纠结用Vertex AI还是直接调用Gemini API？这确实不只是个技术问题，更是个烧脑的账本问题——尤其到了2025年，AI用得越来越深，成本一不小心就冒上去了。今天咱们就掰开揉碎，聊聊这两种路子到底怎么选更划算，顺便透露一个很多人没留意的省钱入口。
🌐 先搞懂他俩是啥：全包服务 vs 自带干粮
Vertex AI，说白了就是谷歌云提供的机器学习全家桶。你不用管基础设施，从数据清洗、模型训练到部署上线、监控调试，它全包了。适合不想折腾底层、希望快速出活儿的团队。
而Gemini API，则是谷歌大模型最直接的接口。拿来就用，但所有前后处理、系统集成、错误重试这些脏活累活，全得自己搞定。自由度极高，但也更吃技术实力。
💸 成本没那么简单，别光盯着Token单价！
很多人比价就只看每千Token多少钱——这其实只是个开头。
比如模型使用费这块，Gemini API明码标价，输入输出Token分开算，不同模型价格还不一样。Vertex AI在推理费用上差不多，也是按Token收费，表面看起来没啥区别。
但坑往往藏在后头：如果你用Vertex AI，可能还得掏计算资源、存储这些额外费用；而直接用Gemini API虽然单价透明，但你得自己搭网关、做限流、搞重试、保可用……这些都是隐形成本，砸的是人力和时间。
⚖️ 怎么选？看你的场景！
如果你就搞个原型测试，或者往现有系统里快速嵌入个聊天能力，团队也不怕写代码——那果断Gemini API，又轻又省，没太多包袱。
但如果你正儿八经要做个企业级AI产品，复杂流程一大堆，还要长期维护……那真得好好算算Vertex AI这笔账。它帮你省下来的开发周期、省掉的运维头疼，很可能比平台本身那点费用值钱多了。尤其2025年后AI应用越来越复杂，自己全盘手撸的成本可能会陡增。
🔑 很多人忽略的真相：接入渠道也是成本！
说到这，你是不是准备立马上谷歌云官网注册了？先打住——如果你是国内用户，可能会遇到一堆麻烦：境外信用卡、实名认证、汇率损失，付个款都心累。
其实有个更顺滑的打开方式：通过云厂商的官方合作伙伴入口接入，比如 SwanCloud 这种整合多家云服务的平台，不用折腾支付认证，还能享受和官网一样的折扣价。不管选Vertex AI还是Gemini API，从这儿走都能更省心，还便宜。
✅ 总结下来就几句：
- 追求灵活、团队硬核、需求简单 → 直接Gemini API，重点关注Token成本；
- 做复杂项目、重稳定、要省心 → 认真考虑Vertex AI，隐形成本可能更低；
- 不管用哪个，都记得挑个好入口。省心省钱，从点击开始就算赢了。
