Interfejs Gemini Developer API a platforma agentów Gemini Enterprise

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

Gemini Developer API to najszybsza droga do tworzenia, wdrażania i skalowania aplikacji opartych na Gemini. Większość programistów powinna korzystać z Gemini Developer API, chyba że potrzebuje określonych funkcji dla firm.

Gemini Enterprise Agent Platform to kompleksowy ekosystem funkcji i usług dla firm, które umożliwiają tworzenie i wdrażanie aplikacji generatywnej AI opartych na Google Cloud Platform.

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

Porównanie kodu

Na tej stronie znajdziesz porównanie kodu obok siebie w przewodnikach Szybki start dotyczących Gemini Developer API i Gemini Enterprise Agent Platform w przypadku generowania tekstu.

Python

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

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview", 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-flash-preview", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)

JavaScript i TypeScript

Dostęp do usług Gemini Developer API i Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać za pomocą biblioteki @google/genai. Instrukcje instalacji @google/genai znajdziesz na stronie bibliotek.

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Go

Dostęp do usług Gemini Developer API i Gemini Enterprise Agent Platform możesz uzyskać za pomocą biblioteki google.golang.org/genai. Instrukcje instalacji google.golang.org/genai znajdziesz na stronie bibliotek.

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-flash-preview", 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-3-flash-preview", 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 Gemini Developer API i dokumentacji Gemini Enterprise Agent Platform.

Wskazówki dotyczące migracji

Podczas migracji:

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

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

• Obsługiwane regiony mogą się różnić w zależności od tego, czy używasz Gemini Developer API czy Gemini Enterprise Agent Platform API. Zapoznaj się z listą obsługiwanych regionów w przypadku generatywnej AI w Google Cloud.

• Wszystkie modele utworzone w Google AI Studio trzeba ponownie wytrenować w Gemini Enterprise Agent Platform.

Jeśli nie musisz już używać klucza Gemini API w Gemini Developer API, postępuj zgodnie ze sprawdzonymi metodami zapewniania bezpieczeństwa i usuń go.

Aby usunąć klucz interfejsu API:

1. Otwórz stronę danych logowania do 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 usunięcia klucza interfejsu API zajmuje kilka minut. Po zakończeniu rozpowszechniania cały ruch korzystający z usuniętego klucza interfejsu API jest odrzucany.

Dalsze kroki

• Więcej informacji o rozwiązaniach generatywnej AI w Gemini Enterprise Agent Platform znajdziesz w artykule Generatywna AI w Gemini Enterprise Agent Platform.