Gemini Developer API बनाम Vertex AI

Gemini की मदद से जनरेटिव एआई (AI) के समाधान बनाते समय, Google दो एपीआई प्रॉडक्ट उपलब्ध कराता है: Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API.

Gemini Developer API की मदद से, Gemini के साथ काम करने वाले ऐप्लिकेशन को तेज़ी से बनाया जा सकता है, उसे प्रोडक्शन में लाया जा सकता है, और बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किया जा सकता है. ज़्यादातर डेवलपर को Gemini Developer API का इस्तेमाल करना चाहिए. हालांकि, अगर उन्हें एंटरप्राइज़ के लिए खास कंट्रोल की ज़रूरत है, तो वे ऐसा कर सकते हैं.

Vertex AI, एंटरप्राइज़ के लिए तैयार सुविधाओं और सेवाओं का एक बेहतरीन नेटवर्क उपलब्ध कराता है. इनकी मदद से, जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाए जा सकते हैं और उन्हें Google Cloud Platform पर डिप्लॉय किया जा सकता है.

हमने हाल ही में, इन सेवाओं के बीच माइग्रेट करने की प्रोसेस को आसान बनाया है. Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API, अब एक ही Google Gen AI SDK के ज़रिए ऐक्सेस किए जा सकते हैं.

कोड की तुलना करना

इस पेज पर, टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Gemini Developer API और Vertex AI के क्विकस्टार्ट के कोड की तुलना की गई है.

Python

google-genai लाइब्रेरी की मदद से, Gemini Developer API और Vertex AI की सेवाओं, दोनों को ऐक्सेस किया जा सकता है. google-genai इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज पर जाएं.

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)

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

@google/genai लाइब्रेरी की मदद से, 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 देखें.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

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();

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();

शुरू करें

google.golang.org/genai लाइब्रेरी की मदद से, Gemini Developer API और Vertex AI की सेवाओं, दोनों को ऐक्सेस किया जा सकता है. google.golang.org/genai को इंस्टॉल करने का तरीका जानने के लिए, लाइब्रेरी पेज देखें.

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, &genai.ClientConfig{
    APIKey:  apiKey,
    Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  // Call the GenerateContent method.
  result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)

}

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 के हिसाब से बनी गाइड देखें.

माइग्रेशन से जुड़ी बातें

माइग्रेट करने पर:

• पुष्टि करने के लिए, आपको Google Cloud के 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 है 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, काम करने वाले इलाकों में अंतर हो सकता है. Google Cloud पर जनरेटिव एआई की सुविधा जिन देशों/इलाकों में उपलब्ध है उनकी सूची देखें.

• Google AI Studio में बनाए गए सभी मॉडल को Vertex AI में फिर से ट्रेनिंग देनी होगी.

अगर आपको अब Gemini Developer API के लिए, Gemini API पासकोड का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा के सबसे सही तरीकों का पालन करके उसे मिटाएं.

एपीआई पासकोड मिटाने के लिए:

1. Google Cloud API के क्रेडेंशियल पेज को खोलें.

2. वह एपीआई पासकोड ढूंढें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, कार्रवाइयां आइकॉन पर क्लिक करें.

3. एपीआई पासकोड मिटाएं को चुनें.

4. क्रेडेंशियल मिटाएं मॉडल में, मिटाएं को चुनें.

   एपीआई पासकोड मिटाने के बाद, उसे लागू होने में कुछ मिनट लगते हैं. प्रोपेगेशन 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 में जनरेटिव एआई के सलूशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Vertex AI पर जनरेटिव एआई की खास जानकारी देखें.