Gemini auf Vertex AI ist die programmatische API für Googles Foundation-Model-Familie und richtet sich an Entwickler und Unternehmen, die Sprach- und Multimodal-Modelle in eigene Anwendungen und Produkte integrieren wollen. Es handelt sich um einen anderen Zugangsweg als Gemini in Google Workspace: Während Workspace Gemini Endnutzer-Features wie Gmail-Zusammenfassungen oder Docs-Assistenten adressiert, bietet die Vertex-AI-API vollständigen programmatischen Zugriff samt Enterprise-Governance, Regionssteuerung und Anbindung an den restlichen Google-Cloud-Stack.
Die Gemini-Modellfamilie auf Vertex AI
Die Modellfamilie deckt unterschiedliche Anforderungen ab. Generell verfügbar (GA) sind Gemini 2.5 Pro für komplexe Reasoning-Aufgaben, Code-Generierung und analytische Fragestellungen, Gemini 2.5 Flash als ausgewogenes Modell für hohen Durchsatz sowie Gemini 2.5 Flash-Lite als kostengünstigste Variante für latenzkritische, hochvolumige Workloads. Die neue Gemini-3-Familie (Gemini 3 Pro und Gemini 3 Flash) steht im Vertex AI Model Garden in Preview bereit und bringt stärkeres Reasoning sowie einen steuerbaren Thinking-Modus mit. Die früheren Gemini-1.5-Modelle wurden zum 24. September 2025 abgekündigt, die Gemini-2.0-Modelle laufen ebenfalls aus: Bestehende Integrationen sollten auf aktuelle Versionen migriert werden.
Alle aktuellen Modelle sind nativ multimodal und verarbeiten Text, Bild, Audio, Video und PDF im selben Kontextfenster. Gemini 2.5 Pro und Gemini 3 Pro bieten ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens, sodass sehr lange Dokumente, große Codebasen oder umfangreiche Transkripte in einer einzigen Anfrage verarbeitet werden können. Die Gemini-2.5- und Gemini-3-Modelle unterstützen einen Thinking- bzw. Reasoning-Modus, dessen Umfang sich steuern lässt, um Antwortqualität, Latenz und Kosten auszubalancieren.
Kernfunktionen
- Aktuelle Modellfamilie: Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash und 2.5 Flash-Lite generell verfügbar, Gemini 3 Pro und 3 Flash in Preview, alle nativ multimodal über eine einheitliche API.
- Langer Kontext und Thinking-Modus: Bis zu 1 Million Tokens Kontext bei den Pro-Modellen sowie ein steuerbarer Reasoning-Modus für die Balance aus Qualität, Latenz und Kosten.
- Grounding und Tools: Grounding mit Google Search für aktuelle Webinformationen, Grounding auf eigene Daten, Function Calling und strukturierte JSON-Ausgabe für produktionsreife Integrationen.
- Anpassung: Supervised Fine-Tuning für ausgewählte Modelle, um Gemini auf eigene Daten und Aufgaben anzupassen.
- Kostenoptimierung: Batch-Verarbeitung für asynchrone Jobs, Context Caching für wiederkehrende lange Kontexte und Provisioned Throughput für planbaren, reservierten Durchsatz.
- Enterprise-Governance: EU-Endpunkte und EU-Data-Residency, Verschlüsselung in Übertragung und Speicherung sowie die Zusage, dass Kundendaten nicht zum Training der Modelle genutzt werden.
Typische Anwendungsfälle
Text- und Codegenerierung: Anwendungen erzeugen Inhalte, Zusammenfassungen oder Quellcode und nutzen das große Kontextfenster, um umfangreichen Eingabekontext einzubeziehen.
Multimodale Analyse: Modelle verarbeiten Text, Bild, Audio, Video und PDF gemeinsam, etwa zur Auswertung von Dokumenten, zur Extraktion strukturierter Daten oder zur Beschreibung von Medien.
Gegroundete Assistenten: Über Grounding mit Google Search oder eigene Datenquellen liefern Assistenten aktuelle und nachvollziehbare Antworten und reduzieren Halluzinationen bei zeitkritischen Themen.
Fachspezifische Modelle: Per Fine-Tuning passen Unternehmen Gemini an eigene Terminologie, Formate und Aufgaben an und betreiben die Modelle in EU-Regionen.
Vorteile
- Einheitliche API für eine aktuelle, nativ multimodale Modellfamilie von kostengünstig (Flash-Lite) bis leistungsstark (Pro).
- Langes Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens und steuerbarer Thinking-Modus für anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben.
- EU-Endpunkte und EU-Data-Residency sowie die Zusage, dass Kundendaten nicht zum Modelltraining verwendet werden.
- Kostenkontrolle über Batch, Context Caching und Provisioned Throughput sowie enge Integration in den übrigen Google-Cloud-Stack.
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory bei der Integration von Gemini in Ihre Anwendungen: API-Anbindung, Prompt-Engineering, Grounding- und Fine-Tuning-Projekte, Modellauswahl und Migration sowie Architektur-Beratung für produktionsreife, EU-konforme Gemini-Deployments.
Kontaktieren Sie uns für eine technische Beratung zu Gemini auf Vertex AI.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist Gemini auf Vertex AI?
Gemini auf Vertex AI ist der programmatische Zugang zu Googles Foundation-Model-Familie für Entwickler und Unternehmen. Über eine einheitliche API integrieren Sie Modelle wie Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash und 2.5 Flash-Lite in eigene Anwendungen. Das ist ein anderer Zugangsweg als Gemini in Google Workspace, das Endnutzer-Features wie Gmail-Zusammenfassungen adressiert. Die Vertex-AI-API bietet vollständigen programmatischen Zugriff samt Enterprise-Governance.
Welche Gemini-Modelle sind aktuell verfügbar?
Generell verfügbar (GA) sind Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.5 Flash-Lite. Die Gemini-3-Familie (Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash) ist im Vertex AI Model Garden in Preview verfügbar und bietet erweiterte Reasoning-Fähigkeiten. Die älteren Gemini-1.5-Modelle wurden zum 24. September 2025 abgekündigt, die Gemini-2.0-Modelle laufen ebenfalls aus. Aktuelle Modellverfügbarkeit und Stilllegungstermine nennt die offizielle Vertex-AI-Dokumentation.
Werden meine Daten zum Training der Gemini-Modelle genutzt?
Nein. Im Rahmen der Google-Cloud-Datenschutzzusage werden Kundendaten standardmäßig nicht zum Training der Foundation Models verwendet: weder Prompts noch Antworten noch Trainingsdaten für Adapter-Modelle. Die Foundation Models bleiben eingefroren und verarbeiten Eingaben nur, um die jeweilige Ausgabe zu erzeugen. Sie behalten die Kontrolle über Ihre Daten.
Ist Gemini auf Vertex AI in der EU verfügbar?
Ja. Modelle lassen sich über EU-Endpunkte betreiben, unter anderem in den Regionen europe-west3 (Frankfurt) und europe-west4 (Niederlande). Für strenge Anforderungen stehen EU-Data-Residency-Endpunkte zur Verfügung, die Verarbeitung und Speicherung innerhalb der EU-Geografie halten. Die Modellverfügbarkeit unterscheidet sich je Region, daher empfiehlt sich vorab ein Abgleich mit der Regionsübersicht.
Wie wird Gemini auf Vertex AI abgerechnet?
Die Abrechnung erfolgt tokenbasiert (pay-per-use), getrennt nach Eingabe- und Ausgabe-Tokens und je nach Modell und Modalität. Für Kostenoptimierung gibt es Batch-Verarbeitung für asynchrone Jobs, Context Caching für wiederkehrende lange Kontexte sowie Provisioned Throughput für planbaren, reservierten Durchsatz. Die jeweils aktuellen Preise nennt die offizielle Pricing-Seite.
