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由 Genlook 的 founder Thibault Mathian 撰写。Genlook 是本文对比的两款产品之一。竞品相关事实最后于 2026年10月7日 根据其公开信息和文档进行核对，链接详见信息来源。
01 · 核心结论
单纯的模型，还是完善的试穿 API？
两者的服装试穿效果同样出色，区别在于价格、支持的商品品类，以及你需要为接口调用编写多少额外代码。
Google Vertex AI
适合使用 Google Cloud 的团队
- 在我们的测试中服装效果极佳，与 Genlook 不相上下
- 在你的 Google Cloud 项目中运行，支持欧盟区域
- 每次请求最多生成 4 张图片
- 单张图片 $0.06；购买 3 年期折扣套餐后单价为 $0.048
- 仅支持服装，单次请求仅限单件商品，同步调用
- virtual-try-on-001 已弃用；预计 2027 年 3 月下线
Genlook
专为落地试穿业务打造
- 订阅套餐单次试穿 $0.02 起，量大低至 $0.015
- 覆盖全品类：服装、鞋靴、眼镜、珠宝、帽子、假发
- 支持 Webhook 异步调用，批量处理享半价优惠
- 后端引擎持续进化，接口契约始终如一
02 · 功能对比
API 能力详单
对照截至发稿时的 Google Cloud 模型页面、定价及发布日志进行核实。
单次试穿价格
套餐价 $0.02，最低 $0.015；按量付费 $0.04
$0.06；1 年或 3 年期折扣套餐价为 $0.054 或 $0.048
免费试用
赠送 10 个积分，几分钟即可获取密钥
新用户赠送 $300 Google Cloud 赠金
速度
中位数 8.2 秒
未公开数据；我们的测试结果为 11 到 12.5 秒
商品类型
全品类，单一接口
服装；未公布具体支持类别
交付方式
同步调用或 Webhook 异步调用；批量处理享半价
同步预测调用；无批量推理功能
模型生命周期
接口不变；底层引擎静默升级
2026 年 9 月 14 日弃用；2027 年 3 月 15 日下线
准备工作
一个 API 密钥
Google Cloud 项目、账单、IAM 及 Vertex AI API
终端用户数据
用户记录管理、删除 API、图片自动过期
未提供；存储和记录由你自己管理
数据使用
绝不用于训练模型
未经允许不会用于训练
同图同日测试
Genlook 与 Vertex AI 实测对决
节选自我们 2026 年 9 月的基准测试：向双方 API 发送相同的模特和商品图，使用默认设置，单次生成且未修图。时间及价格为实际耗时与成本；Genlook 的时间为其当时的生产环境运行中位数。
查看 10 款 API 在 8 件服装上的表现风衣，平铺图
Vertex 成功穿上了大衣，但把模特的牛仔裤去掉了。Genlook 保留了裤子并准确呈现了及膝的长度。
蕾丝婚纱
两者都能逼真地还原蕾丝紧身胸衣和薄纱裙摆，难分伯仲。
印有赞助商文字的球衣
两者都能保持赞助商文字清晰可读，且条纹对齐规整。
03 · 真正的差异
提供一个模型接口，还是完整的试穿服务？
在服装类目上，Google 的模型是我们测过表现最好的之一。在 9 月份的测试中，它在大部分衣服上的表现都追平了 Genlook，在 8 次测试中唯一一次失误，是在长款大衣测试里把模特的牛仔裤给弄没了。如果你目前的业务主要在 Google Cloud 上跑，并且只需要服装试穿，它绝对是个非常有竞争力的选项。
但你拿到的仅仅是一个模型端点。每次调用时传入一张人物图和一张商品图，最多同步返回 4 张图片；没有 Webhook，不支持批量模式，也不帮你管理终端用户记录。覆盖范围只限于服装，鞋靴、眼镜或珠宝等品类完全没有公开的支持列表。此外，该模型有自己的生命周期：virtual-try-on-001 在 2026 年 1 月正式上线，9 月 14 日就被标记为弃用，并计划于 2027 年 3 月彻底下线。与此同时，Google 的文档现在也把 Gemini 图像模型列为了试穿选项之一。每一次更迭，对你而言都是一次迁移。
Genlook 是怎么做的
Genlook 将试穿业务作为统一的 API 封装出售。同一个接口可以处理服装、鞋靴、眼镜、珠宝、帽子和假发，支持同步响应或通过 Webhook 回调，还能以半个积分的折扣价处理大批量任务。终端用户的记录可以通过接口请求删除，上传的图片也能按你设定的时间自动过期清理。当有更出色的模型出现时，后端的引擎会悄无声息地升级，而你无需修改任何代码，一切尽在更新日志中。在套餐下，单次试穿成本为 $0.02，量大时更可低至 $0.015，只有 Vertex 标价的三分之一。
如果你只需要服装试穿、一切都在 Google Cloud 内运转且想要亲自掌控集成工作，Vertex 是一个强有力的选择。如果你需要覆盖全品类、追求长期稳定的接口契约，并且希望省去繁琐的运维工作，请从 Genlook 开始。
04 · 落地实战
Genlook API 为何而生
支持全品类
服装、鞋靴、眼镜、珠宝、帽子和假发统一走一个接口，无需手动配置类别参数。
接口稳定不变
底层引擎升级对接口无感。无需追踪模型 ID，也不用担心突然收到弃用通知。
按需异步调用
支持生成成功和失败的 Webhook 回调，批量模式单次最高可处理 500 个任务，积分减半。
终端数据管理
提供用户记录管理、用于响应隐私请求的删除接口，以及 1 天、3 天或 7 天的图片保留策略。
05 · 迁移指南
如何从 Vertex AI 迁移
创建密钥
前往 platform.genlook.app 自助获取，附赠 10 个免费积分。无需云端项目、配置账单或设置 IAM。
替换预测调用
将同样的人物和商品图片发送至 Genlook 的试穿接口，可选择同步等待或 Webhook 异步接收。鞋靴、眼镜和珠宝都用同一个接口。
正式上线
月费套餐 $20 起步，包含 1000 次试穿（单次 $0.02），量大降至 $0.015；或选择按量付费，单价 $0.04。从此告别模型过期时间表。
06 · 常见问题
为你答疑解惑
Google 虚拟试穿怎么收费？↓
Vertex AI 上每生成一张图片收费 $0.06。使用 Google 的折扣套餐，如果承诺使用 1 年，单价降至 $0.054；承诺 3 年降至 $0.048。Genlook 订阅套餐下单次试穿仅需 $0.02，用量大时最低 $0.015，按量付费则是 $0.04。
Vertex AI 试穿效果比 Genlook 好吗？↓
在服装类目上，两者在我们的基准测试中表现都很接近：蕾丝、印花和赞助商文字都能被真实还原。Vertex 只有在测试长款大衣时出过一次错，把模特的牛仔裤给去掉了；而 Genlook 在该次测试中没有出现任何意外改动。两者更大的区别在于支持品类（Vertex 仅支持服装）、价格以及你需要围绕接口做多少集成工作。
virtual-try-on-001 要下线了吗？↓
Google 的模型页面显示，该模型的弃用日期为 2026 年 9 月 14 日，下线日期为 2027 年 3 月 15 日。并且其试穿指南现在也将 Gemini 图像模型列入其中。如果你正在使用它，请尽早规划迁移。而 Genlook 则保持接口恒定，在底层持续静默更新引擎。
Vertex AI 试穿支持鞋子、眼镜或珠宝吗？↓
Google 的文档只说明了对服装的支持，并未公布任何配饰的类别列表。Genlook 通过同一个接口即可支持服装、鞋靴、眼镜、珠宝、帽子及假发。
我能同时测试这两个吗？↓
当然可以。Google Cloud 新用户可获赠 $300 赠金，Genlook 注册即赠 10 个免费积分。你可以将相同的照片发送给两者，用你自己的商品目录对比实际效果。
信息来源
- virtual-try-on-001 model page: launch stage, deprecation and retirement dates, specs, regions
- Generate virtual try-on images: supported models, REST and Python usage, free credits
- Virtual try-on API parameters: sample count, safety settings, watermark
- Vertex AI generative AI pricing: $0.06 per image, savings plan prices
- Vertex AI release notes: preview, quality updates, general availability
- Vertex AI virtual-try-on-001 model page: request quota
- Genlook Try-On API pricing
信息核对于 2026年10月7日。产品计划与功能可能会有所变动；如果此处的内容已过时，请致信 hello@genlook.app，我们将及时更正。
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