DEV Community

Cover image for ทางเลือกอื่น Google Vertex AI ที่ดีที่สุดปี 2026: ติดตั้งง่ายกว่า, ไม่ต้องผูกกับ GCP
Thanawat Wongchai
Thanawat Wongchai

Posted on • Originally published at apidog.com

ทางเลือกอื่น Google Vertex AI ที่ดีที่สุดปี 2026: ติดตั้งง่ายกว่า, ไม่ต้องผูกกับ GCP

สรุปสั้นๆ

Google Vertex AI เป็นแพลตฟอร์ม ML ที่ครอบคลุม เหมาะกับทีมที่ต้องการสร้างไปป์ไลน์ ML แบบกำหนดเองบน GCP แต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ GCP สูง การตั้งค่าซับซ้อน และต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานมาก สำหรับทีมที่เน้นแค่ inference หรือไม่ต้องการภาระ MLOps ยังมีทางเลือกอื่น เช่น WaveSpeed (600+ โมเดล, เริ่มใช้งานในไม่กี่นาที), Replicate (แค็ตตาล็อกโมเดลโอเพนซอร์ส) และ Fal.ai (อนุมานแบบ Serverless ที่เร็วมาก) ลองทดสอบทุกแพลตฟอร์มได้ใน Apidog ก่อนตัดสินใจเปลี่ยน

ทดลองใช้ Apidog วันนี้

บทนำ

Vertex AI คือแพลตฟอร์มระดับองค์กรของ Google Cloud สำหรับ ML lifecycle ทั้งการฝึก, deploy, ประเมินผล และ monitoring เหมาะกับองค์กรที่อยู่ใน ecosystem ของ GCP และต้องการควบคุม pipeline ML อย่างละเอียด

แต่สำหรับ dev ที่ต้องการแค่ inference (เรียกใช้โมเดลแล้วรับผลลัพธ์) Vertex AI จะมีความซับซ้อนเกินจำเป็น ใช้เวลาตั้งค่าหลายวัน/สัปดาห์ และต้องมีทักษะ GCP สูง แม้แต่งานที่ไม่จำเป็นต้องใช้ GCP ทีมก็ต้องเรียนรู้ระบบของ Google Cloud เพิ่มเติม

Vertex AI ทำอะไร

  • ML lifecycle แบบครบวงจร: ฝึก, ประเมิน, deploy, monitor
  • Deploy โมเดล custom: โฮสต์โมเดลที่ฝึกเองบน Google infra
  • เข้าถึง Gemini API: ใช้โมเดลของ Google ผ่านแพลตฟอร์มเดียวกัน
  • Integrate กับ GCP: เชื่อมต่อ BigQuery, Cloud Storage, และบริการอื่นๆ ใน GCP

จุดที่สร้างความยุ่งยากสำหรับทีมส่วนใหญ่

  • ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ GCP: ต้องเข้าใจ Google Cloud services และ IAM
  • เวลาในการตั้งค่านาน: กว่าจะ inference ได้ ต้อง setup หลายขั้นตอน
  • ผูกติดกับ Google Cloud: ทั้ง infra และ billing ต้องใช้ GCP
  • โครงสร้างราคาซับซ้อน: ค่าบริการยากต่อการคาดเดา
  • เกินความจำเป็นสำหรับ use case ทั่วไป: ส่วนใหญ่แค่ต้องการเรียก API ไม่ได้ต้องการ MLOps เต็มรูปแบบ

ทางเลือกอันดับต้นๆ

WaveSpeed

  • การตั้งค่า: ขอ API key, พร้อมใช้งานในไม่กี่นาที
  • โมเดล: 600+ โมเดล รวมถึงโมเดลพิเศษจาก ByteDance/Alibaba
  • ราคา: จ่ายตามการใช้งาน โปร่งใส ประหยัดกว่า Vertex AI 40-60%
  • Vendor lock-in: ไม่มี

WaveSpeed ตัด dependency กับ GCP ออกทั้งหมด แค่ขอ API key ก็เริ่มใช้งานได้ทันที ไม่มีบัญชี Google Cloud, IAM, หรือ VPC ให้จัดการ พิเศษ: มีโมเดลสายภาพที่ Vertex AI ไม่มี (Kling, Seedream, Alibaba WAN)

Replicate

  • โมเดล: 1,000+ community models
  • การตั้งค่า: ไม่กี่นาที
  • GCP dependency: ไม่มี

เหมาะกับทีมที่อยากใช้ open source models หรือทดลองโมเดลใหม่ๆ โดยไม่ต้องผูกกับคลาวด์เจ้าใด

Fal.ai

  • โมเดล: Serverless กว่า 600+
  • ความเร็ว: inference เร็วกว่าคลาวด์ทั่วไปราว 2-3 เท่า
  • SLA: uptime 99.99%

Fal.ai ให้ reliability สูงกว่า Vertex AI (99.99% เทียบกับ 99.9%) แต่ตั้งค่าและใช้งานง่ายกว่ามาก

OpenAI API

  • โมเดล: GPT Image 1.5, GPT-4, Whisper ฯลฯ
  • Docs: เอกสาร API ดีเยี่ยม
  • GCP dependency: ไม่มี

ถ้าคุณใช้ Vertex AI แค่เพื่อเข้าถึง Gemini, OpenAI API ก็ให้คุณภาพโมเดลใกล้เคียง พร้อมเอกสารและ integration ที่ง่ายกว่า

ตารางเปรียบเทียบ

แพลตฟอร์ม เวลาในการตั้งค่า ต้องใช้ GCP โมเดลที่กำหนดเอง ความโปร่งใสของราคา
Vertex AI หลายวัน-หลายสัปดาห์ ใช่ ใช่ ซับซ้อน
WaveSpeed ไม่กี่นาที ไม่ ไม่ ง่าย
Replicate ไม่กี่นาที ไม่ ใช่ (Cog) ต่อวินาที
Fal.ai ไม่กี่นาที ไม่ บางส่วน ต่อเอาต์พุต
OpenAI API ไม่กี่นาที ไม่ การปรับแต่ง ต่อโทเค็น

การทดสอบด้วย Apidog

Vertex AI ต้องใช้การยืนยันตัวตน GCP (Service Account, OAuth token) ก่อนจึงจะทดสอบ API ได้ แต่เจ้าอื่นๆ ใช้ Bearer token ง่ายๆ

ตัวอย่าง request WaveSpeed:

POST https://api.wavespeed.ai/api/v2/bytedance/seedream-4-5
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "A professional office building lobby, architectural photography style"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ตัวอย่าง OpenAI GPT Image 1.5:

POST https://api.openai.com/v1/images/generations
Authorization: Bearer {{OPENAI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "gpt-image-1.5",
  "prompt": "A professional office building lobby, architectural photography style",
  "size": "1024x1024"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

สร้าง environment ใน Apidog สำหรับแต่ละ provider ใส่ API_KEY ใน secret variable แล้วรัน prompt จริงของคุณบนทุกแพลตฟอร์ม เปรียบเทียบผลลัพธ์และประสบการณ์ได้ทันที — ไม่ต้องมีบัญชี GCP

การย้ายข้อมูลจาก Vertex AI

  1. ระบุการใช้งาน Vertex AI ปัจจุบัน: ใช้โมเดลประเภทไหน (text, image, custom)
  2. จับคู่กับโมเดลในแพลตฟอร์มเป้าหมาย: หาโมเดลที่ใกล้เคียงหรือเทียบเท่า
  3. อัปเดตการยืนยันตัวตน: เปลี่ยนจาก Service Account GCP เป็น Bearer token
  4. เปลี่ยน endpoint: จาก URL ของ Vertex เป็น HTTPS endpoint ใหม่
  5. ทดสอบใน Apidog: รัน production prompt บนแพลตฟอร์มใหม่ก่อนย้ายจริง
  6. อัปเดต data parsing: โครงสร้าง JSON ของแต่ละเจ้าไม่เหมือนกัน ต้องปรับการแยกข้อมูลใน code

คำถามที่พบบ่อย

Q: จะเข้าถึง Gemini ของ Google โดยไม่ใช้ Vertex AI ได้ไหม?

A: ได้ Google มี Gemini API ให้ใช้งานโดยตรงผ่าน Google AI Studio โดยการยืนยันตัวตนง่ายกว่า Vertex

Q: Vertex AI ราคาถูกกว่าทางเลือกอื่นเมื่อ workload สูงหรือไม่?

A: ถ้าเป็น enterprise workload ที่ตกลงราคาพิเศษ Vertex AI อาจถูกกว่า แต่สำหรับงานที่ปริมาณผันผวน ทางเลือกแบบ pay-as-you-go มักถูกกว่า

Q: ถ้าต้องการ MLOps/monitoring เหมือน Vertex AI?

A: API inference แบบง่ายไม่มีฟีเจอร์ MLOps เทียบเท่า Vertex ถ้าต้องใช้ pipeline, model monitoring, explainability อาจต้องหาเครื่องมือเสริม

Q: ย้ายจาก Vertex AI ใช้เวลานานแค่ไหน?

A: ถ้า workload ไม่ซับซ้อน แค่เปลี่ยน endpoint/API key ใช้เวลาไม่กี่ชั่วโมง หากต้องทดสอบและเปลี่ยน production อาจใช้ 1-3 วัน ขึ้นกับความซับซ้อน

Top comments (0)