使用 Gemini 开发生成式 AI 解决方案时，开发者可以选择 Gemini Developer API 或 Vertex AI Gemini API。
Gemini Developer API 提供了一种简单的方式来构建、发布和扩缩 Gemini 应用。Vertex AI 提供一个全面的生态系统，其中包含适合企业使用的功能和服务，可用于构建和部署由 Google Cloud 平台支持的生成式 AI 应用。
虽然最佳选择取决于您的需求，但我们最近简化了在这些服务之间切换的流程。现在，您可以通过统一的 Google Gen AI SDK 访问 Gemini Developer API 和 Vertex AI Gemini API，从而获得更大的灵活性。
代码比较
下面是 Gemini Developer API 和 Vertex AI 快速入门文本生成部分的代码对比。
Python
您可以通过 google-genai 库访问 Gemini Developer API 和 Vertex AI 服务。
如需了解如何安装该库，请参阅库页面。
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY ")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
from google import genai
client = genai.Client(
vertexai=True, project='your-project-id', location='us-central1'
)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
JavaScript 和 TypeScript
您可以通过 @google/genai 库访问 Gemini Developer API 和 Vertex AI 服务。
如需了解如何安装该库，请参阅库页面。
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY " });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
main();
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({
vertexai: true,
project: 'your_project',
location: 'your_location',
});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
main();
Go
您可以通过 google.golang.org/genai 库访问 Gemini Developer API 和 Vertex AI 服务。
如需了解如何安装该库，请参阅库页面。
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
// Your Google API key
const apiKey = "your-api-key"
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: apiKey,
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
// Call the GenerateContent method.
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
// Your GCP project
const project = "your-project"
// A GCP location like "us-central1"
const location = "some-gcp-location"
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig
{
Project: project,
Location: location,
Backend: genai.BackendVertexAI,
})
// Call the GenerateContent method.
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
其他用例和平台
如需了解其他平台和用例，请参阅 Gemini 开发者 API 文档和 Vertex AI 文档中针对特定用例的指南。
迁移注意事项
迁移后：
您需要使用 Google Cloud 服务账号进行身份验证。如需了解详情，请参阅 Vertex AI 文档。
您可以使用现有的 Google Cloud 项目（即用于生成 API 密钥的项目），也可以创建新的 Google Cloud 项目。
Gemini Developer API 和 Vertex AI Gemini API 支持的区域可能会有所不同。请参阅 Google Cloud 上的生成式 AI 支持的区域列表。
您在 Google AI Studio 中创建的任何模型都需要在 Vertex AI 中重新训练。
如果您不再需要使用 Gemini Developer API 的 Gemini API 密钥，请遵循安全性最佳实践并将其删除。
如需删除 API 密钥，请执行以下操作：
打开 Google Cloud API 凭据页面。
找到要删除的 API 密钥，然后点击操作图标。
选择删除 API 密钥。
在删除凭据模态框中，选择删除。
删除 API 密钥的操作需要几分钟时间才能生效。生效后，任何使用已删除的 API 密钥的流量都将遭到拒绝。
后续步骤
- 如需详细了解 Vertex AI 上的生成式 AI 解决方案，请参阅 Vertex AI 上的生成式 AI 概览。