Gemini Developer API im Vergleich zu Vertex AI

Für die Entwicklung von Lösungen für generative KI mit Gemini bietet Google zwei API-Produkte an: die Gemini Developer API und die Vertex AI Gemini API.

Die Gemini Developer API ist die schnellste Möglichkeit, Gemini-basierte Anwendungen zu erstellen, in Produktion zu bringen und zu skalieren. Die meisten Entwickler sollten die Gemini Developer API verwenden, es sei denn, es sind spezielle Unternehmenssteuerungen erforderlich.

Vertex AI bietet ein umfassendes Ökosystem von unternehmenstauglichen Funktionen und Diensten zum Erstellen und Bereitstellen von generativen KI-Anwendungen, die von der Google Cloud Platform unterstützt werden.

Wir haben die Migration zwischen diesen Diensten vor Kurzem vereinfacht. Sowohl die Gemini Developer API als auch die Vertex AI Gemini API sind jetzt über das einheitliche Google Gen AI SDK zugänglich.

Codevergleich

Auf dieser Seite finden Sie einen direkten Codevergleich zwischen der Gemini Developer API und den Vertex AI-Schnellstarts für die Textgenerierung.

Python

Über die google-genai-Bibliothek können Sie sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste zugreifen. Eine Anleitung zum Installieren von google-genai finden Sie auf der Seite Bibliotheken.

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 und TypeScript

Sie können über die @google/genai-Bibliothek sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste zugreifen. Eine Anleitung zum Installieren von @google/genai finden Sie auf der Seite Bibliotheken.

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();

Ok

Sie können über die google.golang.org/genai-Bibliothek sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste zugreifen. Eine Anleitung zum Installieren von google.golang.org/genai finden Sie auf der Seite Bibliotheken.

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)

}

Weitere Anwendungsfälle und Plattformen

In der Gemini Developer API-Dokumentation und in der Vertex AI-Dokumentation finden Sie nutzungsspezifische Anleitungen für andere Plattformen und Anwendungsfälle.

Hinweise zur Migration

Bei der Migration gilt Folgendes:

Wenn Sie den Gemini API-Schlüssel für die Gemini Developer API nicht mehr verwenden müssen, folgen Sie den Best Practices für die Sicherheit und löschen Sie ihn.

So löschen Sie einen API-Schlüssel:

  1. Öffnen Sie die Seite Google Cloud API-Anmeldedaten.

  2. Suchen Sie den API-Schlüssel, den Sie löschen möchten, und klicken Sie auf das Symbol Aktionen.

  3. Wählen Sie API-Schlüssel löschen aus.

  4. Wählen Sie im Modalfenster Anmeldedaten löschen die Option Löschen aus.

    Das Löschen eines API-Schlüssels dauert einige Minuten. Danach werden alle Anfragen, für die der gelöschte API-Schlüssel verwendet wird, abgelehnt.

Nächste Schritte