API Gemini Developer par rapport à Vertex AI

Lorsque vous développez des solutions d'IA générative avec Gemini, Google propose deux produits d'API : l'API Gemini Developer et l'API Gemini Vertex AI.

L'API Gemini Developer est le moyen le plus rapide de créer, de mettre en production et d'étendre des applications optimisées par Gemini. La plupart des développeurs doivent utiliser l'API Gemini Developer, sauf si des commandes d'entreprise spécifiques sont nécessaires.

Vertex AI propose un écosystème complet de fonctionnalités et de services prêts à l'emploi pour créer et déployer des applications d'IA générative, avec la Google Cloud Platform en appui.

Nous avons récemment simplifié la migration entre ces services. L'API Gemini Developer et l'API Gemini Vertex AI sont désormais accessibles via le SDK Google Gen AI unifié.

Comparaison de code

Cette page présente des comparaisons de code côte à côte entre l'API Gemini Developer et les démarrages rapides Vertex AI pour la génération de texte.

Python

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque google-genai. Consultez la page Bibliothèques pour savoir comment installer google-genai.

API Gemini Developer

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)

API Gemini Vertex AI

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 et TypeScript

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque @google/genai. Pour savoir comment installer @google/genai, consultez la page Bibliothèques.

API Gemini Developer

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();

API Gemini Vertex AI

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

Vous pouvez accéder à la fois à l'API Gemini Developer et aux services Vertex AI via la bibliothèque google.golang.org/genai. Pour savoir comment installer google.golang.org/genai, consultez la page Bibliothèques.

API Gemini Developer

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)

}

API Gemini Vertex AI

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)

}

Autres cas d'utilisation et plates-formes

Pour d'autres plates-formes et cas d'utilisation, consultez les guides spécifiques aux cas d'utilisation dans la documentation de l'API Gemini pour les développeurs et la documentation Vertex AI.

Considérations sur la migration

Lors de la migration:

Si vous n'avez plus besoin d'utiliser votre clé API Gemini pour l'API Gemini Developer, suivez les bonnes pratiques de sécurité et supprimez-la.

Pour supprimer une clé API :

  1. Ouvrez la page Identifiants de l'API Google Cloud.

  2. Recherchez la clé API que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur l'icône Actions.

  3. Sélectionnez Supprimer la clé API.

  4. Dans la fenêtre Supprimer l'identifiant, sélectionnez Supprimer.

    Propager la suppression d'une clé API prend quelques minutes. Une fois la propagation terminée, tout trafic utilisant la clé API supprimée est rejeté.

Étapes suivantes