Gemini-Plattform
Innovationen vorantreiben, KI-Agenten und Anwendungen für Unternehmen entwickeln und bereitstellen
Mit der Gemini-Plattform können technische Teams KI-Agenten entwickeln, mit denen sich Unternehmensanwendungen und Workflows in leistungsstarke agentische Systeme umwandeln lassen.
Neukunden erhalten ein Guthaben von bis zu 300 $, um die Gemini-Plattform und andere Google Cloud-Produkte auszuprobieren.
Features
KI-Agenten auf Unternehmensniveau entwickeln, skalieren, verwalten und optimieren
Die Gemini-Plattform ist unsere offene und umfassende Plattform, mit der Unternehmen schnell KI-Agenten auf Unternehmensniveau erstellen, skalieren, verwalten und optimieren können, die auf ihren Unternehmensdaten basieren. Die Plattform bietet die Full-Stack-Grundlage und die umfangreichen Entwickleroptionen, die Sie benötigen, um Ihre Anwendungen und Workflows in leistungsstarke agentische Systeme mit globaler Reichweite zu verwandeln.
Agentenbasierte Entwicklung und Workflows
Google Antigravity ist jetzt über die Gemini-Plattform verfügbar und bietet eine zentrale App zum Steuern, Anpassen und Orchestrieren von KI-Agenten. Sie können mehrere Agenten gleichzeitig einsetzen, um ganze Workflows wie z. B. Produkteinführungen auszuführen. So lassen sich beispielsweise die Codegenerierung für Ihre Website, die Erstellung von Assets im Corporate Design und die Produktion von Kunden-E‑Mails automatisieren. Laden Sie Antigravity herunter und melden Sie sich mit Ihren Standard-Google Cloud-Anmeldedaten in der Desktopanwendung oder der Antigravity-Befehlszeile an.
Mehr als 200 KI-Modelle und ‑Tools von Google und Drittanbietern
In Model Garden haben Sie die Wahl zwischen den neuesten multimodalen Modellen von Google, darunter Gemini 3.8 Flash, Drittanbietermodellen wie der Claude Model Family von Anthropic und offenen Modellen wie Gemma. Mit einer Vielzahl von Feinabstimmungsoptionen können Sie Modelle an Ihren Anwendungsfall anpassen.
Unser Dienst zur Modellbewertung bietet Tools auf Unternehmensniveau für eine objektive, datengestützte Bewertung von generativen KI-Modellen.
Offene und integrierte AI Platform
Data Scientists können mit den Gemini-Plattformtools zum Trainieren, Abstimmen und Bereitstellen von ML-Modellen schneller arbeiten.
Notebooks, einschließlich Colab Enterprise oder Workbench (Ihre Wahl), sind auf der Gemini-Plattform nativ in BigQuery eingebunden und bieten eine zentrale Oberfläche für alle Daten- und KI-Arbeitslasten.
Mit den Trainings- und Vorhersageoptionen der Gemini-Plattform können Sie die Trainingszeit reduzieren und Modelle mithilfe von Open-Source-Frameworks Ihrer Wahl und einer optimierten KI-Infrastruktur ganz einfach für die Produktion bereitstellen.
MLOps für prädiktive und generative KI
Die Gemini-Plattform bietet maßgeschneiderte MLOps-Tools für Data Scientists und ML-Entwickler, um ML-Projekte zu automatisieren, zu standardisieren und zu verwalten.
Modulare Tools unterstützen Sie bei der Zusammenarbeit von Teams und bei der Verbesserung von Modellen während des gesamten Entwicklungszyklus: Mit der Modellbewertung können Sie das beste Modell für einen Anwendungsfall ermitteln, mit Pipelines Workflows orchestrieren, mit der Modell-Registry beliebige Modelle verwalten, mit dem Feature Store ML-Features bereitstellen, freigeben und wiederverwenden und Modelle auf Eingabeverzerrungen und Abweichungen überwachen.
Funktionsweise
Die Gemini-Plattform bietet mehrere Optionen für das Erstellen von KI-Agenten, das Modelltraining und die Bereitstellung:
- Mit der Gemini-Plattform können Sie KI-Agenten für Unternehmen auf einer einheitlichen Plattform erstellen, skalieren, verwalten und optimieren.
- Agent Studio bietet Zugriff auf große generative KI-Modelle, einschließlich Gemini 3, damit Sie sie für die Verwendung in KI-Anwendungen bewerten, optimieren und bereitstellen können.
- Mit Model Garden können Sie die Gemini-Plattform erkunden, testen, anpassen und bereitstellen sowie Open-Source-Modelle und Assets auswählen.
- Benutzerdefiniertes Training gibt Ihnen vollständige Kontrolle über den Trainingsprozess. Dazu gehört die Verwendung Ihres bevorzugten ML-Frameworks, das Schreiben eines eigenen Trainingscodes und das Auswählen von Optionen für die Hyperparameter-Abstimmung.
Die Gemini-Plattform bietet mehrere Optionen für das Erstellen von KI-Agenten, das Modelltraining und die Bereitstellung:
- Mit der Gemini-Plattform können Sie KI-Agenten für Unternehmen auf einer einheitlichen Plattform erstellen, skalieren, verwalten und optimieren.
- Agent Studio bietet Zugriff auf große generative KI-Modelle, einschließlich Gemini 3, damit Sie sie für die Verwendung in KI-Anwendungen bewerten, optimieren und bereitstellen können.
- Mit Model Garden können Sie die Gemini-Plattform erkunden, testen, anpassen und bereitstellen sowie Open-Source-Modelle und Assets auswählen.
- Benutzerdefiniertes Training gibt Ihnen vollständige Kontrolle über den Trainingsprozess. Dazu gehört die Verwendung Ihres bevorzugten ML-Frameworks, das Schreiben eines eigenen Trainingscodes und das Auswählen von Optionen für die Hyperparameter-Abstimmung.
KI-Agenten erstellen und bereitstellen
Mit der Gemini-Plattform erweiterte KI-Funktionen nutzen
Mit der Gemini-Plattform erweiterte KI-Funktionen nutzen
Erstellen Sie produktionsreife Agenten und Anwendungen auf der Basis von generativer KI auf einer Plattform, die mit Ihnen skaliert. Die Gemini-Plattform bietet eine sichere Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen und Anwendungen.
Für Entwickler bleibt die Gemini-Plattform unsere fortschrittliche Plattform, auf der sie mit Frameworks wie dem Agent Development Kit (ADK) komplexe KI-Agenten erstellen, anpassen und optimieren können.
Mit Codelab durchstarten und noch heute die erste KI-Anwendung erstellen
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Mit der Gemini-Plattform erweiterte KI-Funktionen nutzen
Mit der Gemini-Plattform erweiterte KI-Funktionen nutzen
Erstellen Sie produktionsreife Agenten und Anwendungen auf der Basis von generativer KI auf einer Plattform, die mit Ihnen skaliert. Die Gemini-Plattform bietet eine sichere Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen und Anwendungen.
Für Entwickler bleibt die Gemini-Plattform unsere fortschrittliche Plattform, auf der sie mit Frameworks wie dem Agent Development Kit (ADK) komplexe KI-Agenten erstellen, anpassen und optimieren können.
Mit Codelab durchstarten und noch heute die erste KI-Anwendung erstellen
Mit Gemini-Modellen entwickeln
Mit Agent Studio entwickeln
Mit Agent Studio entwickeln
Mit Agent Studio können Sie Prompts für Gemini-Modelle in natürlicher Sprache, mit Code, Bildern oder Videos entwerfen, testen und verwalten. Probieren Sie Beispiel-Prompts aus, um Text aus Bildern zu extrahieren, Bild-Mock-ups in HTML zu konvertieren und sogar Antworten zu hochgeladenen Bildern oder Videos zu generieren.
Sie können Gemini-Modelle auf der Gemini-Plattform auch mit einem API-Schlüssel testen.
Zugriff auf Gemini-Modelle über die Gemini API in der Gemini-Plattform
- Python
- JavaScript
- Java
- Go
- Curl
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Mit Agent Studio entwickeln
Mit Agent Studio entwickeln
Mit Agent Studio können Sie Prompts für Gemini-Modelle in natürlicher Sprache, mit Code, Bildern oder Videos entwerfen, testen und verwalten. Probieren Sie Beispiel-Prompts aus, um Text aus Bildern zu extrahieren, Bild-Mock-ups in HTML zu konvertieren und sogar Antworten zu hochgeladenen Bildern oder Videos zu generieren.
Sie können Gemini-Modelle auf der Gemini-Plattform auch mit einem API-Schlüssel testen.
Codebeispiel
Zugriff auf Gemini-Modelle über die Gemini API in der Gemini-Plattform
- Python
- JavaScript
- Java
- Go
- Curl
Daten extrahieren, zusammenfassen und klassifizieren
Generative KI zur Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion verwenden
Generative KI zur Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion verwenden
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der generativen KI auf der Gemini-Plattform Text-Prompts für die Verarbeitung einer beliebigen Anzahl von Aufgaben erstellen. Zu den gängigsten Aufgaben zählen Klassifizierung, Zusammenfassung und Extraktion. Mit der Gemini-Plattform können Sie Prompts in Bezug auf Struktur und Format flexibel entwerfen.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Generative KI zur Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion verwenden
Generative KI zur Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion verwenden
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der generativen KI auf der Gemini-Plattform Text-Prompts für die Verarbeitung einer beliebigen Anzahl von Aufgaben erstellen. Zu den gängigsten Aufgaben zählen Klassifizierung, Zusammenfassung und Extraktion. Mit der Gemini-Plattform können Sie Prompts in Bezug auf Struktur und Format flexibel entwerfen.
Modell für die Produktion bereitstellen
Für Batch- oder Onlinevorhersagen bereitstellen
Für Batch- oder Onlinevorhersagen bereitstellen
Wenn Sie mit Ihrem Modell ein Problem in der realen Welt lösen möchten, registrieren Sie es in Model Registry und verwenden dann den Vorhersagedienst der Gemini-Plattform für Batch- und Onlinevorhersagen.
Sehen Sie sich die Videoreihe Von Prototyp zur Produktion an, die Sie vom Notebook-Code bis zu einem bereitgestellten Modell führt.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Für Batch- oder Onlinevorhersagen bereitstellen
Für Batch- oder Onlinevorhersagen bereitstellen
Wenn Sie mit Ihrem Modell ein Problem in der realen Welt lösen möchten, registrieren Sie es in Model Registry und verwenden dann den Vorhersagedienst der Gemini-Plattform für Batch- und Onlinevorhersagen.
Sehen Sie sich die Videoreihe Von Prototyp zur Produktion an, die Sie vom Notebook-Code bis zu einem bereitgestellten Modell führt.
Benutzerdefinierte Modelle trainieren
Benutzerdefiniertes ML-Training – Übersicht und Dokumentation
Benutzerdefiniertes ML-Training – Übersicht und Dokumentation
Sie erhalten einen Überblick über den benutzerdefinierten Trainingsworkflow auf der Gemini-Plattform, die Vorteile des benutzerdefinierten Trainings und die verschiedenen verfügbaren Trainingsoptionen. Außerdem werden auf dieser Seite alle Schritte im ML-Trainingsworkflow beschrieben, von der Vorbereitung der Daten bis hin zu Vorhersagen.
In dieser detaillierten Videoanleitung wird beschrieben, wie benutzerdefinierte Modelle auf der Gemini-Plattform trainiert werden.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Benutzerdefiniertes ML-Training – Übersicht und Dokumentation
Benutzerdefiniertes ML-Training – Übersicht und Dokumentation
Sie erhalten einen Überblick über den benutzerdefinierten Trainingsworkflow auf der Gemini-Plattform, die Vorteile des benutzerdefinierten Trainings und die verschiedenen verfügbaren Trainingsoptionen. Außerdem werden auf dieser Seite alle Schritte im ML-Trainingsworkflow beschrieben, von der Vorbereitung der Daten bis hin zu Vorhersagen.
In dieser detaillierten Videoanleitung wird beschrieben, wie benutzerdefinierte Modelle auf der Gemini-Plattform trainiert werden.
Preise
| So funktioniert die Preisgestaltung der Gemini-Plattform | Sie zahlen für die verwendeten Tools, Speichermengen, Rechenleistungen und Cloud-Ressourcen der Gemini-Plattform. Neu hier? Sie erhalten ein Startguthaben von 300 $, um die Gemini-Plattform und Google Cloud-Produkte selbst auszuprobieren. | |
|---|---|---|
| Tools und Nutzung | Beschreibung | Preis |
Generative KI | Imagen-Modell für die Bildgenerierung Basierend auf den Preisen für Bild- und Zeicheneingabe oder für das benutzerdefinierte Training. | Ab 0,0001 $ |
Text-, Chat- und Codegenerierung Basierend auf jeweils 1.000 Zeichen Eingabe (Prompt) und je 1.000 Zeichen Ausgabe (Antwort). | Ab 0,0001 $ pro 1.000 Zeichen | |
Benutzerdefinierte Modelle | Training von benutzerdefiniertem Modell Basierend auf dem pro Stunde verwendeten Maschinentyp, der Region und den verwendeten Beschleunigern. Erhalten Sie einen Kostenvoranschlag von unserem Verkaufsteam oder über unseren Preisrechner. | Vertrieb kontaktieren |
Notebooks auf der Gemini-Plattform | Computing- und Speicherressourcen Basiert auf den Preisen, die auch für Compute Engine und Cloud Storage gelten. | Weitere Informationen im Abschnitt „Produkte“ |
Verwaltungsgebühren Zusätzlich zur oben genannten Ressourcennutzung fallen Verwaltungsgebühren je nach Instanzen, Notebooks und verwalteten Notebooks sowie der verwendeten Region an. Details ansehen. | Weitere Informationen | |
Pipelines auf der Gemini-Plattform | Ausführungs- und zusätzliche Gebühren Basierend auf der Ausführungsgebühr, den verwendeten Ressourcen und möglichen zusätzlichen Servicegebühren. | Ab 0,03 $ Pro Pipelineausführung |
Vektorsuche auf der Gemini-Plattform | Kosten für Bereitstellung und Erstellung Abhängig von der Größe Ihrer Daten, der Anzahl der Abfragen pro Sekunde, die Sie ausführen möchten, und der Anzahl der verwendeten Knoten. Beispiel ansehen. | Weitere Informationen im Beispiel |
Preisinformationen für die Features und Services der Gemini-Plattform ansehen.
So funktioniert die Preisgestaltung der Gemini-Plattform
Sie zahlen für die verwendeten Tools, Speichermengen, Rechenleistungen und Cloud-Ressourcen der Gemini-Plattform. Neu hier? Sie erhalten ein Startguthaben von 300 $, um die Gemini-Plattform und Google Cloud-Produkte selbst auszuprobieren.
Imagen-Modell für die Bildgenerierung
Basierend auf den Preisen für Bild- und Zeicheneingabe oder für das benutzerdefinierte Training.
Starting at
0,0001 $
Text-, Chat- und Codegenerierung
Basierend auf jeweils 1.000 Zeichen Eingabe (Prompt) und je 1.000 Zeichen Ausgabe (Antwort).
Starting at
0,0001 $
pro 1.000 Zeichen
Benutzerdefinierte Modelle
Training von benutzerdefiniertem Modell
Basierend auf dem pro Stunde verwendeten Maschinentyp, der Region und den verwendeten Beschleunigern. Erhalten Sie einen Kostenvoranschlag von unserem Verkaufsteam oder über unseren Preisrechner.
Vertrieb kontaktieren
Notebooks auf der Gemini-Plattform
Computing- und Speicherressourcen
Basiert auf den Preisen, die auch für Compute Engine und Cloud Storage gelten.
Weitere Informationen im Abschnitt „Produkte“
Verwaltungsgebühren
Zusätzlich zur oben genannten Ressourcennutzung fallen Verwaltungsgebühren je nach Instanzen, Notebooks und verwalteten Notebooks sowie der verwendeten Region an. Details ansehen.
Weitere Informationen
Pipelines auf der Gemini-Plattform
Ausführungs- und zusätzliche Gebühren
Basierend auf der Ausführungsgebühr, den verwendeten Ressourcen und möglichen zusätzlichen Servicegebühren.
Starting at
0,03 $
Pro Pipelineausführung
Vektorsuche auf der Gemini-Plattform
Kosten für Bereitstellung und Erstellung
Abhängig von der Größe Ihrer Daten, der Anzahl der Abfragen pro Sekunde, die Sie ausführen möchten, und der Anzahl der verwendeten Knoten. Beispiel ansehen.
Weitere Informationen im Beispiel
Preisinformationen für die Features und Services der Gemini-Plattform ansehen.
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Anwendungsszenario
Das volle Potenzial von generativer KI nutzen
„Die Präzision der Lösung für generative KI von Google Cloud und die praktische Funktion der Gemini-Plattform gibt uns die Zuversicht, dass wir mit der Implementierung dieser hochmodernen Technologie in das Herzstück unseres Unternehmens unser langfristiges Ziel einer Reaktionszeit von null Minuten erreichen werden.“
Abdol Moabery, CEO von GA Telesis
Analystenberichte
Google wird im Bericht „IDC MarketScape: Worldwide GenAI Life-Cycle Foundation Model Software 2025“ als einer der führenden Anbieter genannt. Bericht herunterladen
Google wird im Gartner-Bericht „Magic Quadrant™ for AI Application Development Platforms, Q4 2025“ als einer der führenden Anbieter eingestuft. Bericht lesen
Google wird im Bericht „The Forrester Wave™: AI/ML Platforms, Q3 2024“ als ein führender Anbieter eingestuft Bericht lesen
FAQs
Wie viel kostet die Gemini-Plattform?
Die Kosten für die Gemini-Plattform sind nutzungsbasiert und flexibel. Sie hängen von den spezifischen KI-Modellen und der Infrastrukturnutzung ab. Für Modelle zahlen Nutzer basierend auf dem Tokenverbrauch über mehrere Zahlungsstufen – einschließlich Standard-Pay-as-you-go (PayGo), ermäßigtem Flex PayGo für latenz-tolerante Jobs und Premium Priority PayGo für höhere Zuverlässigkeit – oder über Abos für bereitgestellten Durchsatz für einen vorhersehbaren, garantierten Durchsatz.
Zusätzliche Infrastrukturgebühren, mit Ausnahme von nicht über die Gemini-Plattform verfügbarer Dienste wie Model Armor oder Observability, werden über drei einheitliche Dimensionen gemessen: Agent Compute (vCPU), Agent Memory (RAM) und Agent Storage (GiB) (plus Token-Pass-Through). Da die Kosten je nach Modell und Umfang stark variieren, sollten Nutzer den Vertrieb kontaktieren, um detaillierte Schätzungen zu erhalten oder sich über volumenbasierte Unternehmensrabatte zu informieren.
Wie viel kostet es, die Gemini-Plattform für den Dokumentenabruf zu nutzen?
Der Dokumentenabruf auf der Gemini-Plattform wird von Agent Search übernommen. Die Abrechnung erfolgt hauptsächlich nutzungsbasiert und wird pro 1.000 erfolgreiche Suchanfragen berechnet. Hinzu kommen die Standard Storage-Gebühren für indexierte Daten (pro GiB/Monat). Der standardmäßige semantische oder Keyword-basierte Dokumentenabruf wird mit etwa 4,00 $ pro 1.000 Abfragen abgerechnet. Dies umfasst Aufgaben wie das Scannen des Index, das Zurückgeben von Dokument-Snippets und das Abfragen von Unternehmens-Konnektoren.
Bietet Google Cloud einen kostenlosen Test für die Gemini-Plattform an?
Ja, Google Cloud bietet einen kostenlosen Testzeitraum für die Gemini-Plattform an, sodass neue Nutzer KI-Agenten ohne finanzielle Verpflichtung kennenlernen und erstellen können. Berechtigte neue Nutzer erhalten ein 90 Tage lang gültiges Standardguthaben von 300 $ für einen kostenlosen Test von Google Cloud. Dieses Guthaben kann direkt für die Nutzung der Gemini-Plattform verwendet werden, einschließlich der Rechenleistung der Agent Runtime, des aktiven Speichers und der zugrunde liegenden Abfragen generativer Modelle. Zusätzlich zu diesem Aktionsguthaben bietet die Plattform kontinuierliche monatliche Kontingente einer kostenlosen Stufe (pro Rechnungskonto und Monat) für die Kerninfrastruktur. Diese decken die ersten 50 Stunden (180.000 vCPU-Sekunden) Rechenleistung, die ersten 100 Stunden (360.000 GiB-Sekunden) RAM und das erste GiB Speicher für Agent Runtime ab. Diese Einrichtung erleichtert es Nutzern, Prototypen für agentische Workflows zu erstellen, private Datenspeicher einzubinden und Pilotprogramme ohne anfängliche Kosten zu starten.
