Vertex AI

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI es una plataforma unificada para equipos técnicos que permite construir, escalar y gobernar agentes de IA empresariales. Facilita el desarrollo de aplicaciones generativas y el entrenamiento de modelos ML en un entorno seguro, accesible mediante la consola web, API o herramientas de escritorio como Antigravity.

¿Cuáles son las características de Vertex AI?

• Desarrollo de agentes

  Permite diseñar, probar y gestionar prompts para modelos Gemini usando lenguaje natural, código, imágenes o video mediante Agent Studio.
• Model Garden

  Ofrece acceso a más de 200 modelos de Google y terceros (como Claude) para descubrir, personalizar y desplegar assets de IA.
• MLOps integrado

  Incluye herramientas para evaluar modelos, orquestar pipelines, registrar versiones y monitorear deriva de datos durante todo el ciclo de vida.
• Entrenamiento personalizado

  Proporciona control total sobre el proceso de entrenamiento con frameworks open-source y opciones de ajuste de hiperparámetros.
• Notebooks nativos

  Integra Colab Enterprise y Workbench con BigQuery para trabajar en un solo entorno de datos e IA.
• Orquestación con Antigravity

  Aplicación centralizada para dirigir múltiples agentes simultáneamente en flujos de trabajo complejos como lanzamientos de productos.

¿Cuáles son los casos de uso de Vertex AI?

• Generación de contenido multimodal

  Extraer texto de imágenes, convertir maquetas a HTML o responder consultas sobre videos cargados usando prompts flexibles.
• Automatización de flujos de trabajo

  Desplegar agentes para ejecutar tareas paralelas como generación de código, creación de activos de marca y redacción de correos.
• Recuperación documental empresarial

  Utilizar Agent Search para indexar datos y realizar consultas semánticas o por palabras clave dentro de aplicaciones internas.

¿Cómo usar Vertex AI?

1. Configurar proyecto

   Acceder a Vertex AI Console y establecer el entorno del proyecto utilizando credenciales estándar de Google Cloud.
2. Seleccionar modelo

   Elegir un modelo específico (ej. gemini-2.5-flash) desde Model Garden o configurar uno propio en Agent Studio.
3. Probar prompt

   Diseñar y testear interacciones mediante lenguaje natural, código o cargas de archivos en la interfaz de diseño.
4. Implementar API

   Integrar el servicio en aplicaciones externas utilizando las librerías SDK para Python, JavaScript, Java, Go o Curl.
5. Desplegar producción

   Registrar el modelo finalizado en Model Registry y habilitar predicciones batch u online según sea necesario.

Información de precios de Vertex AI:

• Créditos iniciales

  Los nuevos clientes reciben hasta $300 USD en créditos gratuitos válidos durante 90 días para probar la plataforma.
• Capa gratuita mensual

  Incluye los primeros 50 horas de cómputo (vCPU), 100 horas de memoria RAM y 1 GiB de almacenamiento para runtimes de agentes.
• Generación de texto/chat

  Facturación basada en consumo, comenzando desde $0.0001 USD por cada 1,000 caracteres de entrada y salida.
• Generación de imágenes

  Uso del modelo Imagen con precios base desde $0.0001 USD según tipo de entrada o entrenamiento personalizado.
• Pipelines

  Costo de ejecución que comienza en $0.03 USD por cada ejecución de pipeline, además de recursos usados.
• Agent Search

  Aproximadamente $4.00 USD por cada 1,000 consultas exitosas, más cargos por almacenamiento de datos indexados.