Vertex AI Gemini API

Saat mengembangkan solusi AI generatif dengan Gemini, developer dapat memilih antara Gemini Developer API dan Vertex AI Gemini API.

Gemini Developer API menyediakan jalur mudah untuk mem-build, melakukan produksi, dan menskalakan aplikasi Gemini. Vertex AI menawarkan ekosistem komprehensif fitur dan layanan siap pakai perusahaan untuk membuat dan men-deploy aplikasi AI generatif yang didukung oleh Google Cloud Platform.

Meskipun pilihan terbaik bergantung pada kebutuhan Anda, baru-baru ini kami telah menyederhanakan peralihan antar-layanan ini. Gemini Developer API dan Vertex AI Gemini API kini dapat diakses melalui Google Gen AI SDK terpadu, yang menawarkan fleksibilitas yang lebih besar kepada Anda.

Perbandingan kode

Berikut adalah beberapa perbandingan kode berdampingan antara Gemini Developer API dan panduan memulai Vertex AI untuk pembuatan teks.

Python

Anda dapat mengakses Gemini Developer API dan layanan Vertex AI melalui library google-genai. Lihat halaman library untuk mengetahui petunjuk cara menginstal library.

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 dan TypeScript

Anda dapat mengakses Gemini Developer API dan layanan Vertex AI melalui library @google/genai. Lihat halaman library untuk mengetahui petunjuk cara menginstal library.

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

Anda dapat mengakses Gemini Developer API dan layanan Vertex AI melalui library google.golang.org/genai. Lihat halaman library untuk mengetahui petunjuk cara menginstal library.

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)

}

Kasus penggunaan dan platform lainnya

Lihat panduan khusus kasus penggunaan di Dokumentasi Gemini Developer API dan dokumentasi Vertex AI untuk platform dan kasus penggunaan lainnya.

Pertimbangan migrasi

Saat Anda melakukan migrasi:

  • Anda harus menggunakan akun layanan Google Cloud untuk melakukan autentikasi. Lihat dokumentasi Vertex AI untuk mengetahui informasi selengkapnya.

  • Anda dapat menggunakan project Google Cloud yang ada (sama dengan yang Anda gunakan untuk membuat kunci API) atau Anda dapat membuat project Google Cloud baru.

  • Wilayah yang didukung dapat berbeda antara Gemini Developer API dan Vertex AI Gemini API. Lihat daftar region yang didukung untuk AI generatif di Google Cloud.

  • Setiap model yang Anda buat di Google AI Studio perlu dilatih ulang di Vertex AI.

Jika Anda tidak perlu lagi menggunakan kunci API Gemini untuk Gemini Developer API, ikuti praktik terbaik keamanan dan hapus kunci tersebut.

Cara menghapus kunci API:

  1. Buka halaman Kredensial Google Cloud API.

  2. Temukan kunci API yang ingin dihapus, lalu klik ikon Actions.

  3. Pilih Hapus kunci API.

  4. Di modal Delete credential, pilih Delete.

    Penghapusan kunci API memerlukan waktu beberapa menit untuk diterapkan. Setelah propagasi selesai, traffic yang menggunakan kunci API yang dihapus akan ditolak.

Langkah berikutnya