Ao desenvolver soluções de IA generativa com o Gemini, os desenvolvedores escolhem entre a API Gemini Developer e a API Gemini da Vertex AI.
A API Gemini Developer oferece um caminho fácil para criar, colocar em produção e dimensionar aplicativos do Gemini. A Vertex AI oferece um ecossistema abrangente de recursos e serviços prontos para uso empresarial para criar e implantar aplicativos de IA generativa com o suporte da Google Cloud Platform.
Embora a melhor escolha dependa das suas necessidades, simplificamos recentemente a troca entre esses serviços. Agora, a API Gemini para desenvolvedores e a API Gemini da Vertex AI podem ser acessadas pelo SDK de IA generativa do Google unificado, oferecendo mais flexibilidade.
Comparação de código
Confira abaixo algumas comparações de código lado a lado entre a API Gemini para desenvolvedores e os tutoriais iniciais da Vertex AI para geração de texto.
Python
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela biblioteca google-genai
.
Consulte a página bibliotecas para ver instruções sobre como instalar a biblioteca.
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 e TypeScript
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela biblioteca @google/genai
.
Consulte a página bibliotecas para ver instruções sobre como instalar a biblioteca.
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
É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI pela biblioteca google.golang.org/genai
.
Consulte a página bibliotecas para ver instruções sobre como instalar a biblioteca.
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)
}
Outros casos de uso e plataformas
Consulte os guias específicos de casos de uso na documentação da API Gemini para desenvolvedores e na documentação da Vertex AI para outras plataformas e casos de uso.
Considerações sobre a migração
Ao migrar:
Você vai precisar usar contas de serviço do Google Cloud para fazer a autenticação. Consulte a documentação da Vertex AI para mais informações.
É possível usar seu projeto atual do Google Cloud (o mesmo usado para gerar a chave de API) ou criar um novo projeto do Google Cloud.
As regiões com suporte podem ser diferentes entre a API Gemini Developer e a API Vertex AI Gemini. Confira a lista de regiões compatíveis com a IA generativa no Google Cloud.
Todos os modelos criados no Google AI Studio precisam ser treinados novamente na Vertex AI.
Se você não precisar mais da chave da API Gemini para a API Gemini Developer, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave.
Para excluir uma chave de API:
Abra a página Credenciais da API Google Cloud.
Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações.
Selecione Excluir chave de API.
No modal Excluir credencial, selecione Excluir.
A remoção de uma chave de API leva alguns minutos para ser propagada. Após o término da propagação, todo tráfego que usar a chave de API excluída será recusado.
Próximas etapas
- Consulte a Visão geral da IA generativa na Vertex AI para saber mais sobre as soluções de IA generativa na Vertex AI.