API Gemini Developer x Vertex AI

Ao desenvolver soluções de IA generativa com o Gemini, o Google oferece dois produtos de API: a API Gemini Developer e a API Gemini da Vertex AI.

A API Gemini Developer oferece o caminho mais rápido para criar, produzir e dimensionar aplicativos com tecnologia do Gemini. A maioria dos desenvolvedores deve usar a API Gemini Developer, a menos que haja necessidade de controles empresariais específicos.

A Vertex AI oferece um ecossistema abrangente de recursos e serviços prontos para empresas para criar e implantar aplicativos de IA generativa com tecnologia da plataforma Google Cloud.

Recentemente, simplificamos a migração entre esses serviços. Agora, a API Gemini Developer e a API Gemini da Vertex AI podem ser acessadas pelo SDK da IA generativa do Google unificado.

Comparação de código

Esta página tem comparações lado a lado de código entre a API Gemini Developer e os guias de início rápido da Vertex AI para geração de texto.

Python

É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI usando a biblioteca google-genai. Consulte a página Bibliotecas para instruções sobre como instalar 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 da 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

É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI usando a biblioteca @google/genai. Consulte a página bibliotecas para instruções sobre como instalar @google/genai.

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 da 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

É possível acessar a API Gemini Developer e os serviços da Vertex AI usando a biblioteca google.golang.org/genai. Consulte a página bibliotecas para instruções sobre como instalar google.golang.org/genai.

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 da 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)

}

Outros casos de uso e plataformas

Consulte os guias específicos de casos de uso na documentação da API Gemini Developer e na documentação da Vertex AI para outras plataformas e casos de uso.

Considerações sobre a migração

Ao migrar:

  • Você precisa usar contas de serviço do Google Cloud para autenticar. 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.

  • As regiões compatíveis podem ser diferentes entre a API Gemini Developer e a API Gemini da Vertex AI. Confira a lista de regiões compatíveis com 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 usar sua chave de API Gemini para a API Gemini Developer, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave.

Para excluir uma chave de API:

  1. Abra a página Credenciais da API Google Cloud.

  2. Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações.

  3. Selecione Excluir chave de API.

  4. 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