Gemini की मदद से जनरेटिव एआई समाधान डेवलप करते समय, Google दो एपीआई प्रॉडक्ट उपलब्ध कराता है: Gemini Developer API और Vertex AI Gemini 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.
Vertex AI, 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 बनाया है. Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API, दोनों को अब Google Gen AI SDK के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है.
कोड की तुलना करना
इस पेज पर, Gemini Developer API और टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Vertex AI के क्विकस्टार्ट के बीच कोड की तुलना की गई है.
Python
google-genai
लाइब्रेरी के ज़रिए, Gemini Developer API और Vertex AI की सेवाओं, दोनों को ऐक्सेस किया जा सकता है. google-genai
को इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज पर जाएं.
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 और TypeScript
Gemini Developer API और Vertex AI की सेवाओं, दोनों को @google/genai
लाइब्रेरी के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. @google/genai
को इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.
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();
ऐप पर जाएं
Gemini Developer API और Vertex AI की सेवाओं, दोनों को google.golang.org/genai
लाइब्रेरी के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. google.golang.org/genai
को इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.
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)
}
इस्तेमाल के अन्य उदाहरण और प्लैटफ़ॉर्म
अन्य प्लैटफ़ॉर्म और इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, Gemini Developer API के दस्तावेज़ और Vertex AI 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, Vertex AI का दस्तावेज़ देखें.
आपके पास अपने मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल करने का विकल्प है. यह वही प्रोजेक्ट होना चाहिए जिसका इस्तेमाल आपने एपीआई पासकोड जनरेट करने के लिए किया था. इसके अलावा, आपके पास नया Google Cloud प्रोजेक्ट बनाने का विकल्प भी है.
Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API के लिए, उपलब्ध देशों या इलाकों की सूची अलग-अलग हो सकती है. Google Cloud पर जनरेटिव एआई की सुविधा इस्तेमाल करने के लिए, उपलब्ध देशों/इलाकों की सूची देखें.
Google AI Studio में बनाए गए सभी मॉडल को Vertex AI में फिर से ट्रेन करना होगा.
अगर आपको Gemini Developer API के लिए, Gemini API पासकोड का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा से जुड़े सबसे सही तरीके अपनाएं और इसे मिटाएं.
किसी एपीआई पासकोड को मिटाने के लिए:
Google Cloud API के क्रेडेंशियल पेज खोलें.
वह एपीआई पासकोड ढूंढें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, कार्रवाइयां आइकॉन पर क्लिक करें.
एपीआई पासकोड मिटाएं को चुनें.
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 कुंजी का इस्तेमाल करने वाले किसी भी ट्रैफ़िक को अस्वीकार कर दिया जाता है.
अगले चरण
- Vertex AI पर जनरेटिव एआई के समाधानों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Vertex AI पर जनरेटिव एआई की खास जानकारी देखें.