เมื่อพัฒนาโซลูชัน Generative AI ด้วย Gemini ทาง Google มีผลิตภัณฑ์ API 2 รายการ ได้แก่ Gemini Developer API และ Vertex AI Gemini API
Gemini Developer API เป็นเส้นทางที่เร็วที่สุดในการสร้าง ใช้งานจริง และปรับขนาดแอปพลิเคชันที่ทำงานด้วย Gemini นักพัฒนาซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ควรใช้ Gemini Developer API เว้นแต่จะมีความจำเป็นในการควบคุมองค์กรที่เฉพาะเจาะจง
Vertex AI มีระบบนิเวศที่ครอบคลุมของฟีเจอร์และบริการที่พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรสําหรับการสร้างและใช้งานแอปพลิเคชัน Generative AI ที่รองรับโดยแพลตฟอร์ม Google Cloud
เมื่อเร็วๆ นี้เราได้ลดความซับซ้อนในการย้ายข้อมูลระหว่างบริการเหล่านี้ ตอนนี้ทั้ง Gemini Developer API และ Vertex AI Gemini API เข้าถึงได้ผ่าน Google Gen AI SDK แบบรวม
การเปรียบเทียบโค้ด
หน้านี้มีการแสดงโค้ดเปรียบเทียบกันแบบเคียงข้างกันระหว่าง Gemini Developer API กับ Vertex AI เริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็วสําหรับการสร้างข้อความ
Python
คุณสามารถเข้าถึงทั้ง Gemini Developer API และบริการ Vertex AI ผ่านไลบรารี google-genai ดูวิธีการติดตั้ง google-genai ได้จากหน้าคลัง
Gemini Developer API
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
Vertex AI Gemini API
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 และ TypeScript
คุณสามารถเข้าถึงทั้ง Gemini Developer API และบริการ Vertex AI ผ่าน@google/genai
ไลบรารี ดูวิธีการติดตั้ง @google/genai ได้จากหน้าคลัง
Gemini Developer API
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
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();
Vertex AI Gemini 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-2.0-flash",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
  });
  console.log(response.text);
}
main();
Go
คุณสามารถเข้าถึงทั้ง Gemini Developer API และบริการ Vertex AI ผ่านgoogle.golang.org/genai
ไลบรารี ดูวิธีการติดตั้ง google.golang.org/genai ได้จากหน้าคลัง
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-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
Vertex AI Gemini API
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)
}
กรณีการใช้งานและแพลตฟอร์มอื่นๆ
ดูคำแนะนำเฉพาะกรณีการใช้งานในเอกสารประกอบ API สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Gemini และเอกสารประกอบ Vertex AI สำหรับแพลตฟอร์มและกรณีการใช้งานอื่นๆ
ข้อควรพิจารณาในการย้ายข้อมูล
สิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อคุณย้ายข้อมูล
- คุณต้องใช้บัญชีบริการ Google Cloud เพื่อตรวจสอบสิทธิ์ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เอกสารประกอบของ Vertex AI 
- คุณสามารถใช้โปรเจ็กต์ Google Cloud ที่มีอยู่ (โปรเจ็กต์เดียวกับที่ใช้สร้างคีย์ API) หรือสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud ใหม่ก็ได้ 
- ภูมิภาคที่รองรับอาจแตกต่างกันระหว่าง Gemini Developer API กับ Vertex AI Gemini API ดูรายการภูมิภาคที่รองรับ Generative AI ใน Google Cloud 
- โมเดลที่คุณสร้างใน Google AI Studio ต้องได้รับการฝึกใหม่ใน Vertex AI 
หากไม่จําเป็นต้องใช้คีย์ Gemini API สําหรับ Gemini Developer API อีกต่อไป ให้ทําตามแนวทางปฏิบัติแนะนําด้านความปลอดภัยและลบคีย์
วิธีลบคีย์ API
- ค้นหาคีย์ API ที่ต้องการลบ แล้วคลิกไอคอนการดําเนินการ 
- เลือกลบคีย์ API 
- ในโมดัลลบข้อมูลเข้าสู่ระบบ ให้เลือกลบ - การลบคีย์ API จะใช้เวลาสักครู่จึงจะมีผล หลังจากการนำไปใช้งานเสร็จสมบูรณ์แล้ว ระบบจะปฏิเสธการเข้าชมที่ใช้คีย์ API ที่ลบไปแล้ว 
ขั้นตอนถัดไป
- ดูภาพรวม Generative AI ใน Vertex AI เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน Generative AI ใน Vertex AI