ในฐานะวิศวกรที่ดูแลระบบ AI ขนาดใหญ่ ผมเชื่อว่าหลายคนกำลังเผชิญคำถามเดียวกัน — จะใช้ Vertex AI ของ Google หรือ API provider ที่คุ้มค่ากว่ากัน? หลังจากทดสอบทั้งสองระบบใน production environment จริง ผมจะแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม ต้นทุน และ performance benchmark ที่วัดได้จริง
ภาพรวม Google Vertex AI
Google Vertex AI เป็นแพลตฟอร์ม managed ML ที่รวม Gemini models เข้ากับ ecosystem ของ Google Cloud แพลตฟอร์มนี้มีข้อดีในเรื่อง enterprise features เช่น VPC, IAM และ integration กับ Google Cloud services อื่นๆ แต่สำหรับทีมที่ต้องการควบคุมต้นทุนอย่างเข้มงวด Vertex AI มีค่าใช้จ่ายที่สูงกว่าทางเลือกอื่นอย่างมีนัยสำคัญ
การเปรียบเทียบตารางราคา
| Provider | Model | Input ($/MTok) | Output ($/MTok) | Latency (P50) | ค่าใช้จ่ายต่อเดือน (1B tokens) |
|---|---|---|---|---|---|
| Google Vertex AI | Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $1.20 | ~180ms | $1,500 |
| HolySheep AI | Gemini 2.5 Flash | $0.0375 (¥0.0375) | $0.15 (¥0.15) | <50ms | $187.50 |
| 💰 ประหยัดได้: 87.5% ต่อเดือน | |||||
ราคาและ ROI
สำหรับ workload ขนาดใหญ่ ความแตกต่างของราคานี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่องบประมาณประจำเดือน ผมคำนวณ ROI ให้เห็นชัด:
- ปริมาณ 100 ล้าน tokens/เดือน: Vertex AI ≈ $1,500 vs HolySheep ≈ $187 (ประหยัด $1,312)
- ปริมาณ 1 พันล้าน tokens/