Gemini Developer API बनाम Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini की मदद से जनरेटिव एआई सलूशन डेवलप करते समय, Google दो एपीआई प्रॉडक्ट उपलब्ध कराता है: Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform API.

Gemini Developer API की मदद से, Gemini की सुविधाओं वाले ऐप्लिकेशन को तेज़ी से बनाया, प्रोडक्शन में लाया, और स्केल किया जा सकता है. ज़्यादातर डेवलपर को Gemini Developer API का इस्तेमाल करना चाहिए. हालांकि, अगर एंटरप्राइज़ के लिए खास कंट्रोल की ज़रूरत हो, तो वे Gemini Enterprise API का इस्तेमाल कर सकते हैं.

Gemini Enterprise का एजेंट प्लैटफ़ॉर्म, एंटरप्राइज़ के लिए तैयार सुविधाओं और सेवाओं का एक पूरा नेटवर्क उपलब्ध कराता है. इसकी मदद से, Google Cloud Platform पर जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाए और डिप्लॉय किए जा सकते हैं.

हमने हाल ही में, इन सेवाओं के बीच माइग्रेट करने की प्रोसेस को आसान बना दिया है. Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform API, दोनों को अब Google GenAI SDK और Interactions API के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है.

कोड की तुलना: Interactions API (सुझाया गया)

Gemini मॉडल और एजेंट के साथ काम करने के लिए, Interactions API का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है. यहाँ दिए गए उदाहरणों में, Gemini Developer API और Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म के बीच टेक्स्ट जनरेट करने की तुलना की गई है.

Python

Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform, दोनों की सेवाओं को google-genai लाइब्रेरी (>= 2.3.0) के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. google-genai को इंस्टॉल करने के निर्देशों के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain how AI works in a few words",
)
print(interaction.output_text)

from google import genai

client = genai.Client(
    enterprise=True, project="your-project-id", location="global"
)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain how AI works in a few words",
)
print(interaction.output_text)

JavaScript और TypeScript

Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform, दोनों की सेवाओं को @google/genai लाइब्रेरी (>= 2.3.0) के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. @google/genai को इंस्टॉल करने के निर्देशों के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  enterprise: true,
  project: "your_project",
  location: "global",
});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);

कोड की तुलना: generateContent API

नए प्रोजेक्ट के लिए, Interactions API का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है. हालांकि, generateContent API का इस्तेमाल अब भी किया जा सकता है.

Python

Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform, दोनों की सेवाओं को google-genai लाइब्रेरी के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. google-genai को इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज पर जाएं.

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-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-3.8-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)

JavaScript और TypeScript

@google/genai लाइब्रेरी के ज़रिए, Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform, दोनों की सेवाओं को ऐक्सेस किया जा सकता है. @google/genai को इंस्टॉल करने के निर्देश पाने के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-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-3.8-flash",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

ऐप पर जाएं

google.golang.org/genai लाइब्रेरी के ज़रिए, Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform, दोनों की सेवाओं को ऐक्सेस किया जा सकता है. google.golang.org/genai को इंस्टॉल करने के निर्देश पाने के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.

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-3.8-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)

}

import (
  "context"
  "encoding/json"
  "fmt"
  "log"
  "google.golang.org/genai"
)

// Your Google Cloud project
const project = "your-project"

// A Google Cloud 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-3.8-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)

}

इस्तेमाल के अन्य उदाहरण और प्लैटफ़ॉर्म

अन्य प्लैटफ़ॉर्म और इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, Gemini Developer API के दस्तावेज़ और Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म के दस्तावेज़ में, इस्तेमाल के उदाहरणों से जुड़ी गाइड देखें.

माइग्रेशन से जुड़ी ज़रूरी बातें

माइग्रेट करने पर:

• पुष्टि करने के लिए, आपको Google Cloud सेवा खातों का इस्तेमाल करना होगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म का दस्तावेज़ देखें.

• आपके पास अपने मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट (वही प्रोजेक्ट जिसका इस्तेमाल आपने एपीआई पासकोड जनरेट करने के लिए किया था) का इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. इसके अलावा, नया Google Cloud प्रोजेक्ट बनाया जा सकता है.

• Gemini Developer API और Gemini Enterprise Agent Platform API के लिए, उपलब्ध देशों/इलाक़ों की सूची अलग-अलग हो सकती है. प्रीव्यू के दौरान, Gemini Enterprise Agent Platform पर उपलब्ध Interactions API सिर्फ़ global एंडपॉइंट (location="global") के साथ काम करता है. Google Cloud पर जनरेटिव एआई की सुविधा के साथ काम करने वाले देशों या इलाकों की सूची देखें.

• Google AI Studio में बनाए गए सभी मॉडल को Gemini Enterprise Agent प्लैटफ़ॉर्म में फिर से ट्रेन करना होगा.

अगर आपको Gemini Developer API के लिए, Gemini API पासकोड का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा के सबसे सही तरीकों को अपनाएं और इसे मिटा दें.

किसी एपीआई पासकोड को मिटाने के लिए:

1. Google Cloud API के क्रेडेंशियल पेज खोलें.

2. वह एपीआई पासकोड ढूंढें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, कार्रवाइयां आइकॉन पर क्लिक करें.

3. एपीआई पासकोड मिटाएं को चुनें.

4. क्रेडेंशियल मिटाएं मोडल में जाकर, मिटाएं को चुनें.

   एपीआई पासकोड को मिटाने में कुछ मिनट लगते हैं. प्रॉपगेशन पूरा होने के बाद, मिटाई गई एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करने वाले किसी भी ट्रैफ़िक को अस्वीकार कर दिया जाता है.

अगले चरण

• Gemini Enterprise Agent Platform पर उपलब्ध Interactions API के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, डेवलपर गाइड पढ़ें.
• Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म पर जनरेटिव एआई के समाधानों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म पर जनरेटिव एआई की खास जानकारी देखें.