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Guides de migrationDepuis Google Vertex AI

De Vertex AI seul à Vertex comme l'un de vos fournisseurs

Vertex AI, désormais intégré à Gemini Enterprise Agent Platform, sert Gemini et Claude d'Anthropic dans votre projet Google Cloud, facturés par Google. INFRO l'appelle avec un compte de service de ce projet. Votre application appelle un seul endpoint et peut basculer entre Claude sur Vertex et Claude sur Anthropic, ou entre Gemini sur Vertex et Gemini sur Google AI, avec les budgets vérifiés avant chaque appel.

Renommé Gemini Enterprise Agent Platform le 2026-04-22 ; mêmes hôtes aiplatform.googleapis.com

Les comptes INFRO sont en libre-service. Le catalogue, la documentation et le contrat d'API sont publics, la passerelle est déployée, et tout ce qui va au-delà de la v1 est marqué Plus tard. Offres et essai

Où en sont les choses

Le changement de nom

Les notes de version de Google indiquent que le 2026-04-22, Vertex AI a été intégré à Gemini Enterprise Agent Platform ; l'API Vertex AI est désormais l'API Agent Platform. Les hôtes aiplatform.googleapis.com restent ceux documentés.

Changements de SDK

Le Google Gen AI SDK accepte désormais enterprise=True, en conservant vertexai=True comme indicateur hérité. Le 2026-09-18, l'ancien SDK Python est passé à google-cloud-agentplatform.

Ce qu'INFRO appelle

Vertex AI sur locations/global dans votre projet, avec des jetons de courte durée signés à partir d'une clé de compte de service qui n'a besoin que de roles/aiplatform.user. Chaque modèle Claude doit être activé sur sa fiche Model Garden.

Si tout ce que vous exécutez est dans Google Cloud et que les outils de Google répondent déjà à vos questions, restez-y. Voici les cas précis.

  • Votre organisation interdit les clés de compte de service. La connexion Vertex d'INFRO en utilise une ; elle n'utilise pas la fédération d'identité de charge de travail.
  • Vous utilisez des caches de contexte explicites (caches.create et cached_content), l'ancrage ou d'autres fonctionnalités natives de Gemini que les formats chat ne transportent pas.
  • Vous comptez sur les labels transmis à Cloud Billing pour l'imputation des coûts. INFRO enregistre l'attribution dans ses propres metadata.
  • Vous avez besoin d'un endpoint régional ou multirégional pour la résidence des données. INFRO appelle l'emplacement global ; la résidence des données est sur la feuille de route.

Les modifications, une ligne chacune. Tout ce qui n'est pas listé ici reste tel quel.

 Google Vertex AIINFRO
URL de baseaiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project}/locations/{location}/...https://api.infro.io/v1 (format OpenAI), https://api.infro.io pour le SDK Anthropic.
IdentifiantUn jeton d'accès d'une heure issu d'Application Default Credentials.Une clé de passerelle INFRO. INFRO conserve la clé de compte de service, scellée, et signe ses propres jetons de courte durée.
ID du modèlegemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, claude-sonnet-5-5.google/gemini-3.8-flash, anthropic/claude-sonnet-5.5 ; le SDK Anthropic peut garder claude-sonnet-5-5 sur /v1/messages.
Champslabels, ou X-Vertex-AI-Labels pour les modèles partenaires.metadata { user_id, session_id, tags }, enregistré par INFRO, non envoyé à Google.

Avant · Vertex AI

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  enterprise: true, // formerly vertexai: true
  project: "my-project",
  location: "global",
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.8-flash",
  contents: "Hello",
  config: { labels: { team: "search" } },
});

Après · INFRO

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.infro.io/v1",
  apiKey: process.env.INFRO_API_KEY,
});

await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemini-3.8-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
  // @ts-expect-error INFRO extension
  metadata: { tags: { team: "search" } },
});

Gemini passe au format OpenAI

Le code qui utilise le Gen AI SDK passe au format de requête Chat Completions. Les fonctionnalités que ce format ne transporte pas, comme les caches de contexte explicites, sont une raison de garder ces appels en direct.

Claude reste au format d'Anthropic

Sur une connexion Vertex, /v1/messages envoie le corps tel quel : blocs de réflexion, cache_control et outils compris. Une route peut placer Vertex en premier et Anthropic en second pour le même modèle Claude.

Un compte de service

Accordez-lui uniquement roles/aiplatform.user. INFRO en signe des jetons d'une heure à chaque appel et ne lit rien d'autre dans le projet.

Les objets de Google Vertex AI face à ceux de INFRO, d'après la documentation publique de Google Vertex AI lue le 19 octobre 2026 et vérifiés par rapport à ce que la passerelle implémente. Une ligne indique que INFRO n'a rien.

Google Vertex AICe que cela y faitDans INFRO
Projet et identifiantsdifférentVotre projet Google Cloud ; jetons ADC ou de compte de service.Une connexion Vertex contenant une clé de compte de service, scellée ; des jetons signés à chaque appel. Pas de fédération d'identité de charge de travail.
Gemini `generateContent`différentL'API Gemini native via le Gen AI SDK.Servi au format OpenAI sur chat completions ; les fonctionnalités uniquement natives ne sont pas transmises.
Claude `rawPredict`même formeLe corps Messages d'Anthropic sur Vertex./v1/messages, envoyé à Vertex tel quel.
Endpoints globaux et régionauxdifférentChoisir global, une région ou une multirégion.L'emplacement global uniquement.
LibellésdifférentLibellés de coûts transmis à Cloud Billing.Attribution metadata dans le journal des requêtes et l'usage d'INFRO, par projet, clé, utilisateur et tag.
Cache de contexterienCaches explicites créés et référencés par cached_content.Rien d'équivalent. Le cache_control de Claude atteint Vertex tel quel ; INFRO ajoute un cache de réponses à correspondance exacte.
Quota et Provisioned ThroughputdifférentDynamic Shared Quota, niveaux Standard PayGo, Provisioned Throughput.Inchangé côté Google ; un 429 suit la règle d'échec de la route. INFRO ajoute des budgets en dollars.
BasculementdifférentL'endpoint global choisit une région ; entre fournisseurs, c'est votre code.Routes entre Vertex, Anthropic, Google AI et d'autres, avec des règles d'échec par type.

Notre lecture de la documentation publiée par Google Vertex AI, pas un essai ni un benchmark. Si nous avons mal lu quelque chose, dites-le-nous et nous corrigerons la ligne.

Ce que INFRO ne fait pas

  • Utiliser la fédération d'identité de charge de travail ou ADC ; il faut une clé de compte de service.
  • Appeler des endpoints Vertex régionaux ou multirégionaux.
  • Transmettre les fonctionnalités natives de Gemini comme les caches de contexte explicites ou l'ancrage.
  • Transmettre des libellés de facturation, ou rapprocher avec la facturation Google Cloud.

Ce qui n'est pas repris

  • Historique Cloud Logging et Monitoring ; il reste dans Google Cloud.
  • Les caches de contexte ; ils restent dans votre projet.

Questions

INFRO peut-il router Claude sur Vertex AI ?
Oui. Connectez Vertex AI avec une clé de compte de service, activez le modèle Claude dans Model Garden, et appelez /v1/messages ou chat completions.
Qui me facture l'usage ?
Google Cloud, sur votre propre projet. INFRO est un abonnement et ajoute 0 % aux dépenses de modèles.
De quelles autorisations INFRO a-t-il besoin ?
Un compte de service avec roles/aiplatform.user. INFRO ne l'utilise que pour appeler Vertex AI.

Migrez avec nous, ou seul

Le programme de migration transpose votre configuration Google Vertex AI en connexions, routes et budgets INFRO lors d'un appel, et migre le premier service avec vous. Vos fournisseurs continuent de vous facturer directement ; INFRO est un abonnement et ajoute 0 % aux dépenses de modèles.

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Sources

Chaque affirmation de cette page sur Google Vertex AI provient de l'une de ces sources, lues le 19 octobre 2026. Rien n'est déduit d'un essai, d'un benchmark ou d'une conversation.