Google Cloud nimmt die OpenAI-Modelle GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Luna in seinen Model Garden auf. Die Modelle stehen ab sofort als Private Preview einem ausgewählten Kreis von Geschäftskunden zur Verfügung. Die Nutzung läuft über den Google Cloud Marketplace und erscheint auf der regulären Google-Cloud-Rechnung.
Das teilt Michael Gerstenhaber, VP Product Management für Gemini bei Google Cloud, in einem Blogbeitrag mit. Nach Angaben von Google Cloud ist das Unternehmen mit diesem Schritt der einzige Hyperscaler, der Zugang zu den Modellen aller drei großen Anbieter von Closed-Source-LLMs bietet. Diese stehen auf einer einzigen KI-Plattform neben mehr als 200 eigenen, externen und offenen Modellen. Gerstenhaber betont, dass KI-Anwendungen im Unternehmen die Auswahl eines passenden Modells pro Workload erfordern, statt ein einziges Modell für alle Aufgaben einzusetzen.
Drei Modelle für unterschiedliche Workloads
GPT-6 Astra ist laut Google Cloud für anspruchsvolle Aufgaben in den Bereichen Programmierung, Computernutzung, professionelle Arbeit und wissenschaftliche Forschung gedacht. GPT-6.1 Sol soll eine Leistung nahe an der von Astra bieten, und das zu geringeren Kosten. Dieses Modell zielt auf Agentic Coding, Computernutzung und professionelle Arbeit. GPT-6 Luna beschreibt das Unternehmen als schnelles und günstigeres Modell für alltägliche Aufgaben in großem Maßstab.
Google Cloud zufolge können Kunden je nach Use Case anhand von Leistung, Latenz und Kosten zwischen den Modellen wechseln. Dafür sei laut Unternehmen keine Anpassung der Architektur nötig, und Kunden müssten keine separaten Verträge mit den Modellanbietern abschließen.
Abrechnung über den Marketplace
Die OpenAI-Modelle werden über den Google Cloud Marketplace bezogen. Die Nutzung erscheint dadurch auf derselben Google-Cloud-Rechnung wie andere Cloud-Dienste und wird von bestehenden Cloud-Commitments abgebucht. Außerdem wird sie auf die Flexible Savings Plans angerechnet, die Google Cloud anbieterübergreifend über mehrere Modellanbieter hinweg anwendet.
Sicherheit und Data Governance
Google Cloud teilt mit, dass Prompts, Kontext und Output der Kunden innerhalb des vom Kunden festgelegten Datenperimeters bleiben. Nach Angaben des Unternehmens werden diese Daten nicht zum Training von Foundation Models verwendet. Optionen für Zero Data Retention sollen später folgen.
Die OpenAI-Modelle laufen laut Google Cloud auf eigener, abgeschotteter Infrastruktur innerhalb von Google Cloud. Unterstützung für Confidential Compute wird später verfügbar. Alle Anfragen laufen über isolierte Gateways, sodass der Datenverkehr innerhalb der Google-Cloud-Umgebung bleibt. Dadurch erhalten externe Modellanbieter nach Angaben des Unternehmens keinen unautorisierten Zugriff auf die Cloud-Umgebung des Kunden.
Jede Interaktion mit einem Agenten oder Modell erfolgt unter einer authentifizierten Identität. Administratoren erhalten laut Google Cloud Einblick in den gesamten Ablauf, Schutz durch VPC Service Controls sowie zentrales Audit-Logging für die gesamte Organisation.
Box will die Modelle einsetzen
Die Dokumentenplattform Box plant, die OpenAI-Modelle über Google Cloud ihren Kunden anzubieten. Yashodha Bhavnani, VP für KI-Produkte bei Box, erklärt, dass das Unternehmen so die Modelle von OpenAI mit den Sicherheits- und Compliance-Funktionen von Google Cloud kombinieren kann. Bhavnani erwartet, dass Kunden dadurch mehr aus ihren geschäftlichen Inhalten herausholen können.
Verfügbarkeit
Die drei Modelle werden jetzt als Private Preview für ausgewählte Geschäftskunden ausgerollt. Google Cloud kündigt an, dass weitere Modelle folgen. Kunden können die Modelle über die APIs von Google Cloud nutzen. Zudem können sie ihre lokalen Workflows mit Codex CLI und Codex Desktop für die Inferenz an die Gemini-Plattform anbinden. Interessierte können sich über ein Formular anmelden.
Mittelfristig sollen die OpenAI-Modelle auch in Gemini for business und in der Entwicklungsumgebung Google Antigravity verfügbar werden.
Dieser Artikel ist ursprünglich auf Niederländisch bei MSP Business erschienen. Zum Originalartikel →
