API de Gemini de Vertex AI

Cuando desarrollan soluciones de IA generativa con Gemini, los desarrolladores eligen entre la API para desarrolladores de Gemini y la API de Gemini de Vertex AI.

La API para desarrolladores de Gemini proporciona una ruta de acceso sencilla para compilar, llevar a producción y escalar aplicaciones de Gemini. Vertex AI ofrece un ecosistema integral de funciones y servicios listos para empresas para crear e implementar aplicaciones de IA generativa respaldadas por Google Cloud Platform.

Si bien la mejor opción depende de tus necesidades, recientemente simplificamos el cambio entre estos servicios. Ahora puedes acceder a la API de Gemini para desarrolladores y a la API de Gemini de Vertex AI a través del SDK de IA generativa de Google unificado, lo que te brinda mayor flexibilidad.

Comparación de código

A continuación, se incluyen algunas comparaciones de código en paralelo entre la API de Gemini Developer y las guías de inicio rápido de Vertex AI para la generación de texto.

Python

Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través de la biblioteca google-genai. Consulta la página bibliotecas para obtener instrucciones sobre cómo instalar la biblioteca.

API de Gemini DeveloperAPI de Gemini de 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 y TypeScript

Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través de la biblioteca @google/genai. Consulta la página bibliotecas para obtener instrucciones sobre cómo instalar la biblioteca.

API de Gemini DeveloperAPI de Gemini de 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

Puedes acceder a la API de Gemini Developer y a los servicios de Vertex AI a través de la biblioteca google.golang.org/genai. Consulta la página bibliotecas para obtener instrucciones sobre cómo instalar la biblioteca.

API de Gemini DeveloperAPI de Gemini de 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)

}

Otros casos de uso y plataformas

Consulta las guías específicas de casos de uso en la documentación de la API para desarrolladores de Gemini y la documentación de Vertex AI para otras plataformas y casos de uso.

Consideraciones sobre la migración

Cuando realices la migración, ocurrirá lo siguiente:

Si ya no necesitas usar tu clave de API de Gemini para la API para desarrolladores de Gemini, sigue las prácticas recomendadas de seguridad y bórrala.

Para borrar una clave de API, haz lo siguiente:

  1. Abre la página Credenciales de la API de Google Cloud.

  2. Busca la clave de API que deseas borrar y haz clic en el ícono Acciones.

  3. Selecciona Borrar clave de API.

  4. En la ventana modal Borrar credencial, selecciona Borrar.

    Borrar una clave de API por completo demora algunos minutos. Una vez que finalice este proceso, el tráfico que use la clave de API borrada se rechazará.

Próximos pasos