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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：試着API比較
description: >-
  GoogleのVertex AI Virtual
  Try-Onは画像1枚あたり0.06ドルで衣類に対応。Genlookはあらゆる商品に対応し、1回0.02ドルの試着APIです。ベンチマーク結果を公開中。
keywords:
  - Vertex AI 仮想試着
  - Google バーチャル試着 API
  - virtual-try-on-001
  - Vertex AI 試着 料金
  - バーチャル試着 API
eyebrow: Vertex AIの代替となる試着API
h1: Genlook vs Google Vertex AI Virtual Try-On
tldr: >-
  GoogleのVirtual Try-Onモデルは、Google
  Cloudプロジェクト内で画像1枚あたり0.06ドルで衣類を非常に美しくレンダリングします。一方Genlookは、あらゆる商品タイプに対応し、モデル周辺の処理も全て担う1回0.02ドルの試着APIです。
primaryCtaText: APIキーを取得
secondaryCtaText: ドキュメントを読む →
noindex: false
canonicalPath: /ja/developers/vs/vertex-ai
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<Verdict label="01 · 結論から言うと" title="強力なモデルか、完成された試着APIか。" description="どちらも素晴らしい衣類の試着画像を出力します。違いは、価格、対応する商品の種類、そしてAPI呼び出しの周辺にどれだけ独自の構築が必要かという点です。">
  <VerdictColumn name="Google Vertex AI" bestFor="Google Cloudチーム向け">
    <Point type="pro">当社のベンチマークでGenlookに迫る素晴らしい衣類のレンダリング結果</Point>
    <Point type="pro">EUリージョンを含む、自身のGoogle Cloudプロジェクト内で実行可能</Point>
    <Point type="pro">1回のリクエストで最大4枚の画像を出力</Point>
    <Point type="con">画像1枚あたり0.06ドル（3年間の確約利用割引でも0.048ドル）</Point>
    <Point type="con">衣類のみ対応、1リクエストにつき1商品、同期呼び出しのみ</Point>
    <Point type="con">virtual-try-on-001は非推奨となり、2027年3月に廃止予定</Point>
  </VerdictColumn>
  <VerdictColumn name="Genlook" bestFor="試着機能の迅速な実装向け">
    <Point type="pro">プラン利用で試着1回0.02ドル、最大割引で0.015ドル</Point>
    <Point type="pro">衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子、ウィッグなどあらゆる商品に対応</Point>
    <Point type="pro">Webhookによる非同期処理、および半額クレジットでのバッチ処理</Point>
    <Point type="pro">APIの仕様はそのままに、バックグラウンドでエンジンを継続アップデート</Point>
  </VerdictColumn>
</Verdict>

<ComparisonTable label="02 · 機能比較" title="各APIの立ち位置" subtitle="上記の日付時点で、Google Cloudのモデルページ、料金体系、リリースノートを確認した結果です。">
  <Row feature="試着1回あたりの料金" desc="画像生成にかかるコスト" genlook="プラン利用で0.02ドル（最大0.015ドル）、従量課金は0.04ドル" competitor="0.06ドル（1年・3年確約で0.054ドルまたは0.048ドル）" highlightGenlook />
  <Row feature="無料枠" desc="本番導入前のテスト" genlook="10無料クレジット、数分でキーを発行" competitor="新規顧客向けに300ドルのGoogle Cloudクレジット" />
  <Row feature="スピード" desc="結果が返るまでの時間" genlook="中央値8.2秒" competitor="公式発表なし（当社のベンチマークでは11〜12.5秒）" highlightGenlook />
  <Row feature="対応商品" desc="試着可能なアイテム" genlook="単一のエンドポイントであらゆる商品タイプに対応" competitor="衣類（カテゴリリストの公開なし）" highlightGenlook />
  <Row feature="結果の取得方法" desc="データの受け取り方" genlook="同期、またはWebhookによる非同期。バッチ処理はクレジット半額" competitor="同期的な予測呼び出しのみ。バッチ推論はなし" highlightGenlook />
  <Row feature="モデルのライフサイクル" desc="モデル変更時の対応" genlook="エンドポイントは不変で、バックグラウンドでエンジンを更新" competitor="2026年9月14日に非推奨化、2027年3月15日に廃止" highlightGenlook />
  <Row feature="セットアップ" desc="利用開始に必要なもの" genlook="APIキー" competitor="Google Cloudプロジェクト、請求設定、IAM、Vertex AI API" highlightGenlook />
  <Row feature="エンドユーザーのデータ" desc="生成後のライフサイクル" genlook="ユーザー管理、削除API、画像の自動期限切れ機能" competitor="提供なし（ストレージと記録の管理は自己責任）" highlightGenlook />
  <Row feature="データの利用" desc="自社画像による学習" genlook="モデルの学習には一切不使用" competitor="許可なく学習に使用されることはない" equal />
</ComparisonTable>

<BenchmarkSection
  label="同日・同写真での比較"
  title="GenlookとVertex AIの横並び検証"
  note="2026年9月のベンチマークより：同一の購入者写真と商品写真を各APIに送信し、デフォルト設定で1回ずつ実行。画像は無加工です。時間と価格は実際の測定値です（Genlookの時間は当時の本番環境の中央値）。"
  methodLabel="全10API・8着のベンチマークを見る"
  methodHref="/blog/best-virtual-try-on-apis-2026"
>
  <BenchmarkRow
    set="trench-coat"
    competitor="vertex"
    garment="トレンチコートのパックショット"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="中央値9.8秒 · 0.020ドル"
    competitorStats="12.5秒 · 0.060ドル"
    verdict="Vertexはコートを着用させましたが、購入者のジーンズを消去してしまいました。Genlookはジーンズを残したまま、膝丈に合わせました。"
  />
  <BenchmarkRow
    set="lace-gown"
    competitor="vertex"
    garment="レースのウェディングドレス"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="中央値9.8秒 · 0.020ドル"
    competitorStats="11.6秒 · 0.060ドル"
    verdict="どちらもレースの身頃とチュールのスカートを忠実に再現しています。互角の結果です。"
  />
  <BenchmarkRow
    set="football-shirt"
    competitor="vertex"
    garment="スポンサーロゴ入りサッカージャージ"
    competitorLabel="Google Vertex AI"
    genlookStats="中央値9.8秒 · 0.020ドル"
    competitorStats="12.0秒 · 0.060ドル"
    verdict="どちらもスポンサーの文字を読み取り可能な状態に保ち、ストライプのズレもありません。"
  />
</BenchmarkSection>

<ProseSection label="03 · 決定的な違い" title="モデルのエンドポイントか、試着レイヤー全体か">
衣類に関して言えば、Googleのモデルは私たちがテストした中で最高クラスです。9月のベンチマークではほとんどの衣服でGenlookと同等の結果を示し、8回の試行で唯一の意図しない変更は、ロングコートの下の購入者のジーンズが消えたことだけでした。もしあなたのシステムがすでにGoogle Cloud上にあり、衣類だけを必要としているなら、有力な選択肢となります。

提供されるのは、モデルのエンドポイントです。各呼び出しは1人の人物画像と1つの商品画像を受け取り、最大4枚の画像を同期的に返します。Webhookやバッチモードはなく、エンドユーザーの記録も保持しません。対象は衣類のみで、靴、メガネ、ジュエリーなどの公開されたカテゴリリストはありません。また、モデルには独自のライフサイクルがあります。virtual-try-on-001は2026年1月に一般公開されましたが、2026年9月14日に非推奨とされ、2027年3月に廃止される予定です。現在、GoogleのドキュメントではGeminiの画像モデルも試着オプションとしてリストされています。変更のたびに、利用者側での移行作業が発生します。

### Genlookのアプローチ

Genlookは、試着レイヤー全体を1つのAPIとして提供します。同じエンドポイントで衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子、ウィッグに対応し、同期呼び出しやWebhookで結果を返します。また、大量のジョブは半額のクレジットでバッチ処理できます。エンドユーザーはリクエストに応じて削除可能なレコードとして管理され、アップロードされた画像は設定したスケジュールで期限切れになります。より良いモデルが登場した際は、APIの仕様（契約）はそのままにバックグラウンドでエンジンが変更され、[チェンジログ](/docs/tryon-api/changelog)に記載されます。試着費用はプラン利用で0.02ドル、大量利用で0.015ドルと、Vertexの定価の3分の1です。

もし衣類のみが必要で、すべてをGoogle Cloud内で動かし、統合処理を自社で管理したいのであれば、Vertexは強力な選択肢です。一方、あらゆる商品タイプに対応し、仕様変更のない安定した契約と運用サポートを含めて導入したいのであれば、Genlookから始めることをお勧めします。
</ProseSection>

<FeatureGrid label="04 · 実際の運用" title="Genlook APIの真価">
  <Feature title="あらゆる商品に対応" description="衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子、ウィッグを1つのエンドポイントで処理。カテゴリパラメータの管理は不要です。" />
  <Feature title="仕様が変わらない契約" description="エンジンの改善は同じエンドポイントの裏側で行われます。追跡すべきモデルIDや、計画に影響する非推奨通知はありません。" />
  <Feature title="必要な時の非同期処理" description="生成の完了・失敗を知らせるWebhook。半額のクレジットで最大500件の試着を一度に処理できるバッチ機能。" />
  <Feature title="エンドユーザーのデータ管理" description="ユーザー記録、プライバシー要求に応じた削除エンドポイント、1日・3日・7日間の画像保持期間の設定。" />
</FeatureGrid>

<Steps label="05 · 移行手順" title="Vertex AIからの乗り換え">
  <Step number="1" title="キーの作成" description="platform.genlook.appでセルフサービスにて取得可能。10回分の無料クレジット付き。クラウドプロジェクト、請求先アカウント、IAMの設定は不要です。" />
  <Step number="2" title="予測呼び出しの置き換え" description="同じ人物と商品の画像を、Genlookの試着エンドポイントに同期またはWebhookで送信します。靴、メガネ、ジュエリーも同じ呼び出しで機能します。" />
  <Step number="3" title="本番稼働" description="月額20ドルで1,000回の試着（1回0.02ドル）から始まるプラン。大量利用時は0.015ドルまで下がります。従量課金は0.04ドルです。モデルの廃止日を気にする必要はありません。" />
</Steps>

<Faq label="06 · よくある質問" title="疑問にお答えします。">
  <FaqItem question="GoogleのVirtual Try-Onの料金はいくらですか？">
Vertex AIでは生成画像1枚あたり0.06ドルです。Googleの確約利用割引を適用すると、1年契約で0.054ドル、3年契約で0.048ドルになります。Genlookはプラン利用で試着1回あたり0.02ドル（大量利用で最大0.015ドル）、従量課金では0.04ドルです。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Vertex AIの試着機能はGenlookより優れていますか？">
衣類に関しては、当社のベンチマークでは両者は互角でした。どちらもレース、プリント、スポンサーの文字を忠実にレンダリングしました。Vertexは一度、ロングコートの下の購入者のジーンズを消去してしまいましたが、その実行においてGenlookは意図しない変更を加えませんでした。より大きな違いは、対応範囲（Vertexは衣類のみ）、価格、そして呼び出し周辺の統合にかかる開発の手間です。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="virtual-try-on-001は廃止されますか？">
Googleのモデルページには、2026年9月14日の非推奨日と2027年3月15日の廃止日が記載されており、現在試着ガイドにはGeminiの画像モデルも記載されています。利用する場合は移行計画が必要です。Genlookは1つのエンドポイントを維持し、バックグラウンドでエンジンを更新します。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Vertex AIの試着機能は靴、メガネ、ジュエリーにも使えますか？">
Googleのドキュメントは衣類向けに記述されており、アクセサリーのカテゴリリストは公開されていません。Genlookは同じエンドポイントで衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子、ウィッグに対応しています。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="両方をテストすることはできますか？">
はい。新規のGoogle Cloudユーザーは300ドルのクレジットを受け取ることができ、Genlookのアカウントには初めに10回分の無料クレジットが付与されます。同じ写真を両方に送信し、ご自身のカタログで結果を比較してみてください。
  </FaqItem>
</Faq>

<Sources />

<CtaBlock
  title="製品に試着機能を組み込む"
  description="セルフサービスのキー、10回分の無料クレジット、そして2回のAPI呼び出しで最初の画像を生成できます。"
  primaryText="APIキーを取得"
  primaryHref="https://platform.genlook.app"
  secondaryText="ドキュメントを読む"
  secondaryHref="/docs/tryon-api/introduction"
/>