API Gemini Vertex AI

Lors du développement de solutions d'IA générative avec Gemini, les développeurs ont le choix entre l'API Gemini Developer et l'API Gemini Vertex AI.

L'API Gemini Developer permet de créer, de mettre en production et de mettre à l'échelle facilement des applications Gemini. Vertex AI propose un écosystème complet de fonctionnalités et de services prêts à l'emploi pour créer et déployer des applications d'IA générative, avec la Google Cloud Platform en appui.

Le meilleur choix dépend de vos besoins, mais nous avons récemment simplifié la transition entre ces services. L'API Gemini Developer et l'API Gemini Vertex AI sont désormais accessibles via le SDK Google Gen AI unifié, ce qui vous offre une plus grande flexibilité.

Comparaison de code

Vous trouverez ci-dessous des comparaisons côte à côte du code entre l'API Gemini Developer et les guides de démarrage rapide Vertex AI pour la génération de texte.

Python

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque google-genai. Pour savoir comment installer la bibliothèque, consultez la page Bibliothèques.

API Gemini pour les développeursAPI Gemini Vertex AI 
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)

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 et TypeScript

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque @google/genai. Pour savoir comment installer la bibliothèque, consultez la page Bibliothèques.

API Gemini pour les développeursAPI Gemini Vertex AI 
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();

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

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque google.golang.org/genai. Pour savoir comment installer la bibliothèque, consultez la page Bibliothèques.

API Gemini pour les développeursAPI Gemini Vertex AI 
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)

}

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)

}

Autres cas d'utilisation et plates-formes

Pour en savoir plus sur d'autres plates-formes et cas d'utilisation, consultez les guides spécifiques aux cas d'utilisation dans la documentation de l'API Gemini pour les développeurs et la documentation Vertex AI.

Considérations sur la migration

Lors de la migration:

Si vous n'avez plus besoin d'utiliser votre clé API Gemini pour l'API Gemini Developer, suivez les bonnes pratiques de sécurité et supprimez-la.

Pour supprimer une clé API :

  1. Ouvrez la page Identifiants de l'API Google Cloud.

  2. Recherchez la clé API que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur l'icône Actions.

  3. Sélectionnez Supprimer la clé API.

  4. Dans la fenêtre Supprimer l'identifiant, sélectionnez Supprimer.

    Propager la suppression d'une clé API prend quelques minutes. Une fois la propagation terminée, tout trafic utilisant la clé API supprimée est rejeté.

Étapes suivantes