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slug: vertex-ai
primaryCtaHref: 'https://platform.genlook.app'
secondaryCtaHref: /docs/tryon-api/introduction
author: thibault
lastChecked: '2026-10-07'
sources:
  - label: >-
      virtual-try-on-001 model page: launch stage, deprecation and retirement
      dates, specs, regions
    url: >-
      https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/vto/virtual-try-on-001
  - label: >-
      Generate virtual try-on images: supported models, REST and Python usage,
      free credits
    url: >-
      https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/capabilities/generate-virtual-try-on-images
  - label: 'Virtual try-on API parameters: sample count, safety settings, watermark'
    url: >-
      https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/reference/rest/Shared.Types/VirtualTryOnModelParams
  - label: 'Vertex AI generative AI pricing: $0.06 per image, savings plan prices'
    url: 'https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing'
  - label: 'Vertex AI release notes: preview, quality updates, general availability'
    url: 'https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/release-notes'
  - label: 'Vertex AI virtual-try-on-001 model page: request quota'
    url: >-
      https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-001
  - label: Genlook Try-On API pricing
    url: 'https://genlook.app/developers#pricing'
competitorName: Google Vertex AI
title: 'Google Vertex AI Virtual Try-On vs. Genlook: Try-On APIs im Vergleich'
description: >-
  Googles Vertex AI Virtual Try-On kostet $0.06 pro Bild für Kleidung. Genlook
  ist eine Try-On API für $0.02, die alle Produkttypen abdeckt. Benchmarks im
  Artikel.
keywords:
  - Vertex AI Virtual Try-On
  - Google Virtual Try-On API
  - virtual-try-on-001
  - Vertex AI Try-On Kosten
  - Virtual Try On API
eyebrow: Die Alternative zu Vertex AI Try-On
h1: Genlook vs. Google Vertex AI Virtual Try-On
tldr: >-
  Das Try-On-Modell von Google für $0.06 pro Bild liefert gute Ergebnisse für
  Kleidung. Genlook ist eine Try-On-API für $0.02, die alle Produkttypen abdeckt
  und sich um die Prozesse rund um das Modell kümmert.
primaryCtaText: API-Keys sichern
secondaryCtaText: Zur Dokumentation →
noindex: false
canonicalPath: /de/developers/vs/vertex-ai
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<Verdict label="01 · Das kurze Fazit" title="Ein starkes Modell oder eine komplette Try-On-API." description="Beide liefern hervorragende Ergebnisse bei Kleidung. Die Unterschiede liegen bei Preis, Produktauswahl und dem Entwicklungsaufwand rund um die API.">
  <VerdictColumn name="Google Vertex AI" bestFor="Entwickelt für Google Cloud Teams">
    <Point type="pro">Hervorragende Ergebnisse bei Kleidung in unserem Benchmark, nah an Genlook</Point>
    <Point type="pro">Läuft in Ihrem Google Cloud-Projekt, inkl. EU-Regionen</Point>
    <Point type="pro">Bis zu 4 generierte Bilder pro Anfrage</Point>
    <Point type="con">$0.06 pro Bild; $0.048 nur mit einem 3-Jahres-Sparplan</Point>
    <Point type="con">Nur Kleidung, ein Produkt pro Anfrage, synchrone Aufrufe</Point>
    <Point type="con">virtual-try-on-001 ist veraltet; Einstellung für März 2027 geplant</Point>
  </VerdictColumn>
  <VerdictColumn name="Genlook" bestFor="Entwickelt für sofortigen Einsatz">
    <Point type="pro">$0.02 pro Try-On im Abo, bis zu $0.015</Point>
    <Point type="pro">Jeder Produkttyp: Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Hüte, Perücken</Point>
    <Point type="pro">Asynchron mit Webhooks, dazu Batches zum halben Credit-Preis</Point>
    <Point type="pro">Ein stabiler API-Vertrag, während die Engine im Hintergrund verbessert wird</Point>
  </VerdictColumn>
</Verdict>

<ComparisonTable label="02 · Feature für Feature" title="Wo jede API steht." subtitle="Abgeglichen mit Google Clouds Modellseiten, Preisen und Release Notes zum oben genannten Datum.">
  <Row feature="Preis pro Try-On" desc="Was ein generiertes Bild kostet" genlook="$0.02 in Abos, bis zu $0.015; $0.04 Pay-as-you-go" competitor="$0.06; $0.054 oder $0.048 mit 1- oder 3-Jahres-Sparplänen" highlightGenlook />
  <Row feature="Kostenloser Start" desc="Testen vor dem Bezahlen" genlook="10 kostenlose Credits, Keys in Minuten" competitor="$300 Google Cloud Credit für Neukunden" />
  <Row feature="Geschwindigkeit" desc="Zeit bis zum Ergebnis" genlook="8.2s im Median" competitor="Keine veröffentlichten Zahlen; 11 bis 12.5s in unserem Benchmark" highlightGenlook />
  <Row feature="Produkttypen" desc="Was anprobiert werden kann" genlook="Jeder Produkttyp, ein Endpunkt" competitor="Kleidung; keine veröffentlichte Kategorienliste" highlightGenlook />
  <Row feature="Auslieferung" desc="Wie Ergebnisse zurückkommen" genlook="Synchroner Aufruf oder asynchron mit Webhooks; Batches für halbe Credits" competitor="Synchroner Predict-Aufruf; keine Batch-Inferenz" highlightGenlook />
  <Row feature="Modell-Lebenszyklus" desc="Was passiert, wenn sich Modelle ändern" genlook="Gleicher Endpunkt; Engine-Updates im Hintergrund" competitor="Veraltet seit 14. Sept 2026; Einstellung 15. März 2027" highlightGenlook />
  <Row feature="Einrichtung" desc="Was Sie zuerst brauchen" genlook="Einen API-Key" competitor="Google Cloud-Projekt, Abrechnung, IAM und die Vertex AI API" highlightGenlook />
  <Row feature="Endnutzerdaten" desc="Lebenszyklus nach der Generierung" genlook="Nutzerprofile, Lösch-API, automatischer Bildverfall" competitor="Nicht angeboten; Speicherung und Verwaltung liegen bei Ihnen" highlightGenlook />
  <Row feature="Datennutzung" desc="Training mit Ihren Bildern" genlook="Wird niemals zum Trainieren von Modellen verwendet" competitor="Wird ohne Ihre Erlaubnis nicht für Training verwendet" equal />
</ComparisonTable>

<BenchmarkSection
  label="Gleiche Fotos, gleicher Tag"
  title="Genlook und Vertex AI im direkten Vergleich."
  note="Aus unserem Benchmark vom September 2026: Das gleiche Kunden- und Produktfoto wurde an beide APIs gesendet, mit Standardeinstellungen, jeweils ein Durchlauf, nicht retuschiert. Zeiten und Preise entsprechen den tatsächlichen Aufwänden für jeden Durchlauf; die Zeit von Genlook ist der damalige Produktions-Median."
  methodLabel="Alle 10 APIs an 8 Kleidungsstücken sehen"
  methodHref="/blog/best-virtual-try-on-apis-2026"
>
  <BenchmarkRow
    set="trench-coat"
    competitor="vertex"
    garment="Trenchcoat, Packshot"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9.8s Median · $0.020"
    competitorStats="12.5s · $0.060"
    verdict="Vertex zog den Mantel an, entfernte aber die Jeans der Kundin. Genlook behielt sie bei und traf die Knielänge."
  />
  <BenchmarkRow
    set="lace-gown"
    competitor="vertex"
    garment="Spitzenhochzeitskleid"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9.8s Median · $0.020"
    competitorStats="11.6s · $0.060"
    verdict="Beide rendern das Spitzenoberteil und den Tüllrock realitätstreu. Ein knappes Rennen."
  />
  <BenchmarkRow
    set="football-shirt"
    competitor="vertex"
    garment="Fußballtrikot mit Sponsorentext"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9.8s Median · $0.020"
    competitorStats="12.0s · $0.060"
    verdict="Beide halten den Sponsorentext lesbar und richten die Streifen korrekt aus."
  />
</BenchmarkSection>

<ProseSection label="03 · Der wahre Unterschied" title="Ein Modell-Endpunkt oder die komplette Try-On-Schicht">
Bei Kleidung gehört das Modell von Google zu den besten, die wir getestet haben. In unserem September-Benchmark lag es bei den meisten Kleidungsstücken gleichauf mit Genlook. Die einzige unerwünschte Änderung in acht Versuchen war das Entfernen der Jeans einer Kundin unter einem langen Mantel. Wenn Ihr Tech-Stack bereits in der Google Cloud läuft und Sie nur Kleidung benötigen, ist es eine ernstzunehmende Option.

Was Sie erhalten, ist ein Modell-Endpunkt. Jeder Aufruf nimmt ein Personenbild und ein Produktbild entgegen und liefert synchron bis zu vier Bilder zurück; es gibt keine Webhooks, keinen Batch-Modus und keine Datensätze Ihrer Endnutzer. Abgedeckt wird Kleidung, ohne veröffentlichte Kategorienliste für Schuhe, Brillen oder Schmuck. Zudem hat das Modell seinen eigenen Lebenszyklus: virtual-try-on-001 war im Januar 2026 allgemein verfügbar, wurde am 14. September 2026 als veraltet markiert und soll im März 2027 eingestellt werden, wobei die Google-Dokumentation nun Gemini-Bildmodelle als Try-On-Optionen auflistet. Jede Änderung bedeutet für Sie eine Migration.

### Wie Genlook das handhabt

Genlook bietet die Try-On-Ebene als eine API an. Derselbe Endpunkt deckt Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Hüte und Perücken ab, antwortet synchron oder über Webhooks und verarbeitet große Aufträge als Batches für halbe Credits. Endnutzer sind Profile, die Sie auf Anfrage löschen können, hochgeladene Bilder verfallen nach einem von Ihnen festgelegten Zeitplan, und wenn ein besseres Modell erscheint, ändert sich die Engine hinter dem gleichen Vertrag, protokolliert im [Changelog](/docs/tryon-api/changelog). Ein Try-On kostet $0.02 im Abonnement und $0.015 bei hohen Volumen, ein Drittel des Listenpreises von Vertex.

Wenn Sie nur Kleidung brauchen, alles in der Google Cloud betreiben und die Integration selbst in der Hand haben möchten, ist Vertex eine starke Wahl. Wenn Sie jeden Produkttyp, einen stabilen Vertrag und den Betrieb inklusive wünschen, starten Sie mit Genlook.
</ProseSection>

<FeatureGrid label="04 · In der Praxis" title="Wofür die Genlook-API optimiert ist.">
  <Feature title="Jeder Produkttyp" description="Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Hüte und Perücken über einen Endpunkt, ohne zu verwaltenden Kategorien-Parameter." />
  <Feature title="Ein Vertrag, der bleibt" description="Engine-Verbesserungen erfolgen hinter dem gleichen Endpunkt. Keine Modell-IDs zum Tracken, keine Deprecation Notices zum Einplanen." />
  <Feature title="Asynchron, wenn Sie es brauchen" description="Webhooks für abgeschlossene und fehlgeschlagene Generierungen sowie Batches von bis zu 500 Try-Ons für jeweils halbe Credits." />
  <Feature title="Endnutzerdaten im Griff" description="Nutzerprofile, ein Lösch-Endpunkt für Datenschutzanfragen und eine Bildaufbewahrung von 1, 3 oder 7 Tagen." />
</FeatureGrid>

<Steps label="05 · Wechseln" title="Der Umstieg von Vertex AI.">
  <Step number="1" title="Key erstellen" description="Self-Service auf platform.genlook.app, 10 kostenlose Credits inklusive. Kein Cloud-Projekt, Rechnungskonto oder IAM-Setup nötig." />
  <Step number="2" title="Predict-Aufruf ersetzen" description="Senden Sie dieselben Personen- und Produktbilder an den Try-On-Endpunkt von Genlook, synchron oder mit einem Webhook. Schuhe, Brillen und Schmuck funktionieren über denselben Aufruf." />
  <Step number="3" title="Live gehen" description="Abos starten bei $20 pro Monat für 1.000 Try-Ons ($0.02 pro Stück), sinken auf bis zu $0.015 bei Volumen, oder Pay-as-you-go für $0.04. Keine Veraltungsdaten von Modellen, die man tracken müsste." />
</Steps>

<Faq label="06 · FAQ" title="Fragen, beantwortet.">
  <FaqItem question="Wie viel kostet Google Virtual Try-On?">
$0.06 pro generiertem Bild auf Vertex AI. Die Sparpläne von Google senken den Preis auf $0.054 bei einer 1-jährigen Bindung oder $0.048 bei einer 3-jährigen Bindung. Genlook kostet $0.02 pro Try-On im Abo, bis zu $0.015 bei Volumen, oder $0.04 Pay-as-you-go.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Ist das Try-On von Vertex AI besser als das von Genlook?">
Bei Kleidung lagen die beiden in unserem Benchmark eng beieinander: Beide renderten Spitze, Prints und Sponsorentexte detailgetreu. Vertex entfernte bei einem Durchlauf die Jeans einer Kundin unter einem langen Mantel; Genlook machte bei diesem Test keine unerwünschten Änderungen. Die größeren Unterschiede liegen in der Abdeckung (Vertex nur für Kleidung), im Preis und in der Integrationsarbeit rund um den Aufruf.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Wird virtual-try-on-001 eingestellt?">
Die Modellseite von Google nennt als Veraltungsdatum den 14. September 2026 und als Einstellungsdatum den 15. März 2027. Der Try-On-Guide listet nun auch Gemini-Bildmodelle auf. Planen Sie eine Migration, wenn Sie darauf aufbauen. Genlook behält einen Endpunkt und aktualisiert die Engine im Hintergrund.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Funktioniert Vertex AI Try-On auch für Schuhe, Brillen oder Schmuck?">
Die Google-Dokumentation beschreibt es für Kleidung und veröffentlicht keine Kategorienliste für Accessoires. Genlook deckt Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Hüte und Perücken über denselben Endpunkt ab.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Kann ich beide testen?">
Ja. Neukunden der Google Cloud erhalten $300 Guthaben, und Genlook-Konten starten mit 10 kostenlosen Credits. Senden Sie die gleichen Fotos an beide und vergleichen Sie die Ergebnisse mit Ihrem eigenen Katalog.
  </FaqItem>
</Faq>

<Sources />

<CtaBlock
  title="Bauen Sie Try-On in Ihr Produkt ein."
  description="Self-Service-Keys, zehn kostenlose Credits und zwei API-Aufrufe bis zur ersten Generierung."
  primaryText="API-Keys sichern"
  primaryHref="https://platform.genlook.app"
  secondaryText="Zur Dokumentation"
  secondaryHref="/docs/tryon-api/introduction"
/>