Ao desenvolver soluções de IA generativa com o Gemini, o Google oferece dois produtos de API: a API Gemini Developer e a API Gemini da Vertex AI.
A API Gemini Developer oferece o caminho mais rápido para criar, colocar em produção e dimensionar aplicativos com tecnologia Gemini. A maioria dos desenvolvedores precisa usar a API Gemini para desenvolvedores, a menos que haja uma necessidade de controles empresariais específicos.
A Vertex AI oferece um ecossistema abrangente de recursos e serviços prontos para empresas para criar e implantar aplicativos de IA generativa com o suporte da Google Cloud Platform.
Recentemente, simplificamos a migração entre esses serviços. A API Developer Gemini e a API Vertex AI Gemini agora podem ser acessadas pelo SDK unificado da IA generativa do Google.
Comparação de código
Esta página tem comparações de código lado a lado entre a API Gemini Developer e os quickstarts da Vertex AI para geração de texto.
Python
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela
biblioteca google-genai. Consulte a página bibliotecas
para instruções sobre como instalar o google-genai.
API Gemini Developer
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
API Gemini da Vertex AI
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 e TypeScript
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela biblioteca @google/genai. Consulte a página bibliotecas para instruções sobre como
instalar o @google/genai.
API Gemini Developer
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
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();
API Gemini da Vertex AI
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
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela biblioteca google.golang.org/genai. Consulte a página bibliotecas para instruções sobre como
instalar o google.golang.org/genai.
API Gemini Developer
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, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }
  // Call the GenerateContent method.
  result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
API Gemini da Vertex AI
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)
}
Outros casos de uso e plataformas
Consulte os guias específicos de casos de uso na documentação da API Gemini para desenvolvedores e na documentação da Vertex AI para outras plataformas e casos de uso.
Considerações sobre a migração
Ao migrar:
- Você vai precisar usar contas de serviço do Google Cloud para fazer a autenticação. Consulte a documentação da Vertex AI para mais informações. 
- É possível usar seu projeto atual do Google Cloud (o mesmo usado para gerar a chave de API) ou criar um novo projeto do Google Cloud. 
- As regiões com suporte podem ser diferentes entre a API Gemini Developer e a API Vertex AI Gemini. Confira a lista de regiões compatíveis com a IA generativa no Google Cloud. 
- Todos os modelos criados no Google AI Studio precisam ser treinados novamente na Vertex AI. 
Se você não precisar mais da chave da API Gemini para a API Gemini Developer, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave.
Para excluir uma chave de API:
- Abra a página Credenciais da API Google Cloud. 
- Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações. 
- Selecione Excluir chave de API. 
- No modal Excluir credencial, selecione Excluir. - A remoção de uma chave de API leva alguns minutos para ser propagada. Após o término da propagação, todo tráfego que usar a chave de API excluída será recusado. 
Próximas etapas
- Consulte a Visão geral da IA generativa na Vertex AI para saber mais sobre as soluções de IA generativa na Vertex AI.