Verbinden Sie die Tools, die Sie schon nutzen
Organisations-Zugangsdaten für KI-Anbieter und Apps. Jeder ActionFlow und jeder Agent kann sie wiederverwenden.
Google Vertex AI
Markenhinweis
Hier dargestellte Namen, Logos und Marken Dritter sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. Die Verwendung dient nur der Identifikation und Kompatibilität. Sie bedeutet keine Billigung, Förderung oder Zugehörigkeit zu ActionFlows.
Das Google-Cloud-native Gateway zu Enterprise-AI
Google Vertex AI ist Google Clouds Managed-ML-Plattform, die Gemini, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral und Third-Party-Foundation-Models hinter Google Clouds Identity-, Billing- und Compliance-Schirm hostet. Verbinde deine Vertex-AI-Credentials über das ActionFlows-Dashboard und nutze jedes unterstützte Modell als nativen Step in jedem Flow. Google-Cloud-IAM-Authentication, Regional-Routing, VPC Service Controls und Cloud-Logging-Integration werden auf Integrationsebene abgehandelt. Für Enterprises, die bereits auf Google Cloud sind, ist das der Weg, der keine neuen Vendor-Verträge, kein neues Billing und kein neues Compliance-Review erfordert.
Gemini, Claude, Llama, Mistral: ein GCP-Account
Vertex AI hostet Googles eigene Gemini-Familie neben Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral, AI21 und anderen Third-Party-Foundation-Models. Alle erreichbar über GCP-Identity und -Billing. Provider wechseln passiert per Model-ID-Änderung, nicht per neuem Vendor-Agreement. Für Teams, die Vendor-Flexibilität brauchen (von Gemini auf Claude fallback'en, wenn rate-limitiert, oder Llama gegen Mistral A/B-testen), ist das, was Google verkauft, und was Vertex AI von Single-Provider-APIs unterscheidet.
Der volle Enterprise-ML-Platform-Stack
- VPC Service Controls für Traffic, der nie das öffentliche Internet durchquert
- Customer-managed Encryption Keys via Cloud-KMS-Integration
- Cloud Logging und Cloud Monitoring für jeden Model-Invocation
- HIPAA, PCI DSS, SOC 1/2/3, ISO 27001 und FedRAMP-Compliance-Position
- Regionales Deployment über 30+ Google-Cloud-Regionen
End-to-End-MLOps unter einer Plattform
Vertex AI geht über Inferenz hinaus. Model-Fine-Tuning, Custom-Model-Deployment, Experiment-Tracking, Model-Registry und Pipeline-Orchestrierung leben alle in einer einzigen Plattform. Für Organisationen, die sowohl Off-the-Shelf-Foundation-Models als auch Custom-ML-Workloads betreiben, ist das der vereinheitlichte Stack, der operationale Fragmentierung entfernt. Für Data-Science-Teams, die bereits in Google Cloud investiert sind, ist der Integrationsaufwand null und die operationale Konsolidierung real.
Warum Google Vertex AI
Für Enterprises mit Google-Cloud-Footprint ist Vertex AI der Weg des geringsten Widerstands zu Production-AI. Kein neues Vendor-Procurement, kein neues Billing, kein neues Compliance-Review. Deine bestehende GCP-Position erstreckt sich ab Tag eins auf AI-Workloads. Für Organisationen, die Hyperscaler-AI-Strategien vergleichen, lautet die Frage "Vertex AI oder Bedrock oder Azure OpenAI". Für GCP-aligned Teams ist die Antwort Vertex AI, mit dem Bonus eines Multi-Provider-Modell-Katalogs, der Claude, Llama und Mistral neben Gemini einschließt.
Multi-Provider-Katalog. Ein GCP-Account.
Google Gemini
Gemini 2.5 Pro-, Flash- und Flash-Lite-Tiers. Googles Flagship-Multimodal-Models mit 2M-Token-Context und nativem Video-Understanding.
Anthropic Claude
Opus, Sonnet und Haiku auf Vertex AI. Reasoning-Leader für agentisches Coding und sicherheitskritische Workflows unter GCP-Compliance.
Meta Llama Family
Llama-4-Serie auf managed Vertex-AI-Infrastruktur. Open-Weight-Reasoning auf Hyperscaler-Reliability mit regionalem Deployment.
Mistral, AI21, Others
Mistral Large für europäische Workloads, AI21 Jamba für Long-Context-Tasks und expandierender Third-Party-Katalog unter Unified-GCP-Access.
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