Si no tienes experiencia en Gemini, usar las guías de inicio rápido es la forma más rápida de comenzar.
Sin embargo, a medida que tus soluciones de IA generativas evolucionan, es posible que necesites una plataforma para compilar y, luego, implementar aplicaciones y soluciones de IA generativas de extremo a extremo. Google Cloud proporciona un ecosistema integral de herramientas para que los desarrolladores puedan aprovechar la potencia de la IA generativa, desde las etapas iniciales del desarrollo de apps hasta la implementación de apps, el hosting de apps y la administración de datos complejos a gran escala.
La plataforma Vertex AI de Google Cloud ofrece un conjunto de herramientas de MLOps que optimizan el uso, la implementación y la supervisión de los modelos de IA para lograr eficiencia y confiabilidad. Además, las integraciones con bases de datos, las herramientas de DevOps, el registro, la supervisión y la IAM proporcionan un enfoque integral para administrar todo el ciclo de vida de la IA generativa.
En la siguiente tabla, se resumen las principales diferencias entre Google AI y Vertex AI para ayudarte a decidir qué opción es adecuada para tu caso de uso:
| Funciones | API de Gemini de Google AI | API de Gemini de Vertex AI |
|---|---|---|
| Modelos de Gemini | Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 1.5 Flash y Gemini 1.5 Pro | Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.0 Ultra y Gemini 1.0 Ultra Vision |
| Registrarse | Cuenta de Google | Cuenta de Google Cloud (con acuerdo de condiciones y facturación) |
| Authentication | Clave de API | Cuenta de servicio de Google Cloud |
| Zona de pruebas de la interfaz de usuario | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
| API y SDK | SDK de clientes para la Web y dispositivos móviles
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SDK de clientes para la Web y dispositivos móviles
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| Uso de la API y el SDK sin costo | Sí, cuando corresponda | $300 en crédito de Google Cloud para usuarios nuevos |
| Cuota (solicitudes por minuto) | Varía según el modelo y el plan de precios (consulta la información detallada) | Varía según el modelo y la región (consulta la información detallada) |
| Asistencia para empresas | No |
Clave de encriptación del cliente Nube privada virtual Residencia de datos Transparencia de acceso Infraestructura escalable para el hosting de aplicaciones Bases de datos y almacenamiento de datos |
| MLOps | No. | MLOps completas en Vertex AI (ejemplos: evaluación de modelos, supervisión de modelos y Model Registry) |
Para conocer qué productos, frameworks y herramientas son la mejor opción para compilar tu aplicación de IA generativa en Google Cloud, consulta Compila una aplicación de IA generativa en Google Cloud.
Migra de Gemini en Google AI a Vertex AI
Si tu aplicación usa las APIs de Gemini de Google AI, deberás migrar a las APIs de Gemini de Vertex AI de Google Cloud.
Cuando realices la migración, ocurrirá lo siguiente:
Puedes usar tu proyecto existente de Google Cloud (el mismo que usaste para generar tu clave de API) o puedes crear un proyecto nuevo de Google Cloud.
Las regiones compatibles pueden diferir entre Google AI Studio y Vertex AI. Consulta la lista de regiones compatibles para la IA generativa en Google Cloud.
Todos los modelos que creaste en Google AI Studio deben volver a entrenarse en Vertex AI.
El SDK de Google Gen AI proporciona una interfaz unificada a Gemini 2.0 a través de la API para desarrolladores de Gemini y Vertex AI. Con algunas excepciones, el código que se ejecuta en una plataforma se ejecutará en ambas.
Ten en cuenta que, si deseas llamar a la API de Gemini directamente desde una app web o para dispositivos móviles de producción, debes migrar para usar Vertex AI en los SDK de cliente de Firebase (disponible para apps de Swift, Android, Web y Flutter). Estos SDK de cliente ofrecen opciones de seguridad fundamentales y otras funciones para apps web y para dispositivos móviles de producción.
Borra claves de API sin usar
Si ya no necesitas usar tu clave de API de Gemini en Google AI, sigue las prácticas recomendadas de seguridad y bórrala.
Para borrar una clave de API, haz lo siguiente:
Abre la página Credenciales de la API de Google Cloud.
Busca la clave de API que deseas borrar y haz clic en el ícono Acciones.
Selecciona Borrar clave de API.
En la ventana modal Borrar credencial, selecciona Borrar.
Borrar una clave de API por completo demora algunos minutos. Una vez que finalice este proceso, el tráfico que use la clave de API borrada se rechazará.
Próximos pasos
- Consulta la descripción general de la IA generativa en Vertex AI para obtener más información sobre las soluciones de IA generativa en Vertex AI.
- Obtén más información sobre la API de Gemini de Vertex AI.