Google Vertex AI, Google Cloud के अंदर की मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है, जिसमें Gemini, Imagen और Veo, एक Model Garden, ट्यूनिंग और MLOps उन कंपनियों के लिए हैं जो Google के इंफ्रास्ट्रक्चर पर बनाती हैं। Picasso IA 488 तैयार मॉडल के ऊपर एक स्टूडियो, एक API और एक MCP सर्वर है, जिसमें शुरू करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं और कोई क्लाउड प्रोजेक्ट सेट अप नहीं करना पड़ता।
Google Vertex AI और Picasso IA दोनों आपको AI मॉडल से इमेज, वीडियो और बहुत कुछ जनरेट करने देते हैं, और दोनों एक API देते हैं, और समानता यहीं खत्म हो जाती है। Vertex AI, Google Cloud के अंदर की मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है: इंजीनियरिंग टीमों के लिए Gemini, Imagen और Veo तक पहुंचने, एक Model Garden खंगालने, अपने डेटा पर मॉडल ट्यून करने, उन्हें डिप्लॉय करने और पूरे लाइफसाइकिल को उन एक्सेस कंट्रोल और गवर्नेंस के साथ चलाने की जगह, जो एक बड़ी कंपनी को चाहिए। Picasso IA एक क्रिएटिव स्टूडियो है जिसके बगल में एक API है: 488 मॉडल जो साइन अप करते ही तैयार हैं, एक टूलकिट जहां आप एक चुनते हैं, इफ़ेक्ट्स जो एक क्लिक में लगते हैं, एक एजेंट जो आपके लिए काम की योजना बनाता है, और वही कैटलॉग सभी मॉडल के लिए एक API और एक MCP सर्वर से उपलब्ध।
अगर आपकी कंपनी पहले से Google Cloud पर चलती है और आप प्रोडक्शन प्रोडक्ट बना रहे हैं, निजी डेटा पर मॉडल ट्यून कर रहे हैं या किसी सिक्योरिटी रिव्यू का जवाब दे रहे हैं, तो Vertex AI इसी के लिए बना है, और Picasso IA वह बनने की कोशिश नहीं करता। अगर आप आज ही कई लैब्स के कई मॉडल से नतीजे चाहते हैं, ब्राउज़र में या एक रिक्वेस्ट से, बिना क्लाउड प्रोजेक्ट, बिना कॉन्फ़िगर करने के लिए परमिशन और बिना पहले बिलिंग अकाउंट जोड़े, तो Picasso IA इसी के लिए बना है।
यह दो तरह के टूल के बीच चुनाव है, एक अच्छे और एक बुरे प्रोडक्ट के बीच नहीं। एक उन लोगों के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर है जो AI सिस्टम बनाते हैं; दूसरा उन लोगों के लिए तैयार जगह है जो AI से चीजें बनाते हैं। नीचे के सेक्शन बताते हैं कि हर तरफ मुफ्त में क्या मिलता है, भुगतान करने पर क्या बदलता है, हर कोई कैसे जनरेट करता है, हर कोई क्या कवर करता है और किसे कौन सा चुनना चाहिए। जहां Vertex AI बेहतर टूल है, वहां यह पेज विस्तार से यही कहता है।
ग्यारह पंक्तियां: पहली सात का जवाब हाँ या नहीं में है, और आखिरी चार को निशान की जगह एक वाक्यांश चाहिए, क्योंकि एक टिक उन्हें ईमानदारी से बयान नहीं कर सकता।
| फीचर | Picasso IA | Google Vertex AI |
|---|---|---|
| टेक्स्ट से इमेज जनरेशन | हाँ | हाँ |
| टेक्स्ट से वीडियो जनरेशन | हाँ | हाँ |
| जनरेट करने के लिए डेवलपर API | हाँ | हाँ |
| एक क्लिक वाले प्रीसेट इफ़ेक्ट्स | हाँ | नहीं |
| अपने डेटा पर मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग | नहीं | हाँ |
| अपना कस्टम मॉडल डिप्लॉय करना | नहीं | हाँ |
| आपके अपने Google Cloud प्रोजेक्ट के अंदर चलता है | नहीं | हाँ |
| मॉडल कैटलॉग | 488 तैयार मॉडल, कई लैब्स | Google के अपने और Model Garden |
| नतीजे तक पहला कदम | मॉडल चुनें, प्रॉम्प्ट लिखें | क्लाउड प्रोजेक्ट सेट अप करें |
| किसके इर्द-गिर्द बना | इमेज, वीडियो, आवाज बनाना | Google Cloud पर प्रोडक्शन ML |
| इस्तेमाल के तरीके | स्टूडियो, एजेंट, API और MCP | कंसोल, API, क्लाइंट लाइब्रेरी |
Picasso IA 1 पंक्ति में आगे है, Google Vertex AI 3 में आगे है, और बाकी 7 इस पर निर्भर करती हैं कि आपको क्या चाहिए।
इस गिनती को शुरुआती बिंदु की तरह पढ़ें, फैसले की तरह नहीं। जो तीन पंक्तियां Vertex AI जीतता है वे छोटी नहीं हैं: अपने डेटा पर मॉडल ट्यून करना, अपना बनाया मॉडल डिप्लॉय करना और अपने क्लाउड प्रोजेक्ट के अंदर उसकी परमिशन के साथ रहना, ये वो चीजें हैं जो Picasso IA बिल्कुल नहीं देता, और अगर इनमें से कोई आपके काम का केंद्र है तो हमारी तरफ का कोई भी कैटलॉग विस्तार इसे नहीं बदलता। जो टेबल नहीं दिखा सकती वह यह है कि तीन बराबरी वाली पंक्तियां असल में कैसी लगती हैं, और अगले सेक्शन इसे कवर करते हैं।
एक नया Picasso IA अकाउंट फ्री क्रेडिट के साथ शुरू होता है जो उन्हीं 488 मॉडल पर खर्च होते हैं जिन्हें सब इस्तेमाल करते हैं, डेमो टियर पर नहीं: आप कुछ भी तय करने से पहले एक इमेज मॉडल, एक वीडियो मॉडल या टेक्स्ट-टू-स्पीच आवाज चला सकते हैं। इंटरफेस अंग्रेजी, स्पेनिश, पुर्तगाली, फ्रेंच, अरबी और हिंदी में है, और आप बिना भुगतान के इफ़ेक्ट्स गैलरी ब्राउज़ कर सकते हैं, जो दिखाती है कि कैटलॉग असल में क्या बनाता है, न कि कोई पेज क्या दावा करता है।
Google Cloud ने नए ग्राहकों को ट्रायल क्रेडिट दिए हैं, और उसकी कुछ सेवाओं में मुफ्त इस्तेमाल शामिल है। Vertex AI पर ठीक क्या लागू होता है, कितने समय के लिए और किन मॉडल पर, यह प्रकाशित करना Google का काम है और यह बदलता रहता है, इसलिए मौजूदा शर्तों के लिए Google Cloud के अपने पेज देखें। किसी भी हाल में, Vertex AI आजमाना एक Google Cloud अकाउंट, एक प्रोजेक्ट और बिलिंग सेटअप से शुरू होता है, जो पहली रिक्वेस्ट से पहले का एक असली कदम है।
ईमानदार बंटवारा: अगर आप आज बिना किसी सेटअप के कुछ जनरेट करना चाहते हैं और प्रतिबद्ध होने से पहले हर रन की लागत देखना चाहते हैं, तो Picasso IA वह जगह है जहां यह पहले मिनट से होता है। अगर आप इंजीनियर हैं और वैसे भी क्लाउड प्रोजेक्ट की जरूरत पड़ेगी, क्योंकि असली प्रोडक्ट Google Cloud पर रहेगा, तो वहां से शुरू करने में आपको ऐसा कुछ खर्च नहीं करना पड़ता जो आप बाद में वैसे भी न करते।
Picasso IA पर भुगतान क्रेडिट खरीदता है, और क्रेडिट ही पूरी अर्थव्यवस्था हैं: हर जनरेशन चलाने से पहले अपनी लागत दिखाता है, वीडियो जैसे भारी काम एक स्थिर इमेज से ज्यादा लेते हैं, और प्लान सिर्फ इस बात में अलग हैं कि आपको कितने क्रेडिट मिलते हैं। मौजूदा संख्याएं प्राइसिंग पेज पर हैं; हम उन्हें लेखों में नहीं, वहीं रखते हैं, क्योंकि प्लान बदलते हैं और पुरानी संख्या किसी की मदद नहीं करती।
Vertex AI पर आप जो सेवाएं इस्तेमाल करते हैं उनके लिए अपने Google Cloud बिलिंग अकाउंट से भुगतान करते हैं, और लागत मॉडल, काम के प्रकार और आप कितना चलाते हैं, इस पर निर्भर करती है। क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का यही सामान्य रूप है, और एक कंपनी के लिए यह एक खूबी है: एक इनवॉइस, बजट और अलर्ट, और ऐसा खर्च जो बाकी Google Cloud बिल के बगल में रहता है। हर मॉडल की कीमत कैसे तय होती है, यह प्रकाशित करना और बदलना Google का काम है।
तय करने का व्यावहारिक तरीका यह ईमानदारी से देखना है कि कौन भुगतान कर रहा है और क्यों। एक व्यक्ति या छोटी टीम जो तैयार इमेज, क्लिप और आवाजें चाहती है, और जनरेट दबाने से पहले क्रेडिट में लागत देखना चाहती है, उसके लिए Picasso IA ठीक बैठता है। एक कंपनी जो अपने मौजूदा क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट के अंदर AI खर्च चाहती है, प्रोजेक्ट के हिसाब से बजट और लागत रिपोर्टिंग के साथ, उसके लिए Vertex AI ठीक बैठता है।
यहीं दोनों प्रोडक्ट एक-दूसरे जैसे दिखना बंद कर देते हैं, और यहीं Vertex AI कई चीजों में सचमुच, खास तौर पर बेहतर है, इसलिए इस पेज का सबसे लंबा सेक्शन उसे मिलता है।
Vertex AI एक प्लेटफॉर्म है, गैलरी नहीं। आप एक Google Cloud प्रोजेक्ट के अंदर काम करते हैं, Google के अपने मॉडल परिवारों में से एक चुनते हैं, भाषा और मल्टीमॉडल काम के लिए Gemini, इमेज के लिए Imagen और वीडियो के लिए Veo, या एक Model Garden से जिसमें पार्टनर और ओपन मॉडल भी हैं, और उसे कोड से कॉल करते हैं या कंसोल में आजमाते हैं। जिसका Picasso IA में कोई बराबरी का हिस्सा नहीं है, वह इसके बाद आता है। आप अपने डेटा पर मॉडल ट्यून कर सकते हैं, उसे परख सकते हैं, उसे एक ऐसे एंडपॉइंट पर डिप्लॉय कर सकते हैं जिसे आप नियंत्रित करते हैं, उसे पाइपलाइन से जोड़ सकते हैं, प्रोडक्शन में उसकी निगरानी कर सकते हैं और यह सब उस पहचान और परमिशन सिस्टम के पीछे रख सकते हैं जो आपकी कंपनी पहले से इस्तेमाल करती है। एक मॉडल के ऊपर असली प्रोडक्ट भेजने वाली टीम के लिए वह लाइफसाइकिल ही काम है, और Vertex AI उसी के इर्द-गिर्द बना है।
दूसरा फायदा फर्स्ट-पार्टी गहराई है। Vertex AI वह जगह है जहां Google अपने मॉडल को उनके आसपास के विकल्पों और कंट्रोल के साथ पेश करता है, इसलिए जिस टीम ने Gemini, Imagen या Veo तय किया है उसे वह प्लेटफॉर्म मिलता है जिस पर चलने के लिए वे मॉडल बने हैं, और स्टोरेज और डेटा वेयरहाउस जैसी Google Cloud सेवाएं बस एक कॉल दूर होती हैं। जो टीमें पहले से उस इकोसिस्टम में लगी हैं, उन्हें ऐसा इंटीग्रेशन मिलता है जो एक अलग स्टूडियो नहीं दे सकता।
Picasso IA उल्टा दांव लगाता है। कोई कुछ कॉन्फ़िगर नहीं करता: आप उन 488 मॉडल में से चुनते हैं जिन्हें हम चुनते और संभालते हैं, हर एक का अपना पेज है जहां आप उसे सीधे इस्तेमाल कर सकते हैं, या टूलकिट खोलें, एक मॉडल चुनें, प्रॉम्प्ट लिखें या फाइलें जोड़ें, और जनरेट करें। कैटलॉग जानबूझकर चौड़ा है: स्थिर इमेज के लिए FLUX 2 Pro और Seedream 5 Pro, इमेज के लिए Imagen 4 और nano banana, वीडियो के लिए Veo 3.1 और Kling v3, और बहुत कुछ, इसलिए सवाल यह है कि काम के लिए कौन सा मॉडल सही है, न कि कौन सा क्लाउड प्रोडक्ट प्रोविजन करें। इफ़ेक्ट्स ऐसे प्रीसेट जोड़ते हैं जो एक क्लिक में लगते हैं, और क्रिएटिव एजेंट Supercomputer आसान शब्दों में बताए गए नतीजे को लेता है, काम की योजना बनाता है, मॉडल चुनता है, चरण रेंडर करता है और आपको नतीजा दिखाता है, जिसे आप उसी चैट में आगे बढ़ाते हैं। यह टूलकिट से अलग प्रोडक्ट है, उन मौकों के लिए जब आप चुनने के बजाय बताना पसंद करते हैं।
यहां कुछ भी कस्टम मॉडल नहीं है। कोई हमारे कैटलॉग में मॉडल अपलोड नहीं करता, और हम आपके डेटा पर कोई मॉडल ट्यून नहीं करते। अगर आपका प्रोजेक्ट ऐसे मॉडल पर निर्भर है जिसने आपकी निजी इमेज, आपका प्रोडक्ट कैटलॉग या आपकी हाउस स्टाइल देखी हो, तो वह Vertex AI का काम है, साफ शब्दों में।
Vertex AI एक ऐसी प्लेटफॉर्म है जो मॉडल पेश करती है, इसलिए उसकी कवरेज वही है जो उसके मॉडल और उसका Model Garden पेश करते हैं, और Google के नई चीजें लाने के साथ यह बदलती रहती है। वह इमेज तक Imagen से, वीडियो तक Veo से और भाषा व मल्टीमॉडल काम तक Gemini से पहुंचती है, और Model Garden पार्टनर और ओपन कम्युनिटी के मॉडल जोड़ता है। उसका ध्यान मॉडल के ऊपर निर्माण करने पर है, हर क्रिएटिव फॉर्मैट के लिए अलग पेज देने पर नहीं, इसलिए आम तौर पर आप वर्कफ्लो खुद जोड़ते हैं, कोड में या कंसोल में।
Picasso IA फॉर्मैट को प्रोडक्ट की तरह कवर करता है। कैटलॉग में टेक्स्ट से इमेज, टेक्स्ट से वीडियो, 3D मॉडल, बैकग्राउंड हटाना, बड़े भाषा मॉडल, इमेज अपस्केल, टेक्स्ट-टू-स्पीच, लिपसिंक, वीडियो एडिटिंग, संगीत, वीडियो एन्हांस और स्पीच-टू-टेक्स्ट शामिल हैं: कई लैब्स की बारह श्रेणियां। एक स्थिर इमेज, उससे एक क्लिप, एक वॉइसओवर, एक लिपसिंक पास, एक बैकग्राउंड म्यूजिक और Hunyuan3D 3.1 से टेक्सचर वाला मेश, ये सब एक अकाउंट के तहत हो सकते हैं, ब्राउज़र से, API रिक्वेस्ट से या MCP सर्वर के जरिए एक चैट क्लाइंट के अंदर से।
डेवलपर्स के लिए ओवरलैप ही दिलचस्प हिस्सा है। दोनों प्रोग्रामैटिक एक्सेस बेचते हैं, और फर्क यह है कि रिक्वेस्ट के दूसरी तरफ क्या है। Vertex AI आपको आपका अपना प्रोजेक्ट, अपने कोटे और अपनी गवर्नेंस देता है। Picasso IA आपको आपके अकाउंट से एक की देता है, एक रिक्वेस्ट जो एक मॉडल और उसके इनपुट का नाम लेती है, और बदले में जनरेट की गई फाइल मिलती है, उसी कैटलॉग और उन्हीं क्रेडिट से जो टूलकिट में चलते हैं। हमारा इमेज जनरेशन API पेज इसका रूप दिखाता है।
Vertex AI एडिटिंग अपने मॉडल के जरिए पेश करता है, और क्या संभव है यह मॉडल पर निर्भर है: इमेज मॉडल एक इमेज और एक निर्देश ले सकते हैं, और मिलते-जुलते कामों के लिए Model Garden में एंट्री हैं। उसका ध्यान मॉडल के साथ निर्माण करने पर है, एक क्लिक वाले एडिटिंग टूल के डिब्बे पर नहीं, इसलिए एक हजार प्रोडक्ट फोटो से बैकग्राउंड हटाने जैसा काम अक्सर आप खुद जोड़ते हैं, एक मॉडल, एक स्क्रिप्ट और अपनी स्टोरेज के साथ, और फिर नतीजे और उसकी क्वालिटी कंट्रोल के मालिक आप होते हैं। मौजूदा एडिटिंग विकल्पों के लिए Google Cloud के अपने पेज देखें।
Picasso IA एडिटिंग को ऐसे समर्पित टूल की तरह देखता है जो कोई भी इमेज लेते हैं, चाहे वह हमारे प्लेटफॉर्म पर बनी हो या नहीं। कैटलॉग में बैकग्राउंड रिमूवर, इमेज अपस्केलर, वीडियो एन्हांसर और nano banana जैसे एडिटिंग मॉडल हैं, जो एक इमेज में एक चीज बदल सकता है और बाकी को जस का तस छोड़ सकता है। आप इन्हें टूलकिट या API से इस्तेमाल करते हैं, और हर एडिट चलाने से पहले अपनी क्रेडिट लागत दिखाता है, इसलिए एक असली क्लाइंट फाइल पर अपस्केलर आजमाना एक सस्ता प्रयोग है, पूरा प्रोजेक्ट नहीं।
व्यावहारिक बंटवारा: जिस टीम को एडिटिंग अपनी पाइपलाइन में बनी हुई और अपनी इमेज पर ट्यून चाहिए, उसे Vertex AI कच्चे हिस्से और कंट्रोल देता है। जिसे अगले पांच मिनट में साफ कटआउट या ज्यादा शार्प फोटो चाहिए, उसे Picasso IA बटन देता है।
Picasso IA पर स्पीड सीधी है: तेज इमेज मॉडल जल्दी लौटते हैं, फ्रंटियर मॉडल ज्यादा समय लेते हैं, वीडियो में सबसे ज्यादा समय लगता है क्योंकि वीडियो कहीं भी कंप्यूट करना महंगा है, और क्रेडिट लागत आपके प्रतिबद्ध होने से पहले इसी हकीकत को दिखाती है। Picasso IA यह भी सीमित करता है कि एक अकाउंट एक साथ कितने जनरेशन चलाता है, जिससे कतार निष्पक्ष रहती है और बेकाबू स्क्रिप्ट आपके अपने क्रेडिट खत्म नहीं कर पाती।
Vertex AI पर परफॉर्मेंस और सीमाएं मॉडल, रीजन और आपके प्रोजेक्ट को दिए गए कोटे पर निर्भर करती हैं, और एक कंपनी के लिए यह उसकी ताकतों में से एक है: आप क्षमता की योजना बना सकते हैं, Google Cloud से ऊंची सीमाएं मांग सकते हैं और स्केल के लिए ऐसे डिजाइन कर सकते हैं जिसकी बराबरी करना कंज्यूमर-स्टाइल स्टूडियो का लक्ष्य नहीं है। मौजूदा सीमाएं प्रकाशित करना Google का काम है, इसलिए किसी संख्या के इर्द-गिर्द डिजाइन करने से पहले उन्हें Google Cloud के डॉक्यूमेंट में पढ़ें।
लाइसेंस अलग-अलग हैं। Picasso IA के मॉडल लाइसेंस अंदरूनी प्रदाताओं से आते हैं और मॉडल के बीच अलग हो सकते हैं, इसलिए उस खास मॉडल का पेज देखें जिस पर आपका बिजनेस निर्भर है। Vertex AI के आउटपुट से आप क्या कर सकते हैं, यह Google Cloud की शर्तों और आपके इस्तेमाल किए मॉडल की शर्तों से तय होता है, जिन्हें प्रकाशित करना और बदलना उनका काम है। दोनों पर, कोई लाइसेंस इस बाहरी जोखिम को खत्म नहीं करता कि जनरेट की गई इमेज किसी ट्रेडमार्क, किसी असली व्यक्ति या किसी कलाकार की खास शैली से मिलती-जुलती हो, इसलिए कमर्शियल चीज प्रकाशित करने से पहले उसकी समीक्षा करें। अगर एंटरप्राइज कॉन्ट्रैक्ट आपके लिए मायने रखता है तो वह बातचीत Google Cloud से होती है; हमारे बारे में सवालों के लिए हमारी सपोर्ट टीम सही जगह है।
आठ ईमानदार कारण, हर तरफ चार, ऊपर की सारी बातों का सार। अगर आपका असली सवाल किसी प्लेटफॉर्म के बारे में नहीं बल्कि Google के किसी एक मॉडल के बारे में है, तो nano banana की तुलना या Google Veo की तुलना आपके फैसले से इस पेज के मुकाबले ज्यादा मेल खा सकती हैं।
Picasso IA को तब चुनें जब आप बिना कुछ प्रोविजन किए कई लैब्स के तैयार मॉडल चाहते हैं, API के बगल में एक स्टूडियो और इफ़ेक्ट्स, एक ऐसा एजेंट जो सीधे-सादे विवरण से काम की योजना बनाए, या वही कैटलॉग एक रिक्वेस्ट या MCP क्लाइंट से एक ही अकाउंट में, लागत पहले से दिखती हुई।
जो ज्यादातर लोग दोनों इस्तेमाल करते हैं वे एक को दूसरे से बदलने के बजाय अलग-अलग कामों के लिए करते हैं, इसलिए इसे एक टूल जोड़ने की तरह लें, किसी को छोड़ने की तरह नहीं। आजमाते समय अपना Google Cloud प्रोजेक्ट, ट्यून किए मॉडल और पाइपलाइन बिल्कुल वैसे ही रहने दें; Picasso IA आजमाने के लिए इनमें से कुछ भी छोड़ना जरूरी नहीं।
तैयार मॉडल, एक स्टूडियो और एक सरल API के साथ क्रिएटिव काम के लिए हाँ, और Google Cloud पर अपनी खुद की मशीन लर्निंग बनाने और चलाने के लिए नहीं। अगर आप बिना क्लाउड प्रोजेक्ट के कई मॉडल से नतीजे चाहते हैं तो Picasso IA सचमुच एक मजबूत विकल्प है। अगर आपका काम Google Cloud के अंदर फाइन-ट्यूनिंग, कस्टम डिप्लॉयमेंट, MLOps या एंटरप्राइज गवर्नेंस पर निर्भर है, तो Vertex AI इसी के लिए बना है और हम नहीं।
हाँ। Picasso IA पर आप अपने अकाउंट में एक की बनाते हैं, एक ऐसी रिक्वेस्ट भेजते हैं जो एक मॉडल और उसके इनपुट का नाम ले, और जनरेट की गई फाइल पाते हैं, उन्हीं मॉडल और उन्हीं क्रेडिट के साथ जो टूलकिट में हैं। Vertex AI एक Google Cloud प्रोजेक्ट के अंदर अपनी API देता है, साथ में प्रोजेक्ट, परमिशन और कोटे जो उसके साथ आते हैं। फर्क ज्यादातर इसमें है कि पहली रिक्वेस्ट से पहले आप क्या सेट अप करते हैं।
नहीं। Picasso IA आपके डेटा पर मॉडल ट्रेन नहीं करता और कोई कैटलॉग में मॉडल अपलोड नहीं करता; आप उन 488 मॉडल में से चुनते हैं जिन्हें हम चुनते और संभालते हैं। अगर आपके प्रोजेक्ट को ऐसा मॉडल चाहिए जो आपकी अपनी इमेज या दस्तावेजों से सीखे, या ऐसा जिसे आप अपने कंट्रोल के पीछे खुद डिप्लॉय करें, तो वही Vertex AI देता है, और यह उसके सबसे साफ फायदों में से एक है।
नहीं। आप साइन अप करते हैं, फ्री क्रेडिट पाते हैं और टूलकिट में जनरेट करना शुरू करते हैं, पहले से कोई प्रोजेक्ट, कोई परमिशन या कोई बिलिंग अकाउंट कॉन्फ़िगर किए बिना। Vertex AI एक Google Cloud प्रोजेक्ट के अंदर चलता है, जो उस कंपनी के लिए पूरा मकसद है जो अपना AI काम बाकी क्लाउड के बगल में गवर्न करना चाहती है, और जिसे सिर्फ एक इमेज चाहिए उसके लिए एक अतिरिक्त कदम।
कैटलॉग में उन नामों वाले मॉडल हैं, जैसे Imagen 4, Veo 3.1 और Gemini 3 Pro, हर एक का अपना पेज है जहां आप उसे क्रेडिट से इस्तेमाल कर सकते हैं, कई दूसरी लैब्स के मॉडल के बगल में। जो आपको नहीं मिलता वह Google Cloud प्रोजेक्ट, और उनके आसपास की ट्यूनिंग और गवर्नेंस है। हर प्रोडक्ट में उपलब्ध वर्जन अलग हो सकते हैं, इसलिए मॉडल पेज को अपनी जरूरत से मिलाकर देखें।
हाँ। Claude Desktop, Claude Code और Cursor जैसे MCP-सक्षम क्लाइंट बातचीत के अंदर कैटलॉग से इमेज, वीडियो और आवाज जनरेट करने के लिए Picasso IA MCP सर्वर इस्तेमाल कर सकते हैं। यह API और स्टूडियो के साथ चलता है, सब उन्हीं मॉडल और क्रेडिट से, इसलिए चैट में बना नतीजा बाद में एक रिक्वेस्ट से दोबारा बनाया जा सकता है।
हम जानबूझकर किसी लेख में दोनों में से किसी प्रोडक्ट के लिए संख्याएं नहीं छापते, क्योंकि कीमतें और प्लान बदलते हैं और पुरानी संख्या किसी गैर-मौजूद संख्या से ज्यादा भ्रमित करती है। Picasso IA क्रेडिट बेचता है, हर जनरेशन पहले से अपनी लागत दिखाता है, और मौजूदा संख्याएं प्राइसिंग पेज पर हैं। Vertex AI का बिल Google Cloud से बनता है, Google प्रकाशित करता है, और वह हमारे नियंत्रण की किसी भी चीज से स्वतंत्र रूप से बदलता है।
उस पर कोई बिजनेस खड़ा करने से पहले जांच लें, दोनों में से किसी भी प्लेटफॉर्म पर। Picasso IA पर लाइसेंस हर मॉडल के प्रदाता से आता है और मॉडल के बीच अलग हो सकता है, इसलिए जो मॉडल आप इस्तेमाल करते हैं उसका पेज प्लेटफॉर्म के नियमों के साथ पढ़ें। Vertex AI के लिए Google Cloud की शर्तें और उस खास मॉडल की शर्तें पढ़ें। दोनों पर, आउटपुट की ट्रेडमार्क, असली लोगों या कलाकारों की खास शैली से समानता के लिए समीक्षा करें।
नहीं। Picasso IA और Google Vertex AI के बीच, या इन पेजों पर नामित किसी भी प्रोडक्ट के साथ, कोई साझेदारी, कोई एफिलिएट व्यवस्था और किसी भी दिशा में कोई भुगतान नहीं है। नाम यहां इसलिए आता है क्योंकि जो लोग एक क्लाउड AI प्लेटफॉर्म की तुलना एक क्रिएटिव स्टूडियो से करते हैं, वे ठीक यही तुलना खोजते हैं, और हम जो सबसे उपयोगी जवाब दे सकते हैं वह ईमानदार जवाब है, तुलना के भेष में बिक्री का भाषण नहीं।
सचमुच हाँ, और इस पेज ने शुरू से अंत तक यही कहने की कोशिश की है। यह कंपनियों को Google के अपने मॉडल, एक Model Garden, ट्यूनिंग, MLOps और वह गवर्नेंस देता है जो सिक्योरिटी टीम मांगती है, यह सब उसी क्लाउड के अंदर जिस पर वे पहले से काम करती हैं, और क्लाउड प्लेटफॉर्म के अलावा किसी भी चीज से इसकी बराबरी करना मुश्किल है। इसका ईमानदारी से मुकाबला करने का मतलब यह मानना है कि Google Cloud पर प्रोडक्शन ML के लिए यह अपना काम बहुत अच्छी तरह करता है, और एक क्रिएटिव स्टूडियो ने कभी इसकी जगह लेने की कोशिश नहीं की।
दोनों जानने लायक हैं, और यह पता लगाने का सबसे सस्ता तरीका कि कौन सा किसी काम के लिए ठीक है, उसे किसी असली चीज पर आजमाना है। एक भरोसेमंद प्रॉम्प्ट के साथ टूलकिट खोलें, फ्री क्रेडिट खर्च करें और नतीजे को फैसला करने दें।
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