Globale Endpunkte werden auf der Seite Bereitstellungen und Endpunkte aufgeführt. Anfragen, die an einen global-Endpunkt gesendet werden, können an jedem beliebigen Cloud de Confiance by S3NS -Standort weltweit verarbeitet werden. Daher gibt es keine Garantien für den Datenstandort. Eine Liste der Rechenzentrumsstandorte vonCloud de Confiance by S3NS finden Sie unter Cloud-Standorte.
Wo Ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden
Die Gemini Enterprise Agent Platform bietet Transparenz darüber, wo Ihre Daten gespeichert sind („ruhende Daten“) und wo die eigentliche Modellberechnung („ML-Verarbeitung“) stattfindet.
1. Ruhende Daten (Speicherung)
Wenn Sie Daten auf der Agent Platform speichern (z. B. benutzerdefinierte Modellgewichtungen oder Metadaten), werden sie physisch am von Ihnen ausgewählten Cloud de Confiance by S3NS -Standort gespeichert. Dieser Speicherort wird unabhängig davon beibehalten, welchen Endpunkt Sie zum Aufrufen des Modells verwenden.
2. ML-Verarbeitung (in Verwendung)
Die ML-Verarbeitung ist die Methode, mit der Daten so verarbeitet werden, dass sie Modellgewichtungen (Abstimmung und Training) erzeugen oder das Modell für die Modellinferenz auf die Daten anwenden. Der geografische Standort dieser Verarbeitung wird durch die Auswahl des Endpunkts bestimmt:
Multiregionale Endpunkte für bestimmte Rechtsprechungen: Wenn Sie Endpunkte für bestimmte Rechtsprechungen verwenden, bleibt die ML-Verarbeitung innerhalb dieser bestimmten geografischen Region (z. B. den USA oder der Europäischen Union).
Betriebliche Effizienz (einheitliche Kapazität): Multiregionale Endpunkte beseitigen regionale Ressourcensilos. Anstatt separate Zuweisungen für den bereitgestellten Durchsatz für einzelne Regionen (z. B.
us-central1undus-east4) zu erwerben und zu verwalten, können Sie eine einzelne Zusicherung für den bereitgestellten Durchsatz bereitstellen, die Ihre gesamte Gerichtsbarkeit (z. B. die USA) abdeckt.Compliance-Unterstützung: Multiregionale Endpunkte bieten die erforderlichen Kontrollen zur Isolierung von Daten während der Nutzung, um strenge regulatorische Rahmenbedingungen zu erfüllen. Multiregionale Endpunkte sind eine grundlegende technische Funktion, um die Anforderungen des Department of Defense (DoD) Impact Level 5 (IL5) oder der International Traffic in Arms Regulations (ITAR) zu erfüllen. Für die vollständige Compliance sind jedoch auch umfassendere vom Kunden verwaltete Architektur-, Identitäts- und Zugriffssteuerungen erforderlich.
Standortbezogene Endpunkte: Diese Endpunkte (z. B.
us-central1,europe-west1) sorgen dafür, dass die ML-Verarbeitung vollständig innerhalb der größeren multiregionalen oder länderspezifischen Gerichtsbarkeit bleibt, die mit dieser Region verknüpft ist (z. B. werden Anfragen an us-central1 innerhalb der USA verarbeitet).In europäischen Regionen variiert die lokale Verarbeitung im Land je nach Modelltyp. Bestimmte Modelle können beispielsweise lokal in Frankreich oder Deutschland verarbeitet werden, während andere innerhalb der größeren multiregionalen EU-Grenze verarbeitet werden. Im folgenden Abschnitt finden Sie die genauen Zusicherungen zur ML-Verarbeitung für jedes Modell und jeden Standort.
- Compliance-Anpassung: Standortendpunkte erfüllen zwar die standardmäßigen Anforderungen an die Daten-Governance und die Datenhoheit von Unternehmen (z. B. DSGVO und HIPAA), Arbeitslasten, die spezielle Isolations-Frameworks für Behörden wie DoD IL5 oder ITAR erfordern, sollten jedoch im Rahmen einer umfassenderen Compliance-Architektur auf Endpunkten mit Rechtsprechung bereitgestellt werden.
Globale Endpunkte: Globale Endpunkte leiten Daten weiter und verarbeiten sie weltweit, ohne sie auf eine bestimmte geografische Region zu beschränken. Bei diesen Endpunkten (z. B.
https://aiplatform.googleapis.com) wird im Hostnamen keine Region angegeben. Sie sind darauf ausgelegt, die Verfügbarkeit zu maximieren und die Latenz zu minimieren, indem TLS-Sitzungen so nah wie möglich am Client beendet werden. Sie bieten jedoch keine regionale Isolation oder Garantien für den Datenstandort.
Unterstützte Modelle
Die Tabellen in diesem Abschnitt enthalten die regionale Unterstützung für die ML-Verarbeitung pro Modell für die folgenden Modellkategorien:
Google-Modelle
Informationen dazu, welche Funktionen den Datenstandort unterstützen, finden Sie unter Unterstützte Funktionen.
| Modell | USA (multiregional) | EU (multiregional) | Brasilien(southamerica-east1) | Kanada(northamerica-northeast1) | Frankreich(europe-west9) | Deutschland(europe-west3) | Niederlande(europe-west4) | Vereinigtes Königreich(europe-west2) | Australien(australia-southeast1) | Indien(asia-south1) | Japan(asia-northeast1) | Singapur(asia-southeast1) | Südkorea(asia-northeast3) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gemini 4 Argon(gemini-4-argon)
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Gemini 3.8 Live(gemini-3.8-live)
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Gemini 3.8 Flash(gemini-3.8-flash)
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Gemini 3.7 Flash(gemini-3.7-flash)
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Gemini 3.6 Flash(gemini-3.6-flash)
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Gemini 3.5 Flash-Lite(gemini-3.5-flash-lite)
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Gemini 3.5 Flash(gemini-3.5-flash)
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Gemini 3.1 Flash Image(gemini-3.1-flash-image)
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Gemini 3.1 Flash-Lite(gemini-3.1-flash-lite)
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Gemini 2.5 Flash Live API Native Audio(gemini-live-2.5-flash-native-audio)
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Gemini 2.5 Flash, 128k(gemini-2.5-flash)
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Gemini 2.5 Flash, 1M(gemini-2.5-flash)
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Gemini 2.5 Flash Image(gemini-2.5-flash-image)
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Gemini 2.5 Flash-Lite(gemini-2.5-flash-lite)
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Gemini 2.5 Pro, 1 Mio.(gemini-2.5-pro)
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Gemini 2.5 Pro, 64k(gemini-2.5-pro)
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Abstimmung für Gemini 2.5 Flash(gemini-2.5-flash)
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Abstimmung für Gemini 2.5 Flash-Lite(gemini-2.5-flash-lite)
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Abstimmung für Gemini 2.5 Pro(gemini-2.5-pro)
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Gemini Embeddings(gemini-embedding-001)
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Gemini Embedding 2(gemini-embedding-2)
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Chirp 2: Transkription(chirp_2)
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Chirp 3: Transkription(chirp_3)
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| Chirp 3: HD-Stimmen | |||||||||||||
| Chirp 3: Instant-Custom Voice | |||||||||||||
| Einbettungen für multimodale Konfigurationen | |||||||||||||
Einbettungen für Text(text-embedding-004)
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Einbettungen für Text(text-embedding-005)
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Einbettungen für Text(text-multilingual-embedding-002)
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Support fürCloud de Confiance by S3NS -Partnermodelle
| Modell | USA (multiregional) | EU (multiregional) | Belgien(europe-west1) | Niederlande(europe-west4) | Singapur(asia-southeast1) | Taiwan(asia-east1) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude Haiku 5.5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 5.5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Claude Sonnet 5.5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Sonnet 5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Fable 5.1 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Fable 5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Haiku 4.5 in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 4.5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 4.8 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 4.7 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Anthropic Claude Opus 4.6 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Claude Sonnet 4.5 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Claude Sonnet 4.6 von Anthropic in Google Cloud | ||||||
| Claude 3.5 Haiku von Anthropic in Google Cloud (eingestellt) | ||||||
| Claude 3 Haiku von Anthropic in Google Cloud (eingestellt) | ||||||
| Claude 3.7 Sonnet von Anthropic in Google Cloud (eingestellt) | ||||||
| Codestral 2 | ||||||
| Mistral Medium 3 | ||||||
| Mistral OCR (25.05) | ||||||
| Mistral Small 3.1 (25.03) |
Unterstützung für offene Modelle vonCloud de Confiance by S3NS
| Modell | USA (multiregional) | EU (multiregional) | Singapur(asia-southeast1) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-OCR | |||
| DeepSeek R1 (0528) | |||
| DeepSeek-V3.1 | |||
| DeepSeek-V3.2 | |||
| DeepSeek-V4.1-Flash | |||
| Gemma 4 26B A4B IT | |||
| GLM 4.7 | |||
| GLM 5 | |||
| GLM 5.2 | |||
| gpt-oss 120B | |||
| gpt-oss 20B | |||
| Kimi K2 Thinking | |||
| Llama 3.3 70B (Vorabversion) | |||
| Llama 4 Maverick 17B-128E (Vorabversion) | |||
| Llama 4 Scout 17B-16E (Vorabversion) | |||
| MiniMax M2 | |||
| Multilingual E5 Large | |||
| Multilingual E5 Small | |||
| Qwen3 235B | |||
| Qwen3 Coder | |||
| Qwen3-Next-80B Instruct | |||
| Qwen3-Next-80B Thinking |