Interfejs Gemini Developer API a platforma agentów Gemini Enterprise

Podczas tworzenia rozwiązań generatywnej AI z Gemini Google oferuje 2 interfejsy API: Gemini Developer API i Gemini Enterprise Agent Platform API.

Gemini Developer API to najszybszy sposób na tworzenie, wdrażanie i skalowanie aplikacji opartych na Gemini. Większość deweloperów powinna korzystać z interfejsu Gemini Developer API, chyba że potrzebują konkretnych funkcji kontroli klasy korporacyjnej.

Gemini Enterprise Agent Platform to kompleksowy ekosystem funkcji i usług klasy korporacyjnej do tworzenia i wdrażania aplikacji generatywnej AI opartych na Google Cloud Platform.

Niedawno uprościliśmy migrację między tymi usługami. Zarówno interfejs Gemini Developer API, jak i interfejs Gemini Enterprise Agent Platform API są teraz dostępne za pomocą ujednoliconego pakietu Google GenAI SDK i interfejsu Interactions API.

Porównanie kodu: Interactions API (zalecane)

Interfejs Interactions API to zalecany sposób tworzenia aplikacji z użyciem modeli i agentów Gemini. Poniższe przykłady porównują generowanie tekstu za pomocą interfejsu Gemini Developer API i Gemini Enterprise Agent Platform.

Python

Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usługi Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać za pomocą biblioteki google-genai (>= 2.3.0). Instrukcje instalacji biblioteki google-genai znajdziesz na stronie bibliotek.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain how AI works in a few words",
)
print(interaction.output_text)

from google import genai

client = genai.Client(
    enterprise=True, project="your-project-id", location="global"
)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain how AI works in a few words",
)
print(interaction.output_text)

JavaScript i TypeScript

Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usługi Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać za pomocą biblioteki @google/genai (>= 2.3.0). Instrukcje instalacji biblioteki @google/genai znajdziesz na stronie bibliotek.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  enterprise: true,
  project: "your_project",
  location: "global",
});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);

Porównanie kodu: interfejs API generateContent

W przypadku nowych projektów zalecamy korzystanie z interfejsu Interactions API, ale interfejs generateContent API jest nadal obsługiwany.

Python

Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usług Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać za pomocą biblioteki google-genai. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotekgoogle-genai.

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-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-3.8-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)

JavaScript i TypeScript

Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usług Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać w @google/genai bibliotece. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotek@google/genai.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-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-3.8-flash",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Go

Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usługi Gemini Enterprise Agent Platform uzyskasz w google.golang.org/genai bibliotece. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotekgoogle.golang.org/genai.

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-3.8-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)

}

import (
  "context"
  "encoding/json"
  "fmt"
  "log"
  "google.golang.org/genai"
)

// Your Google Cloud project
const project = "your-project"

// A Google Cloud 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-3.8-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)

}

Inne przypadki użycia i platformy

Więcej informacji o innych platformach i przypadkach użycia znajdziesz w przewodnikach dotyczących konkretnych przypadków użycia w dokumentacji interfejsu Gemini Developer API i dokumentacji Gemini Enterprise Agent Platform.

Uwagi dotyczące migracji

Podczas migracji:

• Do uwierzytelniania musisz używać kont usługi Google Cloud. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji Gemini Enterprise Agent Platform.

• Możesz użyć istniejącego projektu Google Cloud (tego samego, którego używasz do generowania klucza API key) lub utworzyć nowy projekt Google Cloud.

• Obsługiwane regiony mogą się różnić w przypadku interfejsu Gemini Developer API i interfejsu Gemini Enterprise Agent Platform API. W wersji testowej interfejs Interactions API na platformie Gemini Enterprise Agent Platform obsługuje tylko punkt końcowy global (location="global"). Zobacz listę regionów obsługujących generatywną AI w Google Cloud.

• Wszystkie modele utworzone w Google AI Studio wymagają ponownego wytrenowania w Gemini Enterprise Agent Platform.

Jeśli nie potrzebujesz już klucza interfejsu Gemini API do korzystania z interfejsu Gemini Developer API, postępuj zgodnie ze sprawdzonymi metodami zapewniania bezpieczeństwa i usuń go.

Aby usunąć klucz interfejsu API:

1. Otwórz stronę Dane logowania interfejsu Google Cloud API.

2. Znajdź klucz interfejsu API, który chcesz usunąć, i kliknij ikonę Działania.

3. Kliknij Usuń klucz interfejsu API.

4. W oknie Usuń dane logowania kliknij Usuń.

   Rozpowszechnienie informacji o usunięciu klucza interfejsu API zajmuje kilka minut. Po zakończeniu propagacji cały ruch korzystający z usuniętego klucza interfejsu API zostanie odrzucony.

Dalsze kroki

• Zapoznaj się z przewodnikiem dla programistów dotyczącym interfejsu Interactions API na platformie Gemini Enterprise Agent Platform.
• Więcej informacji o rozwiązaniach generatywnej AI w Gemini Enterprise Agent Platform znajdziesz w tym artykule.