عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Gemini، تقدّم Google منتجَين من واجهات برمجة التطبيقات: Gemini Developer API وVertex AI Gemini API.
يوفر Gemini Developer API أسرع طريقة لإنشاء تطبيقات مستندة إلى Gemini، وتحويلها إلى منتجات، وتوسيع نطاقها. على معظم المطوّرين استخدام واجهة برمجة التطبيقات Gemini Developer API ما لم تكن هناك حاجة إلى عناصر تحكّم محدّدة للمؤسسات.
توفّر Vertex AI منظومة متكاملة شاملة من الميزات والخدمات الجاهزة للاستخدام في المؤسسات لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها، وهي تستند إلى "منصة Google Cloud".
لقد بسّطنا مؤخرًا عملية نقل البيانات بين هاتين الخدمتين. يمكن الآن الوصول إلى كل من واجهة Gemini Developer API وواجهة Vertex AI Gemini API من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) الموحّدة من Google للذكاء الاصطناعي التوليدي.
مقارنة الرموز
تعرض هذه الصفحة مقارنات بين الرموز البرمجية جنبًا إلى جنب بين Gemini Developer API و<0x0A>برامج التشغيل السريع لإنشاء النصوص في Vertex AI.
Python
يمكنك الوصول إلى كل من Gemini Developer API وخدمات Vertex AI من خلال مكتبة google-genai
. راجِع صفحة المكتبات
للحصول على تعليمات حول كيفية تثبيت google-genai
.
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 وTypeScript
يمكنك الوصول إلى كلّ من Gemini Developer API وخدمات Vertex AI من خلال @google/genai
المكتبة. راجِع صفحة المكتبات للحصول على تعليمات حول كيفية تثبيت @google/genai
.
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();
انتقال
يمكنك الوصول إلى كلّ من Gemini Developer API وخدمات Vertex AI من خلال google.golang.org/genai
المكتبة. راجِع صفحة المكتبات للحصول على تعليمات حول كيفية تثبيت google.golang.org/genai
.
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)
}
حالات الاستخدام والمنصات الأخرى
يمكنك الرجوع إلى الأدلة الخاصة بحالات الاستخدام على مستندات Gemini Developer API ومستندات Vertex AI لمزيد من المعلومات حول المنصات وحالات الاستخدام الأخرى.
اعتبارات نقل البيانات
عند نقل البيانات:
عليك استخدام حسابات خدمة Google Cloud للمصادقة. لمزيد من المعلومات، يمكنك الاطّلاع على مستندات Vertex AI.
يمكنك استخدام مشروعك الحالي على Google Cloud (المشروع نفسه الذي استخدمته لإنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات) أو يمكنك إنشاء مشروع جديد على Google Cloud.
قد تختلف المناطق التي تتوفّر فيها واجهة Gemini Developer API عن تلك التي تتوفّر فيها واجهة Vertex AI Gemini API. اطّلِع على قائمة المناطق التي يتوفّر فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.
يجب إعادة تدريب أي نماذج أنشأتها في Google AI Studio في Vertex AI.
إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح Gemini API لواجهة Gemini Developer API، اتّبِع أفضل ممارسات الأمان واحذفه.
لحذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات، اتّبِع الخطوات التالية:
افتح صفحة بيانات الاعتماد من Google Cloud API.
ابحث عن مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الذي تريد حذفه وانقر على رمز الإجراءات.
انقر على حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.
في النافذة المنبثقة حذف بيانات الاعتماد، انقر على حذف.
تستغرق عملية حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات بضع دقائق لنشره. بعد اكتمال عملية النقل، سيتم رفض أي زيارات تستخدم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المحذوف.
الخطوات التالية
- يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI لمعرفة المزيد عن حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI.