Google Cloud 宣布擴大企業級 AI 模型選擇，將 OpenAI 模型納入 model garden，首波導入 GPT Astra 、 GPT 6.1 Sol 與 GPT 6.0 Luna 三款模型，分別針對高難度專業任務、 AI 代理程式開發及大規模日常工作提供不同效能與成本配置；Google Cloud 表示，隨著 OpenAI 模型加入，平台目前已整合三大領先閉源大型語言模型（LLM）及超過 200 個第一方、第三方與開放模型，企業可依照工作負載需求選擇不同模型，並透過統一平台管理 AI 應用、資料安全與使用成本。
OpenAI 三款 GPT 模型加入 Google Cloud，涵蓋不同企業 AI 需求
Google Cloud 引進的三款 OpenAI 模型各有不同定位，其中 GPT Astra 主要針對程式設計、電腦操作（computer use）、專業工作與科學研究等高難度任務設計；GPT 6.1 Sol 則以較低成本提供接近 GPT Astra 等級的智慧能力，可應用於代理式程式設計（agentic coding）、電腦操作及其他專業工作。
至於 GPT 6.0 Luna 則著重回應速度與成本效益，適合企業大規模執行日常工作；透過不同模型的搭配，企業不必將所有 AI 任務集中在單一模型上，而是能依照應用情境、效能要求、延遲時間及預算配置，選擇相對適合的運算資源。
Google Cloud 表示，model garden 提供跨模型選擇與切換能力，開發者可以在同一平台運用數百種模型進行應用程式開發，減少依賴單一模型架構的限制，也讓企業在部署 AI 代理工作負載時，能更彈性地平衡成本、承載能力與執行效能。
整合 Google Cloud Marketplace 計費，支援跨模型成本管理
除了擴大模型選擇，Google Cloud 也將 OpenAI 模型的交易與帳務整合至 Google Cloud Marketplace，企業使用 OpenAI 模型所產生的費用，將直接列入既有 Google Cloud 帳單，不必另外透過不同模型供應商管理分散的合約與付款流程。
相關模型用量也可抵扣企業現有的雲端承諾額度（cloud commitments），並計入跨模型供應商適用的彈性節省方案（Flexible Savings Plans，FSPs），讓企業在同一套成本管理機制下，分配不同 AI 模型的使用需求與預算。
對於需要同時部署多種生成式 AI 服務的企業而言，這項整合讓模型選擇不再完全受到個別供應商的計費架構限制，也能將不同模型的支出納入既有 Google Cloud 成本管理流程。
強化企業級資料治理，支援隔離存取與統一稽核
在企業資安與資料治理方面，Google Cloud 表示，OpenAI 及其他第三方模型工作負載均採用企業級安全管理機制，客戶輸入的提示詞、情境脈絡與模型生成結果，都將保留在指定的資料邊界內，且不會用於訓練基礎模型；未來也將進一步提供零資料保留（Zero Data Retention，ZDR）選項，滿足不同企業對資料管理的要求。
OpenAI 模型將運行於專屬 Google Cloud 基礎架構，所有模型查詢均透過經過安全強化的隔離閘道進行路由，將資料傳輸限制在 Google Cloud 安全環境內，避免第三方模型供應商未經授權存取企業雲端環境；Google Cloud 也規劃後續加入機密運算（Confidential Compute）支援，進一步強化敏感工作負載的保護機制。
此外，Google Cloud 將 AI 代理與模型互動納入統一身分驗證及稽核管理，每項操作都會在通過驗證的身分下執行，企業 IT 管理員可透過統一紀錄掌握模型使用情況，並結合 VPC Service Controls 建立存取保護機制，讓跨模型 AI 應用維持一致的治理與稽核流程。
GPT 模型開放私人預覽，未來導入 Gemini for business 與 Google Antigravity
目前 OpenAI GPT Astra 、 GPT 6.1 Sol 及 GPT 6.0 Luna 已在 Google Cloud 的 model garden 針對特定企業客戶開放私人預覽，企業可以透過 Google Cloud 提供的 API 使用相關模型進行開發，也能將本機端 Codex CLI 與桌面工作流程串接至 Gemini 平台進行模型推論。
Google Cloud 表示，後續還將持續擴充 OpenAI 模型選擇，並規劃近期將相關模型導入 Gemini for business 與 Google Antigravity，讓企業使用者及開發者能在既有 Google Cloud 服務環境中，依照不同工作需求選擇適合的 AI 模型。
