В этом материале
Сравнивать облачные платформы нужно на уровне конкретного сценария. Каталог моделей, managed API и выделенное выполнение — разные элементы; общие названия не гарантируют одинаковых условий.
Amazon Bedrock, Model Garden в Google Cloud и Microsoft Foundry помогают работать с моделями, но не являются тремя идентичными продуктами. Для выбора нужно установить конкретную модель, способ выполнения и условия окружения. Только после этого имеет смысл сравнивать расходы и работу команды.
Проверка источников выполнена 1 ноября 2026 года. Прежняя ссылка Vertex AI Model Garden ведёт к документации Gemini Enterprise Agent Platform, а Microsoft использует название Foundry Models. Сохраняем знакомые термины для поиска, не выводя из названий одинаковую миграцию всех существующих систем.
Выберите сравнимую единицу
Начните с прикладной задачи и требований к качеству. Затем найдите подходящую модель в каждом варианте. Если точной общей модели нет, сравнение должно прямо описывать различия и не представлять их как свойства только инфраструктуры.
Сохраните формат входа, длину контекста, инструменты и пределы ответа. Подготовьте одинаковый набор синтетических запросов. Такой подход позволяет увидеть, что реально подтверждено тестом и какую часть результата ещё нельзя переносить на будущую нагрузку.
Проверьте модель и режим выполнения
Каталог Bedrock служит отправной точкой для сведений о модели. Google Model Garden объединяет поиск и разные пути работы. Foundry Deployment Overview разделяет варианты развёртывания.
Для каждой строки сравнения укажите конкретный режим. Управляемый API, собственное развёртывание весов и выделенный вычислительный ресурс могут различаться по оплате и обязанностям. Не используйте цену одного режима для обоснования бюджета другого.
Уравняйте окружение и доступ
Проверьте регион, роли приложения, сетевые требования и доступность нужных функций. Карточка каталога и разрешение на рабочий вызов — разные вещи. Тестировать лучше из условий будущего приложения, а не только из административной консоли.
Условный пример: модель подходит по качеству, но нужный способ выполнения недоступен в выбранном окружении. Это не обязательно исключает платформу целиком, но требует нового сценария и оценки. В итоговой таблице ограничение должно быть видно рядом со стоимостью.
Сравните полный период работы
Для одного варианта значимы использованные единицы API, для другого — время выделенного ресурса и подготовка. Приведите их к одинаковому горизонту и задаче. Добавьте работу по интеграции, наблюдению и смене модели, если она требуется.
Не объявляйте победителя по одному удачному запуску. Сохраните разброс задержек, ошибки и пригодность ответов. Отдельно оцените операционные действия: изменение доступа, разбор проблемы и возврат к прежней конфигурации. Для организации эти процессы могут иметь самостоятельную ценность.
В итоговой таблице оставьте отдельную колонку неизвестных условий. Она позволит не превращать предварительную оценку в утверждение о готовом доступе и покажет, какие действия нужны до производственного использования.
Где место собственного GPU-пула
Облачные предложения помогают понять альтернативы пользователя и требования к сервису. Они не подтверждают приём любых физических GPU стороннего владельца.
Подготовиться помогут полная стоимость роутера и оценка экономики инференса.