Vertex AI 是否已弃用？Imagen 与 Veo 端点 2026 年 6 月 30 日关停清单

如果你在搜索 “Vertex AI 是否弃用？”，答案更窄但很紧急：Vertex AI 本身没有整体退役，但 Google 将在 2026 年 6 月 30 日 关闭一长串 Imagen 与 Veo 生成式媒体端点。所有生产环境中的 Imagen 端点——从 imagegeneration@002 到 imagen-4.0-ultra-generate-001——以及所有 Veo 2.x/3.0 GA 视频端点都将停止接受请求。如果你的路由配置、SDK 调用或回退链引用了这些模型 ID 中的任何一个，它们都会中断。

Vertex AI 弃用清单：实际退役的范围

范围比大多数团队预期的要广泛得多。Google 并不是在淘汰 Vertex AI 平台——它是在将整个一代独立的图像和视频生成端点整合到 Gemini 模型系列中。如果你想要一份弃用清单，下面这些 Vertex AI 模型 ID 都需要从生产配置中移除：

14 个 Imagen 端点退役： imagegeneration@002、imagegeneration@003、imagegeneration@004、imagegeneration@005、imagegeneration@006、imagetext@001、imagen-3.0-capability-001、imagen-3.0-capability-002、imagen-3.0-fast-generate-001、imagen-3.0-generate-001、imagen-3.0-generate-002、imagen-4.0-fast-generate-001、imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001。

3 个 Veo 端点退役： veo-3.0-generate-001、veo-3.0-fast-generate-001、veo-2.0-generate-001。

替代路径也很明确：图像生成请求迁移至 gemini-2.5-flash-image。视频请求迁移至 veo-3.1-generate-001（快速模式使用 veo-3.1-fast-generate-001）。

Preview 端点已在 2026 年 3 月 3 日退役——如果你仍在使用 -preview 或 -exp 模型 ID，它们已经在 4 月被关闭了。

这个截止日期为何不仅仅是"更新端点名称"那么简单

表面变更看起来很简单：用一个模型字符串替换另一个。但背后的含义要复杂得多。

能力模型转变。 Imagen 是专为图像生成打造的扩散模型。gemini-2.5-flash-image 是多模态 Gemini 模型，图像生成只是其众多输出模式之一。两者在精细文本渲染、写实感和复杂构图的提示词遵循方面表现不同。如果你的应用依赖 Imagen-4.0-ultra 实现高保真输出，Flash 级别的 Gemini 模型在每个基准测试上可能无法达到同等水平。Google 自己的迁移指南并未包含 1:1 质量对等的承诺。

定价结构变更。 Imagen 端点按图像数量或视频秒数计费。Gemini 2.5 Flash Image 采用标准的 Gemini token 计费模型，其中输出图像消耗 token 的方式与文本不同。如果你的费用控制围绕 Imagen 的按图定价构建，你的计费模型将在 7 月 1 日发生变化。

延迟和吞吐量特征。 Flash 类模型针对延迟优化，而非专用 Imagen 基础设施那样的吞吐量上限。如果你有突发工作负载——批量头像生成、产品目录自动化、广告创意生成流水线——新端点的限流行为可能不同。

回退链设计。 许多团队将 Imagen-4.0 设置为主端点，Imagen-3.0-fast 作为成本优化的回退方案。两个端点现在合并为单一的 gemini-2.5-flash-image 目标。你的回退模型不再作为单独端点存在。这改变了你设计降级路径的方式。

其他已宣布但尚不紧急的退役项目

Google 还宣布 Vertex AI Extensions 已弃用，将在 2026 年 11 月 26 日 之后关闭，迁移目标为 Agent Platform。如果你的 Agent 工具链依赖 Extensions 实现数据接地、代码执行或数据存储访问，你有更多时间，但现在就应该开始评估 Agent Platform API。

Gemini 2.5 Pro、Flash-Lite 和 Flash 的退役日期也已更新为 2026 年 10 月 16 日——这意味着你正在迁移至的目标模型本身也有最终截止日期。团队应构建端点别名和版本锁定的迁移计划，而不是将 gemini-2.5-flash-image 硬编码为永久目标。

路由团队本周应做的事

1. 审计代码库和配置文件中的每个 Vertex AI 模型 ID。 搜索 imagegeneration@、imagen-3.0、imagen-4.0、veo-2.0、veo-3.0。任何匹配项都需要今天创建迁移工单。

2. 用你的实际提示词测试 gemini-2.5-flash-image。 不要假设等价性。在 6 月 30 日之前——而非之后——将你的生产提示词组合发送到新端点并比较输出结果。

3. 更新费用预测。 图像生成的 token 定价将产生与按图定价不同的费用曲线。在 7 月账单出来之前建模差异。

4. 重建回退路径。 随着 Imagen 端点合并为单一 Gemini 目标，你的降级策略需要改变。考虑是否应将其他提供商（Replicate、Stability AI、Midjourney API）作为图像生成的回退层级，而不是依赖 Vertex 内部的跨模型回退。

5. 设置退役监控。 Gemini 2.5 Flash Image 本身将在 2026 年 10 月 16 日退役。构建你的端点管理，使下一次迁移成为配置变更，而非代码变更。

路由视角

这是 2026 年超大规模提供商的第三次重大端点整合，此前 AWS 在第一季度淘汰了较旧的 Bedrock 模型版本，Azure 在 4 月淘汰了特定的 GPT-4 Preview 端点。模式一致：提供商将较旧的端点系列整合到较新的模型系列端点中，并在此过程中改变定价、延迟和行为特征。

对于使用路由网关的团队，迁移是一次配置更新。对于将 Vertex 模型 ID 直接硬编码到应用代码或 CI/CD 流水线中的团队，这是一次代码变更、一个测试周期和一个部署窗口——全部在 18 天的截止日期内完成。

如果你正在评估路由基础设施，这次退役是对你架构的有用压力测试：你能在一处交换模型端点，还是需要修改每个调用它的服务？