Podczas tworzenia rozwiązań generatywnej AI z Gemini Google oferuje 2 interfejsy API: Gemini Developer API i Gemini 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.
Platforma Gemini oferuje kompleksowy ekosystem funkcji i usług klasy korporacyjnej do tworzenia i wdrażania aplikacji opartych na generatywnej AI, które są obsługiwane przez Google Cloud.
Niedawno uprościliśmy migrację między tymi usługami. Interfejs Gemini Developer API i interfejs Gemini 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 platformy Gemini.
Python
Dostęp do interfejsu Gemini Developer API i usług platformy Gemini możesz uzyskać za pomocą biblioteki google-genai (>= 2.3.0). Instrukcje instalacji biblioteki google-genai znajdziesz na stronie bibliotek.
Gemini Developer API
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)
Interfejs Gemini Platform API
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 usług platformy Gemini możesz uzyskać za pomocą biblioteki @google/genai (>= 2.3.0). Instrukcje instalacji biblioteki @google/genai znajdziesz na stronie bibliotek.
Gemini Developer API
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);
Interfejs Gemini Platform API
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 platformy Gemini możesz uzyskać za pomocą biblioteki google-genai. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotekgoogle-genai.
Gemini Developer API
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)
Interfejs Gemini Platform API
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 platformy Gemini możesz uzyskać w @google/genai bibliotece. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotek@google/genai.
Gemini Developer API
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();
Interfejs Gemini Platform 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-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 usług platformy Gemini możesz uzyskać w google.golang.org/genai bibliotece. Instrukcje instalacji znajdziesz na stronie bibliotekgoogle.golang.org/genai.
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, 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)
}
Interfejs Gemini Platform API
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 platformy Gemini.
Uwagi dotyczące migracji
Podczas migracji:
Do uwierzytelniania musisz używać kont usługi Google Cloud. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji platformy Gemini.
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 Platform API. W wersji testowej interfejs Interactions API na platformie Gemini obsługuje tylko punkt końcowy
global(location="global"). Zobacz listę regionów obsługiwanych w przypadku generatywnej AI w Google Cloud.Modele utworzone w Google AI Studio należy ponownie wytrenować na platformie Gemini.
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:
Otwórz stronę Dane logowania interfejsu Google Cloud API.
Znajdź klucz interfejsu API, który chcesz usunąć, i kliknij ikonę Działania.
Kliknij Usuń klucz interfejsu API.
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.
- Więcej informacji o rozwiązaniach opartych na generatywnej AI na platformie Gemini znajdziesz w tym artykule: Generatywna AI na platformie Gemini – omówienie.