Google AI Studio 和 Vertex AI 都能用 Gemini，但定位完全不同。一篇看懂該選哪個。
核心差異
| 面向 | AI Studio | Vertex AI |
|---|---|---|
| 對象 | 開發者個人 | 企業 / 雲端團隊 |
| 計費 | API key 直接付 | Google Cloud 帳號 |
| 合規 | 基本 | HIPAA、SOC、ISO 全套 |
| 資料地點 | 全球 | 可指定地區 |
| 管理 | 單一帳號 | IAM、組織政策、審計 |
| 免費額度 | 有 | 有 $300 試用額度 |
| 學習曲線 | 5 分鐘上手 | 需懂 GCP |
四個維度的選擇
1. 開發階段
原型測試、Hackathon、個人專案 → AI Studio
正式生產、上線、商用 → Vertex AI
2. 公司規模
1–20 人新創、單一專案 → AI Studio
50+ 人企業、多團隊共用 → Vertex AI（需要 IAM、cost center）
3. 合規需求
無特殊合規 → AI Studio（夠用）
金融、醫療、政府承包商 → Vertex AI（HIPAA、SOC 2）
4. 生態整合
已用 Google Workspace → AI Studio（夠用）
已用 Google Cloud（GCS、BigQuery、Cloud Run）→ Vertex AI（同帳單）
典型路徑
大部分企業的演進：
- Day 1：AI Studio 試 Prompt、寫 Prototype
- Day 30：用 AI Studio API 上線小應用
- Day 90：流量大、需要管理、遷移到 Vertex AI
- Day 180：用 Vertex AI 整合 BigQuery 做 AI 分析
遷移成本
AI Studio → Vertex AI 是無痛切換：
- 同樣的 Gemini 模型
- 同樣的 API 介面（SDK 略有差異）
- 計費合併到 GCP 帳單
主要工作是改 SDK 初始化（加上 project_id、location），其他程式碼幾乎不變。
實務建議
- 小公司：永遠用 AI Studio 就好
- 中公司：Dev 用 AI Studio、Prod 用 Vertex AI
- 大公司：全部 Vertex AI（合規一致）