Google Vision 是否比 Microsoft Azure Computer Vision 更好，取决于具体的用例和需求。这两项服务都提供了强大的图像分析能力，包括物体检测、OCR 和面部识别，但在定价、准确性、集成便捷性以及专业功能方面有所不同。例如，Google Vision 在非结构化文本（如扫描文档）的 OCR 准确性上通常表现出色，并为检测露骨内容或识别地标等小众任务提供预训练模型。同时，Azure Computer Vision 与微软生态系统（如 Power BI、Azure Functions）的集成紧密，并包含从复杂布局的 PDF 或图像中提取密集文本等独特功能。开发者在选择之前应评估其项目需求，例如语言支持、可扩展性或特定功能要求。
在准确性和预训练模型方面，Google Vision 在需要广泛图像分类或多语言文本识别的场景中具有优势。例如，Google 的 OCR 支持 50 多种语言，包括阿拉伯语等从右到左的脚本，其物体检测 API 可以高精度识别数千种常见物体。然而，Azure 在结构化数据提取方面表现良好，例如使用其 Read API 从表格或包含复杂布局的 PDF 或图像中提取密集文本。Azure 还能通过 Azure Custom Vision 为特定领域模型提供更好的定制，允许开发者使用更小的数据集训练分类器，而 Google 的 AutoML Vision 执行类似任务需要更多数据。如果你的项目涉及解析发票或收据，Azure 的预建收据识别 API 可能会比构建定制的 Google Vision 流程节省时间。
定价和集成也是关键因素。Google Vision 对大多数功能按图片收费（例如，物体检测每 1,000 张图片收费 1.50 美元），而 Azure 使用基于月度事务量的分级定价模型，这对于高用量用户可能更便宜。Azure 与 Azure Logic Apps 或 Power Automate 等工具的紧密集成简化了工作流程自动化，而 Google Vision 则与 Firebase 或 Google Cloud Functions 无缝集成。已经使用微软服务（如 Office 365 或 Dynamics）的开发者可能更倾向于 Azure，以实现简化的身份验证和数据流。反之，投资于 Google Workspace 或多云设置的团队可能会发现 Google Vision 的 API 和文档更容易采用。两个平台都提供免费层级用于测试，这使得在投入之前进行原型开发变得可行。