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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 : le comparatif des API'
description: >-
  L'API Vertex AI Virtual Try-On de Google coûte 0,06 $ par image (vêtements).
  Genlook est à 0,02 $ pour tout produit. Comparatif à l'appui.
keywords:
  - Vertex AI virtual try-on
  - API essayage virtuel Google
  - virtual-try-on-001
  - prix Vertex AI try-on
  - API virtual try on
eyebrow: Alternative à Vertex AI try-on
h1: Genlook vs Google Vertex AI Virtual Try-On
tldr: >-
  Le modèle Virtual Try-On de Google génère d'excellents rendus de vêtements,
  pour 0,06 $ l'image dans un projet Google Cloud. Genlook est une API
  d'essayage à 0,02 $ qui prend en charge tous les types de produits et gère
  l'infrastructure.
primaryCtaText: Obtenir des clés API
secondaryCtaText: Lire la documentation →
noindex: false
canonicalPath: /fr/developers/vs/vertex-ai
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<Verdict label="01 · Le verdict en bref" title="Un modèle performant d'un côté, une API d'essayage clé en main de l'autre." description="Les deux produisent d'excellents essayages de vêtements. Ils se différencient sur le prix, la couverture des produits et l'infrastructure requise autour de l'appel.">
  <VerdictColumn name="Google Vertex AI" bestFor="Conçu pour les équipes sur Google Cloud">
    <Point type="pro">Excellents résultats sur les vêtements dans notre benchmark, proches de ceux de Genlook</Point>
    <Point type="pro">S'exécute dans votre projet Google Cloud, y compris dans les régions européennes</Point>
    <Point type="pro">Jusqu'à 4 images générées par requête</Point>
    <Point type="con">0,06 $ par image ; 0,048 $ uniquement avec un engagement de 3 ans</Point>
    <Point type="con">Vêtements uniquement, un seul produit par requête, appels synchrones</Point>
    <Point type="con">virtual-try-on-001 est déprécié ; retrait prévu pour mars 2027</Point>
  </VerdictColumn>
  <VerdictColumn name="Genlook" bestFor="Conçu pour déployer l'essayage virtuel">
    <Point type="pro">0,02 $ par essayage avec abonnement, dégressif jusqu'à 0,015 $</Point>
    <Point type="pro">Tout type de produit : vêtements, chaussures, lunettes, bijoux, chapeaux, perruques</Point>
    <Point type="pro">Asynchrone avec webhooks, et traitement par lots pour un demi-crédit</Point>
    <Point type="pro">Un contrat stable pendant que le moteur s'améliore en arrière-plan</Point>
  </VerdictColumn>
</Verdict>

<ComparisonTable label="02 · Fonctionnalité par fonctionnalité" title="Le positionnement de chaque API." subtitle="Vérifié d'après les pages modèles, les tarifs et les notes de version de Google Cloud à la date ci-dessus.">
  <Row feature="Prix par essayage" desc="Coût d'une image générée" genlook="0,02 $ avec abonnement, jusqu'à 0,015 $ ; 0,04 $ à l'usage" competitor="0,06 $ ; 0,054 $ ou 0,048 $ avec engagement de 1 ou 3 ans" highlightGenlook />
  <Row feature="Essai gratuit" desc="Tester avant de payer" genlook="10 crédits offerts, clés obtenues en quelques minutes" competitor="300 $ de crédit Google Cloud pour les nouveaux clients" />
  <Row feature="Vitesse" desc="Temps d'attente pour un résultat" genlook="Médiane de 8,2 s" competitor="Aucun chiffre officiel ; 11 à 12,5 s dans notre benchmark" highlightGenlook />
  <Row feature="Types de produits" desc="Ce qui peut être essayé" genlook="Tout type de produit, un seul point de terminaison" competitor="Vêtements ; aucune liste de catégories publiée" highlightGenlook />
  <Row feature="Livraison" desc="Comment les résultats sont renvoyés" genlook="Appel synchrone ou asynchrone (webhooks) ; lots pour un demi-crédit" competitor="Appel synchrone uniquement ; pas d'inférence par lots" highlightGenlook />
  <Row feature="Cycle de vie du modèle" desc="Ce qui se passe quand les modèles changent" genlook="Même point de terminaison ; mises à jour invisibles du moteur" competitor="Déprécié le 14 sept. 2026 ; retrait le 15 mars 2027" highlightGenlook />
  <Row feature="Configuration" desc="Prérequis techniques" genlook="Une clé API" competitor="Projet Google Cloud, facturation, IAM et l'API Vertex AI" highlightGenlook />
  <Row feature="Données des utilisateurs" desc="Cycle de vie post-génération" genlook="Dossiers utilisateurs, API de suppression, expiration automatique des images" competitor="Non proposé ; le stockage et les registres sont à votre charge" highlightGenlook />
  <Row feature="Utilisation des données" desc="Entraînement sur vos images" genlook="Jamais utilisées pour entraîner des modèles" competitor="Pas d'utilisation pour l'entraînement sans votre permission" equal />
</ComparisonTable>

<BenchmarkSection
  label="Mêmes photos, même jour"
  title="Genlook et Vertex AI, côte à côte."
  note="Tiré de notre benchmark de septembre 2026 : les mêmes photos de clients et de produits envoyées à chaque API, paramètres par défaut, une seule exécution, sans retouche. Les temps et les prix correspondent au coût et à la durée réels ; le temps de Genlook est sa médiane en production à ce moment-là."
  methodLabel="Voir les 10 API sur 8 vêtements"
  methodHref="/blog/best-virtual-try-on-apis-2026"
>
  <BenchmarkRow
    set="trench-coat"
    competitor="vertex"
    garment="Trench, packshot"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="Médiane de 9,8 s · 0,020 $"
    competitorStats="12,5 s · 0,060 $"
    verdict="Vertex a habillé le manteau mais a supprimé le jean du client. Genlook l'a conservé et a respecté la longueur au genou."
  />
  <BenchmarkRow
    set="lace-gown"
    competitor="vertex"
    garment="Robe de mariée en dentelle"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="Médiane de 9,8 s · 0,020 $"
    competitorStats="11,6 s · 0,060 $"
    verdict="Les deux reproduisent fidèlement le corsage en dentelle et la jupe en tulle. Un match très serré."
  />
  <BenchmarkRow
    set="football-shirt"
    competitor="vertex"
    garment="Maillot de football avec sponsor"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="Médiane de 9,8 s · 0,020 $"
    competitorStats="12,0 s · 0,060 $"
    verdict="Les deux gardent le texte du sponsor lisible et les rayures alignées."
  />
</BenchmarkSection>

<ProseSection label="03 · La vraie différence" title="Un point de terminaison de modèle, ou toute la couche d'essayage">
Sur les vêtements, le modèle de Google est l'un des meilleurs que nous ayons testés. Lors de notre benchmark de septembre, il a fait jeu égal avec Genlook sur la plupart des tenues, et son seul faux pas sur huit essais a été d'effacer le jean d'un client sous un manteau long. Si votre infrastructure est déjà sur Google Cloud et que vous n'avez besoin que de vêtements, c'est une option très sérieuse.

Ce que vous obtenez, c'est un point de terminaison vers un modèle. Chaque appel prend une image de personne et une image de produit, et renvoie jusqu'à quatre images de manière synchrone ; il n'y a pas de webhooks, pas de mode batch et aucun registre de vos utilisateurs finaux. La couverture se limite aux vêtements, sans liste de catégories publiée pour les chaussures, les lunettes ou les bijoux. De plus, le modèle a son propre cycle de vie : virtual-try-on-001 est passé en disponibilité générale en janvier 2026, a été marqué comme déprécié le 14 septembre 2026, et son retrait est prévu pour mars 2027. La documentation de Google mentionne désormais les modèles d'images Gemini comme options d'essayage. Chaque changement implique une migration de votre côté.

### L'approche de Genlook

Genlook vend la couche d'essayage sous forme d'API unique. Le même point de terminaison couvre les vêtements, chaussures, lunettes, bijoux, chapeaux et perruques, répond de manière synchrone ou via des webhooks, et traite les gros volumes par lots à moitié prix (un demi-crédit). Les utilisateurs finaux sont gérés via des dossiers que vous pouvez supprimer sur demande, les images téléchargées expirent selon un calendrier que vous définissez, et lorsqu'un meilleur modèle fait son apparition, le moteur est mis à jour tout en conservant le même contrat technique, documenté dans le [journal des modifications](/docs/tryon-api/changelog). Un essayage coûte 0,02 $ avec un abonnement et 0,015 $ pour les gros volumes, soit un tiers du prix public de Vertex.

Si vous n'avez besoin que de vêtements, que vous exécutez tout sur Google Cloud et que vous souhaitez gérer vous-même l'intégration, Vertex est un excellent choix. Si vous voulez tous les types de produits, un contrat stable et l'infrastructure incluse, commencez avec Genlook.
</ProseSection>

<FeatureGrid label="04 · En pratique" title="Ce pour quoi l'API Genlook est optimisée.">
  <Feature title="Tout type de produit" description="Vêtements, chaussures, lunettes, bijoux, chapeaux et perruques via un seul point de terminaison, sans paramètre de catégorie à gérer." />
  <Feature title="Un contrat stable" description="Les améliorations du moteur sont déployées sur le même point de terminaison. Pas d'ID de modèle à suivre, pas d'avis de dépréciation à anticiper." />
  <Feature title="Asynchrone selon vos besoins" description="Webhooks pour les générations réussies ou échouées, et traitement par lots jusqu'à 500 essayages pour un demi-crédit chacun." />
  <Feature title="Gestion des données utilisateurs" description="Registres utilisateurs, point de terminaison de suppression pour les requêtes de confidentialité, et rétention des images paramétrable sur 1, 3 ou 7 jours." />
</FeatureGrid>

<Steps label="05 · Migration" title="Passer de Vertex AI à Genlook.">
  <Step number="1" title="Créer une clé" description="En libre-service sur platform.genlook.app, avec 10 crédits gratuits inclus. Aucun projet cloud, compte de facturation ou configuration IAM requis." />
  <Step number="2" title="Remplacer l'appel de prédiction" description="Envoyez les mêmes images de personne et de produit au point de terminaison Genlook, de manière synchrone ou avec un webhook. Chaussures, lunettes et bijoux fonctionnent via le même appel." />
  <Step number="3" title="Passer en production" description="Les abonnements commencent à 20 $ par mois pour 1 000 essayages (0,02 $ l'unité), dégressifs à 0,015 $, ou facturation à l'usage à 0,04 $. Pas de dates de dépréciation de modèle à surveiller." />
</Steps>

<Faq label="06 · FAQ" title="Vos questions, nos réponses.">
  <FaqItem question="Combien coûte le Virtual Try-On de Google ?">
0,06 $ par image générée sur Vertex AI. Les plans d'économies de Google réduisent ce tarif à 0,054 $ avec un engagement d'un an, ou 0,048 $ pour 3 ans. Genlook coûte 0,02 $ par essayage avec abonnement, jusqu'à 0,015 $ pour les gros volumes, ou 0,04 $ à l'usage.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="L'essayage virtuel de Vertex AI est-il meilleur que celui de Genlook ?">
Sur les vêtements, les deux étaient très proches dans notre benchmark : tous deux ont rendu fidèlement la dentelle, les imprimés et le texte des sponsors. Vertex a effacé le jean d'un client sous un manteau long à une reprise ; Genlook n'a effectué aucune modification indésirable lors de ce test. Les plus grandes différences résident dans la couverture (Vertex se limite aux vêtements), le prix et le travail d'intégration autour de l'appel API.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Le modèle virtual-try-on-001 va-il être retiré ?">
La page du modèle de Google indique une date de dépréciation au 14 septembre 2026 et un retrait au 15 mars 2027. Son guide d'essayage mentionne désormais également les modèles d'images Gemini. Prévoyez une migration si vous l'utilisez. Genlook conserve un point de terminaison unique et met à jour le moteur en arrière-plan.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Le try-on de Vertex AI fonctionne-t-il pour les chaussures, les lunettes ou les bijoux ?">
La documentation de Google le décrit pour les vêtements et ne publie aucune liste de catégories pour les accessoires. Genlook couvre les vêtements, chaussures, lunettes, bijoux, chapeaux et perruques via le même point de terminaison.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Puis-je tester les deux ?">
Oui. Les nouveaux clients Google Cloud reçoivent 300 $ de crédit, et les comptes Genlook démarrent avec 10 crédits gratuits. Envoyez les mêmes photos aux deux et comparez les résultats sur votre propre catalogue.
  </FaqItem>
</Faq>

<Sources />

<CtaBlock
  title="Intégrez l'essayage virtuel à votre produit."
  description="Des clés en libre-service, dix crédits offerts, et deux appels API suffisent pour votre première génération."
  primaryText="Obtenir des clés API"
  primaryHref="https://platform.genlook.app"
  secondaryText="Lire la documentation"
  secondaryHref="/docs/tryon-api/introduction"
/>