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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: comparativa de API de probadores'
description: >-
  El probador virtual de Vertex AI de Google cuesta 0,06 $ por imagen (solo
  ropa). Genlook es una API de probador a 0,02 $ para todo. Incluye benchmarks.
keywords:
  - Vertex AI virtual try-on
  - API probador virtual Google
  - virtual-try-on-001
  - precios probador Vertex AI
  - API de probador virtual
eyebrow: Alternativa al probador de Vertex AI
h1: Genlook frente al probador virtual de Google Vertex AI
tldr: >-
  El modelo de probador virtual de Google reproduce muy bien la ropa a 0,06 $ la
  imagen dentro de Google Cloud. Genlook es una API de probador a 0,02 $ para
  todo tipo de productos y que gestiona el trabajo en torno al modelo.
primaryCtaText: Obtener claves API
secondaryCtaText: Leer la documentación →
noindex: false
canonicalPath: /es/developers/vs/vertex-ai
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<Verdict label="01 · El veredicto corto" title="Un modelo potente, o una API de probador completa." description="Ambos generan excelentes resultados con ropa. Difieren en el precio, los tipos de productos y en cuánto tienes que programar en torno a la llamada.">
  <VerdictColumn name="Google Vertex AI" bestFor="Diseñado para equipos en Google Cloud">
    <Point type="pro">Resultados excelentes con ropa en nuestro benchmark, al nivel de Genlook</Point>
    <Point type="pro">Se ejecuta en tu proyecto de Google Cloud, incluyendo regiones de la UE</Point>
    <Point type="pro">Hasta 4 imágenes generadas por petición</Point>
    <Point type="con">0,06 $ por imagen; 0,048 $ solo con plan de ahorro a 3 años</Point>
    <Point type="con">Solo ropa, un producto por petición, llamadas síncronas</Point>
    <Point type="con">virtual-try-on-001 está obsoleto; se retirará en marzo de 2027</Point>
  </VerdictColumn>
  <VerdictColumn name="Genlook" bestFor="Diseñado para lanzar rápido">
    <Point type="pro">0,02 $ por prueba en nuestros planes, hasta un mínimo de 0,015 $</Point>
    <Point type="pro">Cualquier producto: ropa, calzado, gafas, joyas, sombreros y pelucas</Point>
    <Point type="pro">Asíncrono con webhooks, y procesamiento por lotes a medio crédito</Point>
    <Point type="pro">Un contrato estable mientras el motor mejora en segundo plano</Point>
  </VerdictColumn>
</Verdict>

<ComparisonTable label="02 · Comparativa a fondo" title="Dónde se sitúa cada API." subtitle="Comprobado con las páginas de modelo, precios y notas de la versión de Google Cloud en la fecha indicada arriba.">
  <Row feature="Precio por prueba" desc="Lo que cuesta cada imagen" genlook="0,02 $ con plan, hasta 0,015 $; 0,04 $ si pagas por uso" competitor="0,06 $; 0,054 $ o 0,048 $ con planes a 1 o 3 años" highlightGenlook />
  <Row feature="Prueba gratuita" desc="Probar antes de pagar" genlook="10 créditos gratis, claves en minutos" competitor="300 $ de crédito en Google Cloud para nuevos clientes" />
  <Row feature="Velocidad" desc="Tiempo hasta el resultado" genlook="8,2 s (mediana)" competitor="Sin datos oficiales; de 11 a 12,5 s en nuestro benchmark" highlightGenlook />
  <Row feature="Tipos de producto" desc="Qué se puede probar" genlook="Cualquier producto, mismo endpoint" competitor="Ropa; no publican lista de categorías" highlightGenlook />
  <Row feature="Entrega" desc="Cómo devuelven resultados" genlook="Llamada síncrona, o asíncrona con webhooks; lotes a medio crédito" competitor="Llamada predict síncrona; no hay procesamiento por lotes" highlightGenlook />
  <Row feature="Ciclo de vida del modelo" desc="Qué pasa si el modelo cambia" genlook="Mismo endpoint; el motor se actualiza por detrás" competitor="Obsoleto desde 14 de septiembre de 2026; retirado en marzo de 2027" highlightGenlook />
  <Row feature="Preparación" desc="Lo que necesitas para empezar" genlook="Una clave de API" competitor="Proyecto de Google Cloud, cuenta de facturación, IAM y API de Vertex AI" highlightGenlook />
  <Row feature="Datos de usuario final" desc="Ciclo de vida tras generar" genlook="Registros de usuario, API de borrado, caducidad automática de imágenes" competitor="No se ofrece; el almacenamiento y los registros son cosa tuya" highlightGenlook />
  <Row feature="Uso de datos" desc="Entrenamiento con tus imágenes" genlook="Nunca se usan para entrenar modelos" competitor="No se usan para entrenamiento sin permiso" equal />
</ComparisonTable>

<BenchmarkSection
  label="Mismas fotos, mismo día"
  title="Genlook y Vertex AI, cara a cara."
  note="De nuestro benchmark de septiembre de 2026: la misma foto de cliente y producto enviada a cada API, con los ajustes por defecto, una ejecución cada uno y sin retoques. Los tiempos y precios corresponden a esa ejecución. El tiempo de Genlook es su mediana en producción en ese momento."
  methodLabel="Ver las 10 APIs con 8 prendas"
  methodHref="/blog/best-virtual-try-on-apis-2026"
>
  <BenchmarkRow
    set="trench-coat"
    competitor="vertex"
    garment="Gabardina, fotografía de producto"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9,8 s (mediana) · 0,020 $"
    competitorStats="12,5 s · 0,060 $"
    verdict="Vertex colocó bien el abrigo pero eliminó los vaqueros del cliente. Genlook los conservó y ajustó el largo a la rodilla."
  />
  <BenchmarkRow
    set="lace-gown"
    competitor="vertex"
    garment="Vestido de novia de encaje"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9,8 s (mediana) · 0,020 $"
    competitorStats="11,6 s · 0,060 $"
    verdict="Ambos reproducen fielmente el corpiño de encaje y la falda de tul. Un empate técnico."
  />
  <BenchmarkRow
    set="football-shirt"
    competitor="vertex"
    garment="Camiseta de fútbol con texto del patrocinador"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="9,8 s (mediana) · 0,020 $"
    competitorStats="12,0 s · 0,060 $"
    verdict="Ambos mantienen el texto del patrocinador legible y las rayas alineadas."
  />
</BenchmarkSection>

<ProseSection label="03 · La verdadera diferencia" title="Un endpoint de modelo, o la capa de probador completa">
Para prendas de ropa, el modelo de Google es uno de los mejores que hemos probado. En nuestro benchmark de septiembre igualó a Genlook en la mayoría de las prendas, y su único cambio indeseado en ocho pruebas fue eliminar los vaqueros del cliente bajo un abrigo largo. Si tu stack ya está en Google Cloud y solo necesitas ropa, es una opción a tener muy en cuenta.

Lo que obtienes es un endpoint de modelo. Cada llamada toma una imagen de la persona y otra del producto, devolviendo hasta cuatro imágenes de forma síncrona. No hay webhooks, ni modo por lotes, ni registros de tus usuarios finales. Solo abarca ropa, sin una lista de categorías publicada para zapatos, gafas o joyas. Además, el modelo tiene su propio ciclo de vida: virtual-try-on-001 llegó a disponibilidad general en enero de 2026, fue marcado como obsoleto el 14 de septiembre de 2026 y está previsto que se retire en marzo de 2027. La documentación de Google ahora incluye modelos de imagen de Gemini como opciones de probador. Cada cambio requiere una migración por tu parte.

### Cómo lo gestiona Genlook

Genlook vende la capa de probador virtual como una única API. El mismo endpoint abarca ropa, calzado, gafas, joyas, sombreros y pelucas, responde de forma síncrona o mediante webhooks, y procesa trabajos pesados por lotes a medio crédito. Los usuarios finales son registros que puedes borrar a petición, las imágenes subidas caducan según el calendario que elijas, y cuando aparece un modelo mejor, el motor cambia por detrás manteniendo el mismo contrato, documentado en el [registro de cambios](/docs/tryon-api/changelog). Una prueba cuesta 0,02 $ en un plan y 0,015 $ a gran volumen, un tercio del precio de catálogo de Vertex.

Si solo necesitas ropa, tienes toda tu infraestructura en Google Cloud y quieres hacerte cargo de la integración, Vertex es una gran opción. Si buscas incluir todos los tipos de productos, un contrato estable y toda la operativa ya resuelta, empieza por Genlook.
</ProseSection>

<FeatureGrid label="04 · En la práctica" title="Para qué está optimizada la API de Genlook.">
  <Feature title="Cualquier tipo de producto" description="Ropa, calzado, gafas, joyas, sombreros y pelucas en un mismo endpoint, sin tener que gestionar parámetros de categoría." />
  <Feature title="Un contrato inalterable" description="Las mejoras del motor se integran en el mismo endpoint. Sin identificadores de modelo que rastrear, ni avisos de obsolescencia que planificar." />
  <Feature title="Asíncrono cuando lo necesitas" description="Webhooks para pruebas completadas y fallidas, y lotes de hasta 500 pruebas a medio crédito cada una." />
  <Feature title="Datos de usuario controlados" description="Registros de usuario, un endpoint de borrado para solicitudes de privacidad y retención de imágenes configurable a 1, 3 o 7 días." />
</FeatureGrid>

<Steps label="05 · Cómo migrar" title="Pasar de Vertex AI a Genlook.">
  <Step number="1" title="Crea una clave" description="Autoservicio en platform.genlook.app con 10 créditos gratis incluidos. Sin proyecto en la nube, cuenta de facturación ni configuración IAM." />
  <Step number="2" title="Sustituye la llamada predict" description="Envía las mismas fotos a la API de probador de Genlook, de forma síncrona o con un webhook. El calzado, gafas y joyas funcionan con la misma llamada." />
  <Step number="3" title="Pasa a producción" description="Los planes empiezan en 20 $ al mes por 1000 pruebas (0,02 $ cada una), y bajan hasta 0,015 $ por volumen. Si pagas por uso son 0,04 $. Y olvídate de las fechas de caducidad del modelo." />
</Steps>

<Faq label="06 · Preguntas frecuentes" title="Respuestas claras.">
  <FaqItem question="¿Cuánto cuesta el probador virtual de Google?">
0,06 $ por imagen generada en Vertex AI. Los planes de ahorro de Google lo dejan en 0,054 $ con compromiso a 1 año o 0,048 $ con compromiso a 3 años. Genlook cuesta 0,02 $ por prueba en un plan, hasta 0,015 $ por volumen, o 0,04 $ pagando solo por lo que usas.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="¿Es el probador de Vertex AI mejor que el de Genlook?">
En cuanto a ropa, los resultados estuvieron muy igualados en nuestro benchmark: ambos reprodujeron encajes, estampados y textos de patrocinadores fielmente. Vertex eliminó unos vaqueros debajo de un abrigo largo una vez; Genlook no hizo cambios indeseados en esa prueba. Las mayores diferencias son los tipos de producto (Vertex solo ropa), el precio y el trabajo de integración adicional en torno a la llamada.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="¿Se va a retirar virtual-try-on-001?">
La página del modelo de Google indica una fecha de obsolescencia del 14 de septiembre de 2026 y una fecha de retirada del 15 de marzo de 2027. Además, su guía de probador ahora también enumera modelos de imagen Gemini. Si vas a utilizarlo, vete planificando una migración. Genlook mantiene un único endpoint y actualiza el motor en segundo plano.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="¿Sirve el probador de Vertex AI para calzado, gafas o joyas?">
La documentación de Google lo describe solo para ropa y no publica una lista de categorías para accesorios. Genlook abarca ropa, zapatos, gafas, joyas, sombreros y pelucas desde el mismo endpoint.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="¿Puedo probar ambos?">
Sí. Los nuevos clientes de Google Cloud obtienen 300 $ de crédito, y las cuentas de Genlook empiezan con 10 créditos gratis. Envía las mismas fotos a los dos y compara los resultados con tu propio catálogo.
  </FaqItem>
</Faq>

<Sources />

<CtaBlock
  title="Integra el probador en tu producto."
  description="Claves autogestionadas, 10 créditos gratis y dos llamadas de API hasta tu primera prueba."
  primaryText="Obtener claves API"
  primaryHref="https://platform.genlook.app"
  secondaryText="Leer la documentación"
  secondaryHref="/docs/tryon-api/introduction"
/>