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Guias de migraçãoVindo do Google Vertex AI

Da Vertex AI sozinha à Vertex como um dos seus provedores

A Vertex AI, agora parte da Gemini Enterprise Agent Platform, serve o Gemini e o Claude da Anthropic no seu projeto do Google Cloud, cobrados pelo Google. O INFRO a chama com uma conta de serviço desse projeto. Sua aplicação chama um único endpoint e pode fazer failover entre o Claude na Vertex e o Claude na Anthropic, ou o Gemini na Vertex e o Gemini no Google AI, com orçamentos verificados antes de cada chamada.

Renomeada Gemini Enterprise Agent Platform em 2026-04-22; os mesmos hosts aiplatform.googleapis.com

As contas do INFRO são self-service. O catálogo, a documentação e o contrato da API são públicos, o gateway está implantado, e tudo o que vai além da v1 está marcado para depois. Planos e teste

Situação atual

A mudança de nome

As notas de versão do Google dizem que, em 2026-04-22, a Vertex AI passou a fazer parte da Gemini Enterprise Agent Platform; a Vertex AI API agora é a Agent Platform API. Os hosts aiplatform.googleapis.com continuam sendo os documentados.

Mudanças no SDK

O Google Gen AI SDK agora aceita enterprise=True, mantendo vertexai=True como flag legada. Em 2026-09-18, o SDK Python mais antigo passou para google-cloud-agentplatform.

O que o INFRO chama

Vertex AI em locations/global no seu projeto, com tokens de curta duração assinados a partir de uma chave de conta de serviço que só precisa de roles/aiplatform.user. Cada modelo Claude precisa ser habilitado no card dele no Model Garden.

Se tudo o que você roda está no Google Cloud e as ferramentas do Google já respondem às suas perguntas, fique. Estes são os casos específicos.

  • Sua organização proíbe chaves de conta de serviço. A conexão Vertex do INFRO usa uma; ela não usa workload identity federation.
  • Você usa caches de contexto explícitos (caches.create e cached_content), grounding ou outros recursos nativos do Gemini que os formatos de chat não levam.
  • Você depende de labels chegando ao Cloud Billing para alocação de custos. O INFRO registra a atribuição no próprio metadata.
  • Você precisa de um endpoint regional ou multirregional para residência de dados. O INFRO chama a localização global; residência de dados está no roadmap.

As alterações, uma linha cada. Tudo o que não está listado aqui continua como está.

 Google Vertex AIINFRO
URL baseaiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project}/locations/{location}/...https://api.infro.io/v1 (formato da OpenAI), https://api.infro.io para o Anthropic SDK.
CredencialUm token de acesso de uma hora a partir das Application Default Credentials.Uma chave do gateway do INFRO. O INFRO guarda a chave da conta de serviço, selada, e assina seus próprios tokens de curta duração.
Id do modelogemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, claude-sonnet-5-5.google/gemini-3.8-flash, anthropic/claude-sonnet-5.5; o Anthropic SDK pode manter claude-sonnet-5-5 em /v1/messages.
Camposlabels, ou X-Vertex-AI-Labels para modelos de parceiros.metadata { user_id, session_id, tags }, registrado pelo INFRO, não enviado ao Google.

Antes · 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" } },
});

Depois · 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" } },
});

O Gemini passa para o formato da OpenAI

Código no Gen AI SDK muda o formato da requisição para Chat Completions. Recursos que esse formato não leva, como caches de contexto explícitos, são um motivo para manter essas chamadas diretas.

O Claude fica no formato da Anthropic

Em uma conexão Vertex, /v1/messages envia o corpo como escrito: blocos de thinking, cache_control e ferramentas incluídos. Uma rota pode colocar a Vertex primeiro e a Anthropic em segundo para o mesmo modelo Claude.

Uma conta de serviço

Conceda apenas roles/aiplatform.user. O INFRO assina com ela tokens de uma hora por chamada e não lê mais nada no projeto.

Os objetos do Google Vertex AI comparados aos do INFRO, a partir da documentação pública do Google Vertex AI lida em 19 de outubro de 2026 e conferidos com o que o gateway implementa. Uma linha diz que o INFRO não tem nada.

Google Vertex AIO que faz láNo INFRO
Projeto e credenciaisdiferenteSeu projeto do Google Cloud; ADC ou tokens de conta de serviço.Uma conexão Vertex com uma chave de conta de serviço, selada; tokens assinados por chamada. Sem workload identity federation.
Gemini `generateContent`diferenteA API nativa do Gemini pelo Gen AI SDK.Servido pelo formato da OpenAI em chat completions; recursos exclusivamente nativos não são levados.
Claude `rawPredict`mesmo formatoO corpo Messages da Anthropic na Vertex./v1/messages, enviado à Vertex como escrito.
Endpoints globais e regionaisdiferenteEscolha global, uma região ou uma multirregião.Apenas a localização global.
RótulosdiferenteRótulos de custo encaminhados ao Cloud Billing.Atribuição por metadata no log de requisições e no uso do INFRO, por projeto, chave, usuário e tag.
Cache de contextonadaCaches explícitos criados e referenciados por cached_content.Nada equivalente. O cache_control do Claude chega à Vertex como escrito; o INFRO adiciona um cache de respostas por correspondência exata.
Cota e Provisioned ThroughputdiferenteDynamic Shared Quota, tiers Standard PayGo, Provisioned Throughput.Sem mudanças do lado do Google; um 429 segue a regra de falha da rota. O INFRO adiciona orçamentos em dólares.
FailoverdiferenteO endpoint global escolhe uma região; entre provedores, é o seu código.Rotas entre Vertex, Anthropic, Google AI e outros, com regras de falha por tipo.

Nossa leitura da documentação publicada do Google Vertex AI, não um teste nem um benchmark. Se lemos algo errado, avise-nos e corrigimos a linha.

O que o INFRO não faz

  • Usar workload identity federation ou ADC; ele exige uma chave de conta de serviço.
  • Chamar endpoints regionais ou multirregionais da Vertex.
  • Levar recursos nativos do Gemini, como caches de contexto explícitos ou grounding.
  • Encaminhar rótulos de faturamento ou reconciliar com o faturamento do Google Cloud.

O que não é levado

  • Histórico do Cloud Logging e do Monitoring; ele fica no Google Cloud.
  • Caches de contexto; eles ficam no seu projeto.

Perguntas

O INFRO consegue rotear o Claude na Vertex AI?
Sim. Conecte a Vertex AI com uma chave de conta de serviço, habilite o modelo Claude no Model Garden e chame /v1/messages ou chat completions.
Quem me cobra pelo uso?
Google Cloud, no seu próprio projeto. O INFRO é uma assinatura e adiciona 0% ao gasto com modelos.
De quais permissões o INFRO precisa?
Uma conta de serviço com roles/aiplatform.user. O INFRO a usa apenas para chamar a Vertex AI.

Migre conosco ou por conta própria

O programa de migração mapeia, numa chamada, a sua configuração do Google Vertex AI para conexões, rotas e orçamentos do INFRO e migra o primeiro serviço com você. Seus provedores continuam cobrando você diretamente; o INFRO é uma assinatura e acrescenta 0% ao gasto com modelos.

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Fontes

Cada afirmação desta página sobre o Google Vertex AI vem de uma destas fontes, lidas em 19 de outubro de 2026. Nada é inferido de um teste, de um benchmark ou de uma conversa.