API Gemini Developer e Vertex AI

Quando sviluppa soluzioni di AI generativa con Gemini, Google offre due prodotti API: l'API Gemini Developer e l'API Gemini Vertex AI.

L'API Gemini per gli sviluppatori offre il percorso più rapido per creare, implementare e scalare le applicazioni basate su Gemini. La maggior parte degli sviluppatori dovrebbe utilizzare l'API Gemini Developer, a meno che non sia necessario disporre di controlli aziendali specifici.

Vertex AI offre un ecosistema completo di funzionalità e servizi di livello enterprise per la creazione e il deployment di applicazioni di AI generativa supportate dalla piattaforma Google Cloud.

Di recente abbiamo semplificato la migrazione tra questi servizi. Sia l'API sviluppatore Gemini sia l'API Gemini di Vertex AI sono ora accessibili tramite l'SDK di IA generativa di Google unificato.

Confronto del codice

Questa pagina mostra un confronto affiancato del codice tra l'API Gemini Developer e le guide rapide di Vertex AI per la generazione di testo.

Python

Puoi accedere sia all'API per sviluppatori Gemini sia ai servizi Vertex AI tramite la libreria google-genai. Per istruzioni su come installare google-genai, consulta la pagina delle librerie.

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 di 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 e TypeScript

Puoi accedere sia all'API Gemini Developer sia ai servizi Vertex AI tramite la @google/genai libreria. Per istruzioni su come installare @google/genai, consulta la pagina delle librerie.

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 di 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();

Vai

Puoi accedere sia all'API Gemini Developer sia ai servizi Vertex AI tramite la google.golang.org/genai libreria. Per istruzioni su come installare google.golang.org/genai, consulta la pagina delle librerie.

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 di 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)

}

Altri casi d'uso e piattaforme

Per altre piattaforme e casi d'uso, consulta le guide specifiche per i casi d'uso nella documentazione dell'API per gli sviluppatori di Gemini e nella documentazione di Vertex AI.

Considerazioni sulla migrazione

Durante la migrazione:

Se non hai più bisogno di utilizzare la chiave API Gemini per l'API Gemini Developer, segui le best practice per la sicurezza ed eliminala.

Per eliminare una chiave API:

  1. Apri la pagina Credenziali API Google Cloud.

  2. Individua la chiave API che vuoi eliminare e fai clic sull'icona Azioni.

  3. Seleziona Elimina chiave API.

  4. Nella finestra modale Elimina credenziale, seleziona Elimina.

    L'eliminazione di una chiave API richiede alcuni minuti per la propagazione. Al termine della propagazione, tutto il traffico che utilizza la chiave API eliminata viene rifiutato.

Passaggi successivi