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Portkey und Vertex AI vergleichen 
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Portkey
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Erfahren Sie mehr über PortkeyVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu Portkey aufweist. Benutzer schätzen den nahtlosen Übergang von der Experimentierphase zur Produktion und heben hervor, wie es den Entwicklungsprozess von maschinellen Lernmodellen vereinfacht.
- Benutzer sagen, dass Portkey in seinen Integrationsfähigkeiten glänzt und ein einziges Gateway zu mehreren großen Sprachmodellen bietet. Diese Funktion reduziert die Komplexität der Verwaltung separater APIs, was besonders für Teams von Vorteil ist, die ihre Arbeitsabläufe optimieren möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI für sein benutzerfreundliches Design gelobt wird, das es den Benutzern erleichtert, sich in AI-Entwicklungsaufgaben zurechtzufinden. Ein Benutzer bemerkte die Fähigkeit der Plattform, alles von der Datenversionsverwaltung bis zur Modellevaluierung zu handhaben, ohne den Aufwand, mehrere Tools jonglieren zu müssen.
- Laut verifizierten Bewertungen werden die proaktiven Schutzmaßnahmen und Compliance-Funktionen von Portkey als wichtige Stärken hervorgehoben. Benutzer schätzen, wie diese Funktionen helfen, Kosten effektiv zu verwalten und die Einhaltung von Sicherheitsstandards sicherzustellen, was für Unternehmen, die sich auf Compliance konzentrieren, entscheidend ist.
- G2-Bewerter geben an, dass, während Vertex AI ein robustes Unterstützungssystem hat, Portkey in Bezug auf die Einfachheit der Verwaltung und Einrichtung übertrifft. Benutzer haben festgestellt, dass die intuitive Benutzeroberfläche und der Einrichtungsprozess von Portkey den Einstieg erleichtern, was ein bedeutender Vorteil für kleinere Teams oder solche, die neu im Bereich AI sind, sein kann.
- Benutzer berichten, dass beide Plattformen ihre Stärken haben, aber die höhere Anzahl an aktuellen Bewertungen von Vertex AI auf eine aktivere Benutzerbasis hinweist, was auf laufende Verbesserungen und Updates hindeutet. Dies steht im Gegensatz zu der geringeren Anzahl an Bewertungen von Portkey, die möglicherweise Einblicke in die aktuelle Leistung und Benutzerzufriedenheit einschränken könnte.
Portkey vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Portkey den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Portkey.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Portkey gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
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Portkey
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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Portkey
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
17
8.6
367
Einfache Bedienung
9.4
17
8.2
376
Einfache Einrichtung
9.4
17
8.1
299
Einfache Verwaltung
9.7
5
7.9
144
Qualität der Unterstützung
9.0
16
8.1
343
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
138
Produktrichtung (% positiv)
10.0
17
9.2
361
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
71
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Funktionalität
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Problemlösung
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
6.2
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - AIOps-Plattformen
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
215
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
171
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
203
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
203
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
198
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
177
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
162
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
197
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
194
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
102
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
5
8.9
28
8.3
5
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
9.3
5
8.0
29
9.7
5
7.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.7
5
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
9.7
5
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
9.3
5
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
10.0
5
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
5
8.2
28
8.7
5
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
66
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
65
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
23
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Lastverteilung13 Funktionen ausblenden13 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Usability - Load Balancing
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Performance Optimization - Load Balancing
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Security & Compliance - Load Balancing
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Portkey und Vertex AI sind kategorisiert als Generative KI-Infrastruktur und Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Einzigartige Kategorien
Portkey ist kategorisiert als AIOps-Plattformen und Lastverteilung
Vertex AI ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Portkey
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
47.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.6%
Schreiben und Redigieren
5.9%
Pharmaka
5.9%
E-Learning
5.9%
Andere
17.6%
Computersoftware
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.0%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.1%
Top-Alternativen
Diskussionen
Portkey hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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