Qu’est-ce que Google Model Armor ?
Model Armor est un service de Google Cloud qui vérifie les prompts envoyés à un modèle et les réponses qui en sortent, pour des modèles sur Google Cloud ou ailleurs. Il recherche les tentatives d'injection de prompt et de jailbreak, quatre types de contenus nuisibles (discours de haine, harcèlement, contenu sexuellement explicite et contenu dangereux), les contenus d'abus sexuels sur enfants, les URL malveillantes et les données sensibles comme les numéros de carte, les numéros de sécurité sociale américains et les clés Google Cloud. Il peut aussi filtrer des fichiers PDF, Word, Excel, PowerPoint, CSV et texte, et en préversion des images isolées.
Vous définissez les règles dans des modèles, chaque filtre à l'un de trois niveaux de confiance, et choisissez si les infractions sont seulement journalisées ou aussi bloquées. Les paramètres plancher permettent à une équipe sécurité d'imposer un minimum que chaque modèle d'un projet doit respecter. Des intégrations prêtes à l'emploi couvrent la plateforme d'agents de Google, Gemini Enterprise, Apigee, les services réseau de Google Cloud, les serveurs MCP de Google et LangChain.
Utilisés seuls, les 2 premiers millions de tokens du mois sont gratuits et le reste coûte $0.10 le million, un token valant environ quatre caractères. Security Command Center Premium et Enterprise incluent 3 milliards de tokens par mois avec un abonnement.
Combien coûte Google Model Armor ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Standalone | $0.10 per million tokens | Les 2 premiers millions de tokens du mois gratuits |
| Security Command Center subscription | Included | 3 milliards de tokens par mois, puis $0.10 le million |
Seul : les 2 premiers millions de tokens du mois gratuits, puis $0.10 le million de tokens. Un abonnement Security Command Center Enterprise ou Premium inclut 3 milliards de tokens par mois, puis $0.10 le million. Les contrôles de données sensibles ne coûtent rien de plus.
Google Model Armor vaut-il le coup ?
Toute application d'IA qui reçoit du texte d'inconnus a besoin d'un videur à l'entrée : quelque chose qui repère un client tentant de faire ignorer ses règles à votre bot, ou une réponse sur le point de divulguer un numéro de carte. Le construire vous-même, c'est faire tourner et régler des modèles dont vous préféreriez vous passer.
Model Armor en est la version hébergée par Google. Votre application envoie chaque prompt et chaque réponse à une API, qui vous dit si quelque chose a été détecté : une tentative d'injection, un contenu nuisible, un lien douteux ou des données sensibles. Vous décidez pour chaque filtre du degré de certitude requis avant d'agir, et s'il se contente de journaliser ou bloque vraiment.
Le prix fait la une. À $0.10 le million de tokens, soit environ quatre millions de caractères, filtrer un million de courts messages de chat coûte quelques dollars, et les 2 premiers millions de tokens de chaque mois sont gratuits. Les contrôles de données sensibles n'ajoutent rien à la facture. Google affirme que le filtrage se fait en mémoire et que le contenu est supprimé dès la fin du contrôle, sauf si vous activez la journalisation.
Le hic : il juge chaque requête isolément, sans mémoire de la conversation, si bien qu'une attaque répartie sur plusieurs tours peut passer. Il ne décode ni le Base64 ni d'autres encodages, une façon courante de glisser des instructions au-delà d'un filtre. Les contrôles d'injection ignorent les entrées de moins de trois mots, les filtres d'injection et de contenu s'arrêtent à 65 536 tokens et signalent l'excédent comme ignoré plutôt que comme suspect, et seuls les 256 premiers liens d'un message sont vérifiés. Le quota par défaut est de 1 200 requêtes par minute et par projet, et le filtrage d'images ne fonctionne que dans les multirégions États-Unis et UE.
Notre avis : Model Armor est le détecteur de fumée des garde-fous, assez bon marché pour en mettre dans chaque pièce, mais vous voudrez quand même des sprinklers. Associez-le à un contrôle qui tient compte de la conversation, comme un audit d'alignement des étapes de l'agent, si les attaquants sont patients.
Là où il fait la différence
Un ingénieur produit d'une fintech de 40 personnes avec un chatbot de support sur Gemini
Empêcher les réponses de répéter des numéros de carte et bloquer les jailbreaks évidents
Créez un modèle avec les contrôles de base des données sensibles et l'injection de prompt en confiance moyenne, commencez en mode inspection seule avec Cloud Logging pour passer les détections en revue, puis passez en inspection et blocage. Le volume de chat habituel tient dans les 2 millions de tokens gratuits ou coûte quelques dollars.
Une équipe plateforme qui expose plusieurs API de modèles via Apigee
Appliquer une seule politique de filtrage au trafic LLM de toutes les équipes
Attachez des politiques Model Armor à la passerelle Apigee et fixez des paramètres plancher au niveau du projet pour qu'aucune équipe ne déploie un modèle plus laxiste que le minimum.
Une responsable sécurité dans une entreprise dont les agents utilisent les serveurs MCP de Google
Filtrer ce que renvoient les outils avant que l'agent n'agisse
Activez l'intégration avec les serveurs MCP pour que les réponses des outils passent par Model Armor ; tenez compte du quota par défaut de 1 200 requêtes par minute et demandez-en davantage à Cloud Customer Care si des agents tournent en parallèle.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Activez l'API Model Armor dans un projet Google Cloud, créez un modèle avec filtres et niveaux de confiance, puis appelez les endpoints de nettoyage pour les prompts et les réponses ; ou activez une intégration comme Apigee ou Gemini Enterprise.
- Intégrations
- API REST ; plateforme d'agents et Agent Gateway de Google, Gemini Enterprise, Apigee, services réseau de Google Cloud, serveurs MCP de Google et Google Cloud, LangChain ; modèles Sensitive Data Protection pour les contrôles de données avancés.
- Données et confidentialité
- Google affirme que le traitement est sans état et en mémoire, et que le contenu est supprimé après l'analyse sauf si Cloud Logging est activé ; TLS 1.2 ou plus en transit ; l'infrastructure est certifiée SOC 1, 2 et 3 et ISO/IEC 27001.
- Coût à grande échelle
- $0.10 le million de tokens après les 2 millions gratuits ; les données ignorées ne sont pas facturées. Une charge qui filtre 1 milliard de tokens par mois paie environ $100 seule, ou rien dans les 3 milliards d'un abonnement Security Command Center.
- Limites
- 65 536 tokens par requête pour les filtres d'injection, de contenu et CSAM ; fichiers de 4 Mo ; 256 URL par message ; 1 200 requêtes par minute et par projet ; ni audio ni vidéo ; texte et images ne peuvent pas être mélangés dans une requête.
Les points forts
- $0.10 le million de tokens, 2 millions gratuits chaque mois
- Injection, contenus nuisibles, liens, données sensibles et CSAM en un seul appel
- Fonctionne avec des modèles hors de Google Cloud
- Les paramètres plancher imposent une politique minimale dans tout un projet
Les points faibles
- Vérifie chaque requête isolément, sans mémoire de la conversation
- Ne décode ni le Base64 ni d'autres encodages
- Les entrées trop longues sont ignorées, pas signalées
- 1 200 requêtes par minute et par projet par défaut
Idéal pour
Les équipes sur Google Cloud, ou toute équipe qui veut un filtrage hébergé peu coûteux des injections, contenus nuisibles et fuites de données devant ses chatbots et agents.
Alternatives à Google Model Armor
Google Model Armor : questions fréquentes
- Google Model Armor vaut-il le coup ?
- Model Armor filtre prompts et réponses pour dix cents le million de tokens, et ses limites discrètes, un message à la fois et aucun décodage, sont celles qu'il faut anticiper. Nous lui donnons 4.2 sur 5.
- Combien coûte Google Model Armor ?
- Seul : les 2 premiers millions de tokens du mois gratuits, puis $0.10 le million de tokens. Un abonnement Security Command Center Enterprise ou Premium inclut 3 milliards de tokens par mois, puis $0.10 le million. Les contrôles de données sensibles ne coûtent rien de plus.
- Quels sont les inconvénients de Google Model Armor ?
- Vérifie chaque requête isolément, sans mémoire de la conversation; ne décode ni le Base64 ni d'autres encodages; les entrées trop longues sont ignorées, pas signalées; 1 200 requêtes par minute et par projet par défaut.
- À qui s’adresse Google Model Armor ?
- Les équipes sur Google Cloud, ou toute équipe qui veut un filtrage hébergé peu coûteux des injections, contenus nuisibles et fuites de données devant ses chatbots et agents.
- Combien coûte Google Model Armor pour une équipe ou en production ?
- $0.10 le million de tokens après les 2 millions gratuits ; les données ignorées ne sont pas facturées. Une charge qui filtre 1 milliard de tokens par mois paie environ $100 seule, ou rien dans les 3 milliards d'un abonnement Security Command Center.
- Google Model Armor est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Google affirme que le traitement est sans état et en mémoire, et que le contenu est supprimé après l'analyse sauf si Cloud Logging est activé ; TLS 1.2 ou plus en transit ; l'infrastructure est certifiée SOC 1, 2 et 3 et ISO/IEC 27001.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Google Model Armor ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Azure AI Content Safety, Lakera Guard (Check Point AI Guardrails) et Google Agent Platform (Vertex AI).
Réponses vérifiées le 6 nov. 2026.
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