Cuando desarrollas soluciones de IA generativa con Gemini, Google ofrece dos productos de API: la API para desarrolladores de Gemini y la API de Gemini de Vertex AI.
La API para desarrolladores de Gemini proporciona la ruta más rápida para compilar, llevar a producción y escalar aplicaciones potenciadas por Gemini. La mayoría de los desarrolladores deben usar la API de Gemini Developer, a menos que se necesiten controles empresariales específicos.
Vertex AI ofrece un ecosistema integral de funciones y servicios listos para empresas para compilar e implementar aplicaciones de IA generativa respaldadas por Google Cloud Platform.
Recientemente, simplificamos la migración entre estos servicios. Ahora se puede acceder a la API para desarrolladores de Gemini y a la API de Gemini de Vertex AI a través del SDK de IA generativa de Google unificado.
Comparación de código
En esta página, se incluyen comparaciones de código en paralelo entre la API para desarrolladores de Gemini y los guías de inicio rápido de Vertex AI para la generación de texto.
Python
Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través
de la biblioteca google-genai. Consulta la página Bibliotecas para obtener instrucciones sobre cómo instalar google-genai.
API de 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 de Gemini de 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 y TypeScript
Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través de la biblioteca @google/genai. Consulta la página libraries para obtener instrucciones sobre cómo instalar @google/genai.
API de 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 de Gemini de 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
Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través de la biblioteca google.golang.org/genai. Consulta la página libraries para obtener instrucciones sobre cómo instalar google.golang.org/genai.
API de 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 de Gemini de 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)
}
Otros casos de uso y plataformas
Consulta las guías específicas de casos de uso en la documentación de la API para desarrolladores de Gemini y la documentación de Vertex AI para otras plataformas y casos de uso.
Consideraciones sobre la migración
Cuando realices la migración, ocurrirá lo siguiente:
- Deberás usar cuentas de servicio de Google Cloud para autenticarte. Consulta la documentación de Vertex AI para obtener más información. 
- Puedes usar tu proyecto existente de Google Cloud (el mismo que usaste para generar tu clave de API) o puedes crear un proyecto nuevo de Google Cloud. 
- Las regiones compatibles pueden diferir entre la API para desarrolladores de Gemini y la API de Gemini de Vertex AI. Consulta la lista de regiones compatibles para la IA generativa en Google Cloud. 
- Todos los modelos que creaste en Google AI Studio deben volver a entrenarse en Vertex AI. 
Si ya no necesitas usar tu clave de API de Gemini para la API para desarrolladores de Gemini, sigue las prácticas recomendadas de seguridad y bórrala.
Para borrar una clave de API, haz lo siguiente:
- Abre la página Credenciales de la API de Google Cloud. 
- Busca la clave de API que deseas borrar y haz clic en el ícono Acciones. 
- Selecciona Borrar clave de API. 
- En la ventana modal Borrar credencial, selecciona Borrar. - Borrar una clave de API por completo demora algunos minutos. Una vez que finalice este proceso, el tráfico que use la clave de API borrada se rechazará. 
Próximos pasos
- Consulta la descripción general de la IA generativa en Vertex AI para obtener más información sobre las soluciones de IA generativa en Vertex AI.