При разработке генеративных ИИ-решений с помощью Gemini Google предлагает два API-продукта: Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API .
Gemini Developer API обеспечивает самый быстрый способ создания, производства и масштабирования приложений на базе Gemini. Большинству разработчиков следует использовать Gemini Developer API, если только нет необходимости в особых корпоративных элементах управления.
Vertex AI предлагает комплексную экосистему корпоративных функций и сервисов для создания и развертывания приложений генеративного ИИ на базе облачной платформы Google.
Недавно мы упростили миграцию между этими сервисами. Теперь Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API доступны через унифицированный Google Gen AI SDK .
Сравнение кодов
На этой странице приведены сравнительные примеры кода Gemini Developer API и Vertex AI для быстрого запуска генерации текста.
Питон
Вы можете получить доступ к Gemini Developer API и Vertex AI через библиотеку google-genai
. Инструкции по установке google-genai
см. на странице библиотек.
API разработчика Gemini
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
API Vertex AI Gemini
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 и TypeScript
Вы можете получить доступ к Gemini Developer API и Vertex AI через библиотеку @google/genai
. Инструкции по установке @google/genai
см. на странице библиотек.
API разработчика Gemini
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });
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 Vertex AI Gemini
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();
Идти
Вы можете получить доступ к Gemini Developer API и Vertex AI через библиотеку google.golang.org/genai
. Инструкции по установке google.golang.org/genai
см. на странице библиотек.
API разработчика Gemini
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, &genai.ClientConfig{
APIKey: apiKey,
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
// Call the GenerateContent method.
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
API Vertex AI Gemini
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)
}
Другие варианты использования и платформы
Для других платформ и вариантов использования обратитесь к руководствам по конкретным вариантам использования в документации API разработчика Gemini и документации Vertex AI .
Вопросы миграции
При миграции:
Вам нужно будет использовать учетные записи Google Cloud для аутентификации. Для получения дополнительной информации см. документацию Vertex AI.
Вы можете использовать существующий проект Google Cloud (тот же, который вы использовали для генерации ключа API) или создать новый проект Google Cloud .
Поддерживаемые регионы могут различаться между Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API. См. список поддерживаемых регионов для генеративного ИИ в Google Cloud .
Все модели, созданные в Google AI Studio, необходимо переобучить в Vertex AI.
Если вам больше не нужно использовать ключ Gemini API для Gemini Developer API, следуйте рекомендациям по безопасности и удалите его.
Чтобы удалить ключ API:
Откройте страницу учетных данных Google Cloud API .
Найдите ключ API, который вы хотите удалить, и нажмите значок « Действия» .
Выберите Удалить ключ API .
В модальном окне «Удалить учетные данные» выберите «Удалить» .
Удаление ключа API занимает несколько минут для распространения. После завершения распространения любой трафик, использующий удаленный ключ API, отклоняется.
Следующие шаги
- Ознакомьтесь с обзором генеративного ИИ на Vertex AI, чтобы узнать больше о решениях генеративного ИИ на Vertex AI.