Gemini Developer API im Vergleich zu Vertex AI

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

Die Gemini Developer API bietet die schnellste Möglichkeit, auf Gemini basierende Anwendungen zu entwickeln, in die Produktion zu bringen und zu skalieren. Die meisten Entwickler sollten die Gemini Developer API verwenden, sofern keine speziellen Unternehmensfunktionen erforderlich sind.

Vertex AI bietet ein umfassendes Ökosystem von Funktionen und Diensten für Unternehmen, mit denen generative KI-Anwendungen auf der Google Cloud Platform erstellt und bereitgestellt werden können.

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 nebeneinander gestellte Codevergleiche zwischen der Gemini Developer API und Vertex AI-Schnellstarts für die Textgenerierung.

Python

Sie können sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste über die google-genai-Bibliothek zugreifen. Eine Anleitung zur Installation 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 sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste über die @google/genai-Bibliothek zugreifen. Eine Anleitung zur Installation 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 sowohl auf die Gemini Developer API als auch auf Vertex AI-Dienste über die google.golang.org/genai-Bibliothek zugreifen. Eine Anleitung zur Installation 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

Weitere Informationen zu anderen Plattformen und Anwendungsfällen finden Sie in den anwendungsfallspezifischen Anleitungen in der Gemini Developer API-Dokumentation und der Vertex AI-Dokumentation.

Hinweise zur Migration

Bei der Migration gilt Folgendes:

Wenn Sie Ihren Gemini API-Schlüssel für die Gemini Developer API nicht mehr benötigen, 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 Modal 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