AI Studio和Vertex AI有什么区别？2026中国开发者选择指南

想使用Google的Gemini或Imagen模型，却在AI Studio和Vertex AI之间犹豫不决？这两个平台名字相似，功能看起来也差不多，但实际上它们面向完全不同的用户群体。选错平台不仅浪费时间，还可能在后期迁移时踩坑。

本文基于2026年1月的最新官方文档，从定价、配额、模型支持、企业功能到中国访问限制，全方位对比这两个平台的差异，帮你在5分钟内做出正确选择。

AI Studio与Vertex AI是什么？一句话说清两者定位

AI Studio是免费的快速原型工具，Vertex AI是企业级的生产部署平台。

Google AI Studio（也称为Gemini API开发者平台）是Google为开发者提供的免费Web界面。你只需要一个Google账号就能立即开始测试Gemini模型、调试提示词、验证想法。它的设计理念是"快速试错"——不需要复杂的配置，不需要绑定信用卡，打开浏览器就能用。

Vertex AI则是Google Cloud的一部分，定位是企业级AI开发和部署的完整平台。它不仅提供模型访问，还包含完整的MLOps工具链：模型训练、微调、评估、监控、版本管理。如果你要把AI应用部署到生产环境，需要HIPAA或SOC2合规认证，或者需要24/7企业级支持，Vertex AI才是正确选择。

从认证方式就能看出差异：AI Studio使用简单的API Key认证，而Vertex AI使用Google Cloud服务账号认证，集成了完整的IAM权限管理体系。两者的API端点也不同——AI Studio使用generativelanguage.googleapis.com，Vertex AI使用aiplatform.googleapis.com。

定价对比：谁更便宜？2026最新价格详解

核心模型定价两平台基本相同，但Vertex AI新用户有$300免费积分优势。

2026年1月的最新定价显示，Gemini系列模型在两个平台的Token定价是一致的：

图像生成的定价则有细微差异。Imagen 4在AI Studio定价为$0.03/图，在Vertex AI为$0.04/图。Gemini原生图像生成（通过responseModalities: ["IMAGE"]调用）在两平台定价相同：1K/2K分辨率约$0.134/图，4K分辨率约$0.24/图。

Vertex AI的独特优势是新用户可获得$300免费积分（90天内有效），这对于需要大量测试的企业项目来说是显著的成本节省。而AI Studio的免费层级虽然没有初始积分，但提供了更宽松的免费配额，适合持续性的小规模使用。

关于Gemini API的完整定价细节，可以参考Gemini API定价与配额限制详解获取更多信息。

免费配额与速率限制：开发者最关心的数字

AI Studio免费配额更适合持续试验，Vertex AI的$300积分更适合集中测试。

AI Studio提供三个计费层级：免费（Free）、按量付费（Pay-as-you-go）和企业（Enterprise）。免费层级的配额限制因模型和地区而异，但通常包括：每分钟请求数（RPM）、每分钟Token数（TPM）、每日请求数（RPD）。

Google官方文档明确指出："配额机制通常不透明且经常变化"，建议开发者在AI Studio界面中直接查看当前有效的速率限制。一般来说，免费层级的Gemini 2.5 Flash可以获得约15 RPM的配额，足够个人项目和原型验证使用。

Vertex AI的配额管理更加企业化。你可以在Google Cloud Console中精确查看和申请配额调整，支持预配吞吐量（Provisioned Throughput）以保证高峰期的可用性。这对于生产环境至关重要——你不会因为共享资源的拥挤而影响用户体验。

如果遇到配额超限问题，可以参考Gemini API配额超限问题修复指南了解具体的解决方案。

模型支持对比：Gemini与Imagen谁更全？

Vertex AI在高端模型和第三方模型上有明显优势。

两个平台都支持Gemini系列的主要模型（3 Pro、3 Flash、2.5 Pro、2.5 Flash等），但在细节上有差异：

Vertex AI的Model Garden提供了超过200个企业就绪的模型选择，包括来自Anthropic、Meta、Mistral等合作伙伴的模型。如果你的应用需要多模型组合或者想要在不同模型间进行A/B测试，Vertex AI是唯一选择。

值得注意的是，2026年1月起Gemini 3 Flash已成为AI Studio的默认模型，在GPQA Diamond基准上达到90.4%的表现，同时比2.5 Pro快3倍。这意味着即使是免费用户，也能使用到最新的高性能模型。

企业安全与合规：生产环境必须考虑的因素

AI Studio适合个人实验，Vertex AI才能满足企业合规要求。

这是两个平台最根本的区别。AI Studio的安全性保持在"基础级别"，官方明确表示它"适合个人实验，但不适合敏感数据或企业需求"。更重要的是，使用AI Studio免费层级时，你的内容可能会被用于改进Google产品。

Vertex AI则提供完整的企业级安全保障：

• 合规认证：HIPAA、SOC2认证，满足医疗、金融等受监管行业的要求
• 数据驻留：支持指定数据存储区域，满足GDPR等数据主权要求
• IAM集成：完整的身份和访问管理，精细控制谁能访问什么资源
• 访问透明度：可以审计所有API调用和数据访问记录
• 24/7企业支持：有SLA保障的技术支持，而不是社区论坛

如果你的应用涉及用户隐私数据、医疗记录、金融信息，或者你的客户要求提供合规证明，Vertex AI是必须选择。AI Studio在这些场景下会成为法律风险。

API集成差异：代码层面有什么不同？

核心调用逻辑相似，主要差异在认证方式和端点地址。

两个平台的API调用结构非常相似，迁移成本不高。以下是同一功能在两平台的代码对比：

AI Studio（Gemini Developer API）：

hljs python复制
import google.generativeai as genai

# 使用API Key认证
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("解释量子计算")
print(response.text)

Vertex AI：

hljs python复制
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# 使用服务账号认证（需要先配置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量）
vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("解释量子计算")
print(response.text)

主要差异总结：

1. 认证方式：AI Studio用API Key字符串，Vertex AI用服务账号JSON文件
2. 初始化：Vertex AI需要指定project ID和region
3. 端点：AI Studio走generativelanguage.googleapis.com，Vertex AI走aiplatform.googleapis.com

如果你使用OpenAI兼容格式调用，差异会更小——只需要更换base_url和api_key即可。更多API集成细节可以参考Gemini API集成完整指南。

中国开发者专属指南：访问限制与解决方案

两个平台在中国都无法直连，但有成熟的解决方案。

中国开发者面临的核心障碍有三个：网络层面，Google服务IP在境内被阻断；即使使用代理，API调用的延迟和丢包率也很高；账号注册和验证存在区域限制。

这些问题对AI Studio和Vertex AI同样存在。但相比之下，AI Studio因为只需要API Key认证，在使用中转服务时更加简单。

解决方案一：使用VPN/代理

住宅静态IP（美国、新加坡等地区）比普通代理更稳定。但这种方案的问题是：延迟不可控、可能违反服务条款、账号有被封风险。

解决方案二：使用API中转服务

这是目前最简单稳定的方案。laozhang.ai等聚合平台提供国内直连节点，只需更换API端点和Key即可使用。以Gemini图像生成为例：

hljs python复制
import requests
import base64

# 使用中转服务，国内直连
API_KEY = "sk-YOUR_LAOZHANG_KEY"
API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "赛博朋克风格的猫咪，4K画质"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"imageSize": "2K"}
    }
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)

中转服务的优势是：成本更低（约官方两折）、按次计费（不消耗Token额度）、国内延迟更低、高并发不限速。对于中国开发者来说，这种方案在稳定性和性价比上都优于直连官方。

解决方案三：使用Google Colab

Colab实例的区域判断基于服务器位置而非用户位置，可以正常调用Gemini API。适合测试和学习，但不适合生产环境。

从AI Studio迁移到Vertex AI：完整流程

迁移核心是三步：导出提示词、更换认证、更新端点。

Google官方提供了完整的迁移路径，以下是实操步骤：

第一步：导出AI Studio中的提示词

AI Studio会将你的提示词保存在Google Drive的AI_Studio文件夹中。下载这些文件（它们以.txt格式保存），然后将扩展名改为.json，准备导入Vertex AI Studio。

第二步：迁移训练数据

如果你在AI Studio中使用了微调功能，训练数据集需要上传到Google Cloud Storage存储桶。注意：在AI Studio中创建的微调模型不能直接迁移，需要在Vertex AI中重新训练。

第三步：更新认证配置

从API Key切换到服务账号认证。在Google Cloud Console中创建服务账号，下载JSON密钥文件，设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量指向该文件。

第四步：更新代码端点

按照上一节的代码示例，更新SDK初始化代码和API端点地址。

迁移注意事项：

• 支持的区域可能不同，检查你的目标region是否在Vertex AI支持列表中
• 删除不再使用的AI Studio API Key，遵循安全最佳实践
• Vertex AI提供区域端点（regional endpoints），可以选择离你最近的区域以降低延迟

选择指南：5个问题帮你做决定

回答以下5个问题，就能确定最适合你的平台。

问题1：你的项目是原型验证还是生产部署？

• 原型验证 → AI Studio
• 生产部署 → Vertex AI

问题2：你需要HIPAA、SOC2等合规认证吗？

• 需要 → Vertex AI（AI Studio不提供任何合规认证）
• 不需要 → 两者都可以

问题3：你需要使用Imagen 4 Ultra或第三方模型吗？

• 需要 → Vertex AI
• 只用基础Gemini/Imagen → AI Studio足够

问题4：你在中国大陆开发吗？

• 是 → 考虑使用API中转服务，简化访问问题
• 否 → 直连官方API

问题5：你的预算情况如何？

• 零预算持续测试 → AI Studio免费层
• 短期集中测试 → Vertex AI $300积分
• 企业预算充足 → Vertex AI企业版

2026年推荐工作流： 从AI Studio开始快速验证想法，当提示词稳定后迁移到Vertex AI进行生产部署。这种"先原型后生产"的模式是Google官方推荐的最佳实践。

对于中国开发者，如果你的主要需求是Gemini图像生成（即"nano banana pro"相关功能），使用中转服务可能比直接对接官方平台更加省心省力。中转服务统一了两个平台的访问接口，让你无需关心底层是AI Studio还是Vertex AI。

常见问题

AI Studio和Vertex AI可以同时使用吗？

可以。很多开发者在AI Studio中测试和调试提示词，确认效果后再部署到Vertex AI生产环境。两个平台的模型能力完全相同，只是访问方式和企业功能有差异。

从AI Studio迁移到Vertex AI要多久？

如果只是更换认证和端点，代码层面的迁移可以在1小时内完成。如果涉及微调模型的重新训练，则取决于数据集大小和训练配置。

免费使用有什么限制？

AI Studio的免费层有速率限制（RPM/TPM/RPD），且内容可能被用于改进产品。Vertex AI的$300免费积分有90天时效，过期后需要付费使用。

中国开发者用哪个更方便？

两者在中国都需要代理或中转服务才能访问。如果使用API中转服务，AI Studio因为认证更简单会略微方便一些。但如果需要企业功能，仍然需要选择Vertex AI。

2026年有什么新变化需要注意？

最重要的变化是AI Studio将与Google Cloud更明确地分离，计费流程会简化。另外Gemini 2.0 Flash系列将在2026年3月3日退役，建议迁移到gemini-2.5-flash-lite或更新版本。