anterior à mudança de nome, e tutoriais mais antigos usam os nomes anteriores.