Maschinelles Sehen

Informationen aus Bildern, Dokumenten und Videos extrahieren

Über APIs können Sie auf fortschrittliche Vision-Modelle zugreifen, um Visionsaufgaben zu automatisieren, Analysen zu optimieren und umsetzbare Informationen zu gewinnen. Oder entwickeln Sie benutzerdefinierte Anwendungen mit programmierfreiem Modelltraining und geringen Kosten in einer verwalteten Umgebung.

Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $, um Google Cloud kennenzulernen.

Überblick

Maschinelles Sehen definiert

Maschinelles Sehen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern und Systemen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu analysieren und aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Elementen aussagekräftige Informationen abzuleiten. Zu den typischen Anwendungen in der Praxis gehören: Objekterkennung, Verarbeitung visueller Inhalte (Bilder, Dokumente, Videos), Verständnis und Analyse, Produktsuche, Bildklassifizierung und -suche sowie Inhaltsmoderation.

Fortschrittliche multimodale generative KI

Vertex AI von Google Cloud bietet Zugriff auf Gemini, ein hochmodernes, multimodales Modell, das praktisch jede Eingabe verstehen, verschiedene Arten von Informationen kombinieren und fast jede Ausgabe generieren kann. Gemini ist zwar am besten für Aufgaben geeignet, bei denen Bilder, Text und Code kombiniert werden, aber Gemini Pro Vision eignet sich hervorragend für eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit Sehvermögen, z. B. Objekterkennung, Verstehen von digitalen Inhalten sowie Untertitelung/Beschreibung. Der Zugriff ist über eine API möglich.

Generative KI mit Fokus auf Vision

Imagen in Vertex AI stellt Anwendungsentwicklern über eine API die hochmodernen Funktionen für generative KI von Google zur Verfügung. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Bildgenerierung (eingeschränkte GA) mit Text-Prompts, Bildbearbeitung (eingeschränkte GA) mit Text-Prompts, beschreiben eines Bildes in Text (auch als „visuelle Untertitel“ bezeichnet) und Feinabstimmung des Themenmodells (eingeschränkte GA). Weitere Informationen zu den wichtigsten Funktionen und Markteinführungsphasen

Sofort einsatzbereite Vision AI

Die Cloud Vision API basiert auf vortrainierten ML-Modellen für maschinelles Sehen von Google und ist eine sofort verfügbare API (REST und RPC), mit der Entwickler gängige Funktionen zur visuellen Erkennung einfach in Anwendungen einbinden können. Dazu gehören: Bildbeschriftung, Erkennung von Gesichtern und Sehenswürdigkeiten, optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) und Taggen von anstößigen Inhalten.

Jede Funktion, die Sie auf ein Bild anwenden, ist eine kostenpflichtige Einheit. Mit der Cloud Vision API können Sie jeden Monat 1.000 Funktionen des Features kostenlos nutzen. Beachten Sie die Preisangaben.

Dokumentverständnis – Generative KI

Document AI ist eine Plattform zum Verstehen von Dokumenten, die maschinelles Sehen und andere Technologien wie Natural Language Processing kombiniert, um Text und Daten aus gescannten Dokumenten zu extrahieren und unstrukturierte Daten in strukturierte Informationen und Geschäftseinblicke umzuwandeln. 

Es bietet eine breite Palette vortrainierter Prozessoren, die für verschiedene Arten von Dokumenten optimiert sind. Außerdem lassen sich damit ganz einfach benutzerdefinierte Prozessoren zum Klassifizieren, Aufteilen und Extrahieren strukturierter Daten aus Dokumenten über Document AI Workbench erstellen.

Sofort einsatzbereite Vision AI für Videos

Mit der Technologie für maschinelles Sehen im Kern stellt die Video Intelligence API eine einfache Möglichkeit dar, Videoinhalte zu verarbeiten, zu analysieren und zu verstehen. 

Die vortrainierten ML-Modelle erkennen automatisch eine Vielzahl von Objekten, Orten und Aktionen in gespeicherten und gestreamten Videos in außergewöhnlicher Qualität. Diese Lösung ist äußerst effizient bei häufigen Anwendungsfällen wie Inhaltsmoderation und -empfehlung, Medienarchiven und kontextbezogene Werbung. Sie können auch benutzerdefinierte ML-Modelle mit Vertex AI Vision für Ihre spezifischen Anforderungen trainieren. 

Sofort einsatzbereite Vision AI für die Produktsuche im Handel

Die Vision API-Produktsuche ist ein spezieller Dienst innerhalb der Google Cloud Vision AI-Suite von Tools, mit dem Nutzer mit eigenen Bildern nach einem Produkt suchen können. Sie können sich dies als eine für Produkte optimierte Bildsuchmaschine vorstellen. Sie unterstützt derzeit die folgenden Produktkategorien: Haushaltswaren, Bekleidung, Spielzeug, abgepackte Waren und allgemein.

Visual Inspection AI

Visual Inspection AI automatisiert visuelle Inspektionsaufgaben in der Fertigung und in anderen industriellen Umgebungen. Dabei kommen fortschrittliche Techniken für maschinelles Sehen und Deep Learning zum Einsatz, um Bilder und Videos zu analysieren, Anomalien zu identifizieren, Fehler zu erkennen und zu lokalisieren sowie fehlende und defekte Teile in montierten Produkten zu prüfen.

Sie können benutzerdefinierte Modelle ohne technisches Fachwissen und mit minimalen Labels für Bilder trainieren, Inferenzen an Produktionslinien effizient ausführen und Modelle kontinuierlich mit aktuellen Daten aus der Fabrik aktualisieren.

Unified Vision AI Platform

Vertex AI Vision ist eine vollständig verwaltete Umgebung für die Anwendungsentwicklung, mit der Entwicklerinnen und Entwickler ganz einfach Anwendungen für maschinelles Sehen erstellen, bereitstellen und verwalten können, um unterschiedliche Datenmodalitäten wie Texte, Bilder, Video- und tabellarische Daten zu verarbeiten. Sie verkürzt die Dauer von Tagen auf Minuten bei einem Zehntel der Kosten der aktuellen Angebote.

Sie können Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle erstellen und bereitstellen sowie mit CI/CD-Pipelines verwalten und skalieren. Sie lässt sich auch in beliebte Open-Source-Tools wie TensorFlow und PyTorch einbinden.

Daten, Datenschutz und Sicherheit

Google Cloud bietet branchenführende Funktionen, die Ihnen – unseren Kunden – die Kontrolle über Ihre Daten geben und Transparenz bieten, wann und wie auf sie zugegriffen wird.

Als Google Cloud-Kunde sind Sie der Inhaber Ihrer Kundendaten. Wir setzen strenge Sicherheitsmaßnahmen ein, um Ihre Kundendaten zu schützen und stellen Ihnen Tools und Funktionen zur Verfügung, mit denen Sie Ihre Kundendaten selbst kontrollieren können. Kundendaten gehören Ihnen und nicht Google. Wir verarbeiten Ihre Daten nur gemäß den mit Ihnen geschlossenen Vereinbarungen.

Weitere Informationen findest du in unserem Datenschutz-Center.

Produkte für maschinelles Sehen vergleichen

AngebotOptimal fürWichtige Features

Cloud Vision API

Einfache Integration grundlegender Sehfunktionen

Vordefinierte Funktionen wie Bildbeschriftung, Erkennung von Gesichtern und Sehenswürdigkeiten, OCR, SafeSearch.

Kostengünstig, nutzungsabhängig.

Document AI

Extrahieren von Informationen aus gescannten Dokumenten und Bildern zur Automatisierung von Dokument-Workflows

OCR (unterstützt durch generative KI), NLP, ML für das Verstehen von Dokumenten, Textextraktion, Entitätsidentifikation, Dokumentkategorisierung.

Video Intelligence API

Analyse von Videoinhalten, Inhaltsmoderation und -empfehlungen, Medienarchiven und kontextbezogenen Anzeigen.

Objekterkennung und -verfolgung, Szenenerkennung, Aktivitätserkennung, Gesichtserkennung und -analyse, Texterkennung.

Vision API-Produktsuche

Bildbasierte Produktsuche und Empfehlungen zur Optimierung der E-Commerce-Erfahrung. Beschränkt auf bestimmte Produktkategorien.

Produkte in Bildern erkennen und klassifizieren

Visual Inspection AI

Aufgaben der visuellen Inspektionen in der Fertigungs- und Industriebranche automatisieren

Anomalien erkennen, Mängel erkennen und lokalisieren sowie die Montage prüfen.

Vertex AI Vision

Benutzerdefinierte Modelle für bestimmte Anforderungen erstellen und bereitstellen

Tools zur Datenvorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung, vollständige Kontrolle über Ihre Lösung. Technisches Fachwissen erforderlich.

Gemini Pro Vision

Visuelle Analyse und Verständnis, multimodale Fragenbeantwortung.

Informationssuche, Objekterkennung, Verständnis digitaler Inhalte, Generieren strukturierter Inhalte, Untertitelung/Beschreibung und Extrapolation.

Imagen in Vertex AI

Automatische Bildbeschreibungen nutzen

Bildklassifizierung und -suche

Moderation von Inhalten und Empfehlungen

Bildgenerierung, Bildbearbeitung, visuelle Untertitel und multimodale Einbettung

Eine vollständige Liste der Funktionen und ihrer Einführungsphasen finden Sie hier.

Diese Produkte sind für verschiedene Zwecke optimiert und bieten Ihnen die Möglichkeit, vortrainierte ML-Modelle zu nutzen und sofort durchzustarten, mit der Möglichkeit einer einfachen Feinabstimmung.

Optimal für

Einfache Integration grundlegender Sehfunktionen

Wichtige Features

Vordefinierte Funktionen wie Bildbeschriftung, Erkennung von Gesichtern und Sehenswürdigkeiten, OCR, SafeSearch.

Kostengünstig, nutzungsabhängig.

Optimal für

Extrahieren von Informationen aus gescannten Dokumenten und Bildern zur Automatisierung von Dokument-Workflows

Wichtige Features

OCR (unterstützt durch generative KI), NLP, ML für das Verstehen von Dokumenten, Textextraktion, Entitätsidentifikation, Dokumentkategorisierung.

Optimal für

Analyse von Videoinhalten, Inhaltsmoderation und -empfehlungen, Medienarchiven und kontextbezogenen Anzeigen.

Wichtige Features

Objekterkennung und -verfolgung, Szenenerkennung, Aktivitätserkennung, Gesichtserkennung und -analyse, Texterkennung.

Optimal für

Bildbasierte Produktsuche und Empfehlungen zur Optimierung der E-Commerce-Erfahrung. Beschränkt auf bestimmte Produktkategorien.

Wichtige Features

Produkte in Bildern erkennen und klassifizieren

Optimal für

Aufgaben der visuellen Inspektionen in der Fertigungs- und Industriebranche automatisieren

Wichtige Features

Anomalien erkennen, Mängel erkennen und lokalisieren sowie die Montage prüfen.

Optimal für

Benutzerdefinierte Modelle für bestimmte Anforderungen erstellen und bereitstellen

Wichtige Features

Tools zur Datenvorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung, vollständige Kontrolle über Ihre Lösung. Technisches Fachwissen erforderlich.

Optimal für

Visuelle Analyse und Verständnis, multimodale Fragenbeantwortung.

Wichtige Features

Informationssuche, Objekterkennung, Verständnis digitaler Inhalte, Generieren strukturierter Inhalte, Untertitelung/Beschreibung und Extrapolation.

Optimal für

Automatische Bildbeschreibungen nutzen

Bildklassifizierung und -suche

Moderation von Inhalten und Empfehlungen

Wichtige Features

Bildgenerierung, Bildbearbeitung, visuelle Untertitel und multimodale Einbettung

Eine vollständige Liste der Funktionen und ihrer Einführungsphasen finden Sie hier.

Diese Produkte sind für verschiedene Zwecke optimiert und bieten Ihnen die Möglichkeit, vortrainierte ML-Modelle zu nutzen und sofort durchzustarten, mit der Möglichkeit einer einfachen Feinabstimmung.

Funktionsweise

Die Vision AI-Tools von Google Cloud kombinieren maschinelles Sehen mit anderen Technologien, um Videos zu verstehen und zu analysieren und Funktionen zur visuellen Erkennung einfach in Anwendungen zu integrieren. Dazu gehören die Erkennung von Bildlabels, Gesichtern und Sehenswürdigkeiten, die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) sowie das Tagging expliziter Inhalte.

Diese Tools sind über APIs verfügbar und können gleichzeitig an bestimmte Anforderungen angepasst werden.

Frau neben Videotitel: So funktioniert maschinelles Sehen

Demo

So funktioniert maschinelles Sehen bei Dateien

Gängige Einsatzmöglichkeiten

Text in Rohdateien erkennen und automatisch zusammenfassen

Große Dokumente mit generativer KI zusammenfassen

Mit der im Architekturdiagramm rechts dargestellten Lösung wird eine Pipeline bereitgestellt, die ausgelöst wird, wenn Sie Ihrem Cloud Storage-Bucket ein neues PDF-Dokument hinzufügen. Die Pipeline extrahiert Text aus Ihrem Dokument, erstellt eine Zusammenfassung aus dem extrahierten Text und speichert die Zusammenfassung in einer Datenbank, damit Sie sie ansehen und durchsuchen können.

Sie können die Anwendung aufrufen, indem Sie Dateien entweder über ein Jupyter Notebook oder direkt in Cloud Storage in der Google Cloud Console hochladen.

In der Google Cloud Console bereitstellen
Referenzarchitektur für die Zusammenfassung von Dokumenten mit generativer KI

Geschätzte Bereitstellungszeit: 11 Min. (1 Min. für die Konfiguration, 10 Min. für die Bereitstellung).

Große Dokumente mit generativer KI zusammenfassen

Mit der im Architekturdiagramm rechts dargestellten Lösung wird eine Pipeline bereitgestellt, die ausgelöst wird, wenn Sie Ihrem Cloud Storage-Bucket ein neues PDF-Dokument hinzufügen. Die Pipeline extrahiert Text aus Ihrem Dokument, erstellt eine Zusammenfassung aus dem extrahierten Text und speichert die Zusammenfassung in einer Datenbank, damit Sie sie ansehen und durchsuchen können.

Sie können die Anwendung aufrufen, indem Sie Dateien entweder über ein Jupyter Notebook oder direkt in Cloud Storage in der Google Cloud Console hochladen.

In der Google Cloud Console bereitstellen
Referenzarchitektur für die Zusammenfassung von Dokumenten mit generativer KI

Geschätzte Bereitstellungszeit: 11 Min. (1 Min. für die Konfiguration, 10 Min. für die Bereitstellung).

Bildbasierte Produktsuche für E-Commerce

Produktsuche für Kunden leicht gemacht

Mit der Vision API-Produktsuche können Einzelhändler Produkte mit Referenzbildern erstellen, die das Produkt optisch aus mehreren Perspektiven darstellen. Einzelhändler können diese Produkte dann Produktgruppen hinzufügen.

Wenn ein Nutzer die Produktgruppe mit eigenen Bildern abfragt, nutzt die API Vision-Produktsuche maschinelles Lernen, um das Produkt im Bild des Nutzers mit den Bildern in der Produktgruppe des Einzelhändlers zu vergleichen. Zurückgegeben wird eine nach Rang sortierte Liste mit optisch und semantisch ähnlichen Ergebnissen.

Vision API-Produktsuche testen
Referenzarchitektur der bildbasierten Produktsuche

Produktsuche für Kunden leicht gemacht

Mit der Vision API-Produktsuche können Einzelhändler Produkte mit Referenzbildern erstellen, die das Produkt optisch aus mehreren Perspektiven darstellen. Einzelhändler können diese Produkte dann Produktgruppen hinzufügen.

Wenn ein Nutzer die Produktgruppe mit eigenen Bildern abfragt, nutzt die API Vision-Produktsuche maschinelles Lernen, um das Produkt im Bild des Nutzers mit den Bildern in der Produktgruppe des Einzelhändlers zu vergleichen. Zurückgegeben wird eine nach Rang sortierte Liste mit optisch und semantisch ähnlichen Ergebnissen.

Vision API-Produktsuche testen
Referenzarchitektur der bildbasierten Produktsuche

Bildverarbeitungspipeline erstellen

Skalierbare Bildverarbeitung in einer serverlosen Architektur

Die im Diagramm rechts dargestellte Lösung nutzt vortrainierte Modelle für maschinelles Lernen, um von Nutzern bereitgestellte Bilder zu analysieren und Bildanmerkungen zu generieren. Durch die Bereitstellung dieser Lösung wird ein Bildverarbeitungsdienst erstellt, der Sie dabei unterstützt, unsichere oder schädliche von Nutzern erstellte Inhalte zu verarbeiten, Text aus physischen Dokumenten zu digitalisieren, Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren und vieles mehr.

Sie können sich die Konfigurations- und Sicherheitseinstellungen ansehen und nachvollziehen, wie Sie den Bildverarbeitungsdienst an verschiedene Anforderungen anpassen können.

In der Google Cloud Console bereitstellen
Referenzarchitektur – Bildverarbeitungspipeline

Geschätzte Bereitstellungszeit: 12 Minuten (2 Minuten für die Konfiguration, 10 Minuten für die Bereitstellung).

Skalierbare Bildverarbeitung in einer serverlosen Architektur

Die im Diagramm rechts dargestellte Lösung nutzt vortrainierte Modelle für maschinelles Lernen, um von Nutzern bereitgestellte Bilder zu analysieren und Bildanmerkungen zu generieren. Durch die Bereitstellung dieser Lösung wird ein Bildverarbeitungsdienst erstellt, der Sie dabei unterstützt, unsichere oder schädliche von Nutzern erstellte Inhalte zu verarbeiten, Text aus physischen Dokumenten zu digitalisieren, Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren und vieles mehr.

Sie können sich die Konfigurations- und Sicherheitseinstellungen ansehen und nachvollziehen, wie Sie den Bildverarbeitungsdienst an verschiedene Anforderungen anpassen können.

In der Google Cloud Console bereitstellen
Referenzarchitektur – Bildverarbeitungspipeline

Geschätzte Bereitstellungszeit: 12 Minuten (2 Minuten für die Konfiguration, 10 Minuten für die Bereitstellung).

Automatisierte Bildbeschreibungen mit generativer KI erhalten

Mit der Funktion Visuelle Untertitel von Imagen können Sie eine relevante Beschreibung für ein Bild generieren. Sie können sie verwenden, um detailliertere Metadaten zu Bildern zum Speichern und Suchen zu erhalten und automatische Untertitel zu erstellen, um Anwendungsfälle für Barrierefreiheit zu unterstützen und Kurzbeschreibungen von Produkten und visuellen Assets zu erhalten.

Die Funktion ist auf Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch verfügbar und kann über die Google Cloud Console oder über einen API-Aufruf aufgerufen werden.

Visuelle Untertitel ausprobieren

Mit der Funktion Visuelle Untertitel von Imagen können Sie eine relevante Beschreibung für ein Bild generieren. Sie können sie verwenden, um detailliertere Metadaten zu Bildern zum Speichern und Suchen zu erhalten und automatische Untertitel zu erstellen, um Anwendungsfälle für Barrierefreiheit zu unterstützen und Kurzbeschreibungen von Produkten und visuellen Assets zu erhalten.

Die Funktion ist auf Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch verfügbar und kann über die Google Cloud Console oder über einen API-Aufruf aufgerufen werden.

Visuelle Untertitel ausprobieren

Streamverarbeitung von Videos

Mit Vertex AI Vision Informationen aus gestreamten Videos gewinnen

Bevor Sie die Videodaten mit Ihrer Anwendung analysieren, erstellen Sie eine Pipeline für den kontinuierlichen Datenfluss mit dem Streams-Dienst in Vertex AI Vision. Die aufgenommenen Daten werden dann von den vortrainierten Modellen von Google oder Ihrem benutzerdefinierten Modell analysiert. Die Analyseergebnisse der Streams werden dann im Vertex AI Vision Warehouse gespeichert. Dort können Sie mit erweiterten KI-gestützten Suchfunktionen unstrukturierte Medieninhalte abfragen.

Vertex AI Vision testen
Referenzarchitektur – Prozessvideos mit Vertex AI Vision und anderen Google Cloud-Tools streamen

Mit Vertex AI Vision Informationen aus gestreamten Videos gewinnen

Bevor Sie die Videodaten mit Ihrer Anwendung analysieren, erstellen Sie eine Pipeline für den kontinuierlichen Datenfluss mit dem Streams-Dienst in Vertex AI Vision. Die aufgenommenen Daten werden dann von den vortrainierten Modellen von Google oder Ihrem benutzerdefinierten Modell analysiert. Die Analyseergebnisse der Streams werden dann im Vertex AI Vision Warehouse gespeichert. Dort können Sie mit erweiterten KI-gestützten Suchfunktionen unstrukturierte Medieninhalte abfragen.

Vertex AI Vision testen
Referenzarchitektur – Prozessvideos mit Vertex AI Vision und anderen Google Cloud-Tools streamen

Mit generativer KI Text und Informationen aus Dokumenten extrahieren

Mit Document AI Erkenntnisse aus differenzierten Dokumenten gewinnen

Document AI Custom Extractor basiert auf einem grundlegenden Modell und extrahiert Text und Daten aus generischen und fachspezifischen Dokumenten schneller und mit höherer Genauigkeit. Mit nur 5–10 Dokumenten können Sie ganz einfach Anpassungen vornehmen – für noch bessere Leistung.

Wenn Sie ein eigenes Modell trainieren möchten, können Sie den Datasets mit dem Basismodell automatische Labels hinzufügen, um die Produktion zu beschleunigen.

Sie können auch vortrainierte spezialisierte Prozessoren verwenden. Hier finden Sie eine vollständige Liste der Prozessoren.

Document AI API bereitstellen

Mit Document AI Erkenntnisse aus differenzierten Dokumenten gewinnen

Document AI Custom Extractor basiert auf einem grundlegenden Modell und extrahiert Text und Daten aus generischen und fachspezifischen Dokumenten schneller und mit höherer Genauigkeit. Mit nur 5–10 Dokumenten können Sie ganz einfach Anpassungen vornehmen – für noch bessere Leistung.

Wenn Sie ein eigenes Modell trainieren möchten, können Sie den Datasets mit dem Basismodell automatische Labels hinzufügen, um die Produktion zu beschleunigen.

Sie können auch vortrainierte spezialisierte Prozessoren verwenden. Hier finden Sie eine vollständige Liste der Prozessoren.

Document AI API bereitstellen

Präzise Sichtprüfung

Qualitätsprüfung mit Visual Inspection AI automatisieren

Visual Inspection AI wird bei jedem Schritt optimiert. Die Einrichtung ist einfach und der ROI lässt sich schnell erkennen. Mit bis zu 300-mal weniger beschrifteten Bildern zum Trainieren von Hochleistungsinspektionsmodellen als bei ML-Plattformen für allgemeine Zwecke liefert es nachweislich eine bis zu zehnmal höhere Genauigkeit. Sie können Modelle auch ohne technisches Fachwissen trainieren und sie werden lokal ausgeführt. Das Beste daran ist, dass die Modelle kontinuierlich mit Daten aus der Fabrik aktualisiert werden können, was die Genauigkeit erhöht, wenn Sie neue Anwendungsfälle entdecken.

Visual Inspection AI API testen
Referenzarchitektur für Qualitätsprüfungen mit Visual Inspection AI

Qualitätsprüfung mit Visual Inspection AI automatisieren

Visual Inspection AI wird bei jedem Schritt optimiert. Die Einrichtung ist einfach und der ROI lässt sich schnell erkennen. Mit bis zu 300-mal weniger beschrifteten Bildern zum Trainieren von Hochleistungsinspektionsmodellen als bei ML-Plattformen für allgemeine Zwecke liefert es nachweislich eine bis zu zehnmal höhere Genauigkeit. Sie können Modelle auch ohne technisches Fachwissen trainieren und sie werden lokal ausgeführt. Das Beste daran ist, dass die Modelle kontinuierlich mit Daten aus der Fabrik aktualisiert werden können, was die Genauigkeit erhöht, wenn Sie neue Anwendungsfälle entdecken.

Visual Inspection AI API testen
Referenzarchitektur für Qualitätsprüfungen mit Visual Inspection AI

Preise

Preisgestaltung von Vision AIJedes Vision-Angebot umfasst eine Reihe von Features oder Prozessoren zu unterschiedlichen Preisen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den detaillierten Preisen.
Kostenlose StufeProduct/ServiceErmäßigte PreiseDetails

Vision API

Erste 1.000 Einheiten

pro Monat kostenlos

Seite mit detaillierten Preisen

Document AI

Die Preise richten sich nach dem Prozessor.

5.000.001+ Seiten

pro Monat für Enterprise Document OCR-Prozessor

Seite mit detaillierten Preisen

Video Intelligence API

Die ersten 1.000 Minuten

pro Monat sind kostenlos.

100.000+ Minuten

pro Monat

Seite mit detaillierten Preisen

Vertex AI Vision

Die Preise sind funktionsspezifisch.

Seite mit detaillierten Preisen

Imagen – multimodale Einbettungen

0,0001 $

pro Bildeingabe

Imagen – visuelle Untertitel

0,0015 $

pro Bild

Gemini Pro Vision

Seite mit detaillierten Preisen

Preisgestaltung von Vision AI

Jedes Vision-Angebot umfasst eine Reihe von Features oder Prozessoren zu unterschiedlichen Preisen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den detaillierten Preisen.

Vision API

Product/Service

Erste 1.000 Einheiten

pro Monat kostenlos

Ermäßigte Preise

Details

Document AI

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Die Preise richten sich nach dem Prozessor.

Ermäßigte Preise

5.000.001+ Seiten

pro Monat für Enterprise Document OCR-Prozessor

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Video Intelligence API
Product/Service

Die ersten 1.000 Minuten

pro Monat sind kostenlos.

Ermäßigte Preise

100.000+ Minuten

pro Monat

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Vertex AI Vision

Product/Service

Die Preise sind funktionsspezifisch.

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Imagen – multimodale Einbettungen

Product/Service

Ermäßigte Preise

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0,0001 $

pro Bildeingabe

Imagen – visuelle Untertitel

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Ermäßigte Preise

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0,0015 $

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INDIVIDUELLES ANGEBOT

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Mit Google Cloud gelingt der nächste Schritt.

Neukunden erhalten ein Guthaben von 300 $

1.000 Seiten/Monat kostenlos mit Document OCR

Anleitung: Livevideos mit der Video Intelligence API streamen

Anleitungen: Anwendung zur Objekterkennung in Vertex AI Vision erstellen

Alle Codebeispiele: Vision API-Produktsuche

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