Gemini로 생성형 AI 솔루션을 개발할 때 Google은 Gemini Developer API와 Vertex AI Gemini API라는 두 가지 API 제품을 제공합니다.
Gemini Developer API는 Gemini 기반 애플리케이션을 빌드, 프로덕션화, 확장하는 가장 빠른 경로를 제공합니다. 대부분의 개발자는 구체적인 기업 관리 기능이 필요하지 않은 한 Gemini Developer API를 사용해야 합니다.
Vertex AI는 Google Cloud Platform을 기반으로 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포하기 위한 포괄적인 엔터프라이즈 지원 기능 및 서비스 생태계를 제공합니다.
최근 이러한 서비스 간의 이전이 간소화되었습니다. 이제 통합된 Google 생성형 AI SDK를 통해 Gemini Developer API와 Vertex AI Gemini API에 모두 액세스할 수 있습니다.
코드 비교
이 페이지에는 텍스트 생성을 위한 Gemini Developer API와 Vertex AI 빠른 시작의 코드가 나란히 비교되어 있습니다.
Python
google-genai
라이브러리를 통해 Gemini Developer API와 Vertex AI 서비스에 모두 액세스할 수 있습니다. google-genai
를 설치하는 방법에 관한 안내는 라이브러리 페이지를 참고하세요.
Gemini Developer API
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)
Vertex AI Gemini API
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 및 TypeScript
@google/genai
라이브러리를 통해 Gemini Developer API와 Vertex AI 서비스에 모두 액세스할 수 있습니다. @google/genai
설치 방법에 관한 안내는 라이브러리 페이지를 참고하세요.
Gemini Developer API
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();
Vertex AI Gemini API
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
google.golang.org/genai
라이브러리를 통해 Gemini Developer API와 Vertex AI 서비스에 모두 액세스할 수 있습니다. google.golang.org/genai
설치 방법에 관한 안내는 라이브러리 페이지를 참고하세요.
Gemini Developer API
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)
}
Vertex AI Gemini API
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)
}
기타 사용 사례 및 플랫폼
다른 플랫폼 및 사용 사례의 경우 Gemini 개발자 API 문서 및 Vertex AI 문서의 사용 사례별 가이드를 참고하세요.
마이그레이션 고려사항
이전 시 다음 사항에 유의하세요.
Google Cloud 서비스 계정을 사용하여 인증해야 합니다. 자세한 내용은 Vertex AI 문서를 참고하세요.
기존 Google Cloud 프로젝트(API 키를 생성하는 데 사용한 동일한 프로젝트)를 사용하거나 새 Google Cloud 프로젝트를 만들 수 있습니다.
Gemini Developer API와 Vertex AI Gemini API에서 지원되는 지역이 다를 수 있습니다. Google Cloud의 생성형 AI가 지원되는 리전 목록을 참고하세요.
Google AI Studio에서 만든 모든 모델은 Vertex AI에서 재학습을 거쳐야 합니다.
Gemini Developer API에 Gemini API 키를 더 이상 사용할 필요가 없으면 보안 권장사항에 따라 삭제합니다.
API 키를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.
Google Cloud API 사용자 인증 정보 페이지를 엽니다.
삭제할 API 키를 찾아 작업 아이콘을 클릭합니다.
API 키 삭제를 선택합니다.
사용자 인증 정보 삭제 모달에서 삭제를 선택합니다.
API 키 삭제가 반영되기까지 몇 분 정도 걸립니다. 키 삭제가 완료되면, 삭제된 API 키를 사용하는 모든 트래픽이 거부됩니다.
다음 단계
- Vertex AI의 생성형 AI 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 Vertex AI의 생성형 AI 개요를 참고하세요.