Gemini を初めて使用する場合は、クイックスタートを利用すると、すぐに使用を開始できます。
一方、生成 AI のソリューションが成熟してきたら、エンドツーエンドで生成 AI のアプリケーションやソリューションを構築し、デプロイするためのプラットフォームが必要になることがあります。Google Cloud は、アプリ開発の初期段階からアプリのデプロイ、アプリのホスティング、複雑なデータの大規模な管理まで、デベロッパーが生成 AI の力を活用できるツールの包括的なエコシステムを提供します。
Google Cloud の Vertex AI Platform には、効率と信頼性のために AI モデルの使用、デプロイ、モニタリングを合理化する一連の MLOps ツールが用意されています。さらに、データベース、DevOps ツール、ロギング、モニタリング、IAM とのインテグレーションにより、生成 AI のライフサイクル全体を包括的に管理できます。
次の表は、Google AI と Vertex AI の主な違いをまとめたもので、ユースケースに適したオプションを判断するのに役立ちます。
| 機能 | Google AI Gemini API | Vertex AI Gemini API |
|---|---|---|
| Gemini モデル | Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite、Gemini 1.5 Flash、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、Gemini 1.0 Ultra Vision |
| 登録 | Google アカウント | Google Cloud アカウント（利用規約の同意と課金） |
| 認証 | API キー | Google Cloud サービス アカウント |
| ユーザー インターフェース プレイグラウンド | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
| API と SDK | サーバーおよびモバイル / ウェブ クライアント SDK
|
サーバーおよびモバイル / ウェブ クライアント SDK
|
| API と SDK の無料使用 | 〇（該当する場合） | 新規ユーザー向けに $300 の Google Cloud クレジット |
| 割り当て（1 分あたりのリクエスト数） | モデルとお支払いプランによって異なります（詳細情報をご覧ください）。 | モデルとリージョンによって異なります（詳細情報をご覧ください） |
| エンタープライズ サポート | × |
顧客暗号鍵 Virtual Private Cloud データ所在地 アクセスの透明性 アプリケーションのホスティングに対応するスケーラブルなインフラストラクチャ データベースとデータ ストレージ |
| MLOps | × | Vertex AI での完全な MLOps（例: モデル評価、Model Monitoring、Model Registry） |
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築するのに最適なプロダクト、フレームワーク、ツールについては、Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築するをご覧ください。
Google AI の Gemini から Vertex AI に移行する
アプリケーションで Google AI Gemini API を使用している場合は、Google Cloud の Vertex AI Gemini API に移行する必要があります。
移行する際は、次の点にご注意ください。
既存の Google Cloud プロジェクト（API キーの生成に使用したプロジェクト）を使用することも、新しい Google Cloud プロジェクトを作成することもできます。
サポートされているリージョンは、Google AI Studio と Vertex AI で異なる場合があります。Google Cloud の生成 AI でサポートされているリージョンのリストをご覧ください。
Google AI Studio で作成したモデルは、Vertex AI で再トレーニングする必要があります。
Google Gen AI SDK は、Gemini Developer API と Vertex AI の両方を通じて Gemini 2.0 への統合インターフェースを提供します。いくつかの例外を除き、1 つのプラットフォームで実行されるコードは両方のプラットフォームで実行されます。
本番環境のモバイルアプリまたはウェブアプリから Gemini API を直接呼び出す場合は、Firebase クライアント SDK で Vertex AI を使用するように移行してください（Swift、Android、ウェブ、Flutter アプリで利用可能）。これらのクライアント SDK には、本番環境のモバイルアプリとウェブアプリ向けの重要なセキュリティ オプションやその他の機能が用意されています。
使用していない API キーを削除する
Google AI Gemini API キーを使用する必要がもうなくなったら、セキュリティのベスト プラクティスに沿って、それを削除します。
API キーを削除するには:
Google Cloud API 認証情報ページを開きます。
削除する API キーを見つけて、[操作] アイコンをクリックします。
[API キーを削除] を選択します。
[認証情報の削除] モーダルで、[削除] を選択します。
API キーの削除が反映されるまでには数分かかることがあります。削除が反映されると、以降その API キーを使ったトラフィックはすべて拒否されます。
次のステップ
- Vertex AI の生成 AI ソリューションの詳細については、Vertex AI での生成 AI の概要をご覧ください。
- Vertex AI Gemini API の詳細を確認する。