從 Gemini Developer API 遷移至 Vertex AI 中的 Gemini API

如果你是 Gemini 新手，使用快速入門導覽課程是快速上手的最佳方式。

不過，隨著生成式 AI 解決方案日趨成熟，您可能需要一個平台，以便建構及部署端對端生成式 AI 應用程式和解決方案。Google Cloud 提供全方位的工具生態系統，協助開發人員運用生成式 AI 的強大功能，從應用程式開發的初始階段，到應用程式部署、應用程式代管，以及大規模管理複雜資料，都能得心應手。

Google Cloud 的 Vertex AI 平台提供全套機器學習運作工具，可簡化 AI 模型的用量、部署和監控作業，提升效率和可靠性。此外，與資料庫、DevOps 工具、記錄、監控和 IAM 的整合，可提供全面性的方法，管理整個生成式 AI 生命週期。

Google Cloud 產品的常見用途

以下列舉幾個常見用途，非常適合使用 Google Cloud 產品。

Gemini 開發人員 API 與 Vertex AI 中的 Gemini API 的差異

下表列出 Gemini Developer API 和 Vertex AI Gemini API 的主要差異，協助您根據用途選擇合適的選項：

功能 Gemini Developer API Vertex AI Gemini API
端點名稱 generativelanguage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
註冊 Google 帳戶 Google Cloud 帳戶 (已同意條款並完成帳單設定)
驗證 API 金鑰 Google Cloud 服務帳戶
使用者介面遊樂場 Google AI Studio Vertex AI Studio
API 和 SDK 伺服器和行動/網頁用戶端 SDK
  • 伺服器：Python、Node.js、Go、Dart、ABAP
  • 行動/網路用戶端：Android (Kotlin/Java)、Swift、Web、Flutter
 伺服器和行動/網頁用戶端 SDK
  • 伺服器：Python、Node.js、Go、Java、ABAP
  • 行動/網路用戶端 (透過 Firebase 中的 Vertex AI)： Android (Kotlin/Java)、Swift、網頁、Flutter
免費使用 API 和 SDK 是， 視情況 新使用者可享 $300 美元的 Google Cloud 抵免額
配額 (每分鐘要求數) 視模型和定價方案而異 (請參閱詳細資訊) 因型號和地區而異 (請參閱詳細資訊)
企業支援 否 客戶加密金鑰
虛擬私有雲
資料落地
資料存取透明化
應用程式代管的可擴充基礎架構
資料庫和資料儲存空間
機器學習運作 否 在 Vertex AI 上執行完整的 MLOps (例如：模型評估、模型監控、模型登錄)

遷移至 Vertex AI 的 Gemini API

本節說明如何從 Gemini Developer API 遷移至 Vertex AI 的 Gemini API。

遷移時的注意事項

遷移時請注意下列事項：

  • 你可以使用現有的 Google Cloud 專案 (也就是用來產生 Gemini API 金鑰的專案)，也可以建立新的Google Cloud 專案。

  • Gemini Developer API 和 Vertex AI 的 Gemini API 支援的區域可能有所不同。如需支援生成式 AI 的 Google Cloud地區清單，請參閱這篇文章。

  • 在 Google AI Studio 中建立的模型必須在 Vertex AI 中重新訓練。

開始使用 Vertex AI Studio

視您是否已有 Google Cloud 帳戶或初次使用 Google Cloud，遷移至 Vertex AI 中的 Gemini API 的程序會有所不同。

如要瞭解如何遷移至 Vertex AI 中的 Gemini API，請根據 Google Cloud 帳戶狀態點選下列其中一個分頁標籤：

已使用 Google Cloud

  1. 登入 Google AI Studio。

  2. 按一下左側導覽窗格底部的「使用 Google Cloud 上的 Vertex AI 建構」。

    系統會開啟「免費試用 Vertex AI 和 Google Cloud」頁面。

  3. 按一下「同意並繼續」。

    系統會顯示「開始使用 Vertex AI Studio」對話方塊。

  4. 如要啟用執行 Vertex AI 所需的 API，請點選「同意並繼續」。

    系統會顯示 Vertex AI 控制台。如要瞭解如何從 Google AI Studio 遷移資料，請參閱「遷移提示詞」。

初次使用 Google Cloud

  1. 登入 Google AI Studio。

  2. 按一下左側導覽窗格底部的「使用 Google Cloud 上的 Vertex AI 建構」。

    「建立帳戶即可開始使用 Google Cloud」頁面隨即開啟。

  3. 按一下「同意並繼續」。

    系統會顯示「完成身分驗證」頁面。

  4. 按一下「開始免費試用」。

    系統會顯示「開始使用 Vertex AI Studio」對話方塊。

  5. 如要啟用執行 Vertex AI 所需的 API，請點選「同意並繼續」。

  6. 選用：如要瞭解如何從 Google AI Studio 遷移資料，請參閱本頁面的「遷移提示」一節。

Python：遷移至 Vertex AI 的 Gemini API

下列各節會顯示程式碼片段，協助您遷移 Python 程式碼，改用 Vertex AI 中的 Gemini API。

設定 Vertex AI Python SDK

在 Vertex AI 上，您不需要 API 金鑰。而是使用 IAM 存取權管理 Gemini on Vertex AI，控管使用者、群組或服務帳戶透過 Vertex AI SDK 呼叫 Gemini API 的權限。

驗證方式有很多種，但要在開發環境中驗證，最簡單的方法是安裝 Google Cloud CLI，然後使用使用者憑證登入 CLI。

如要對 Vertex AI 進行推論呼叫，請務必確認使用者或服務帳戶具備 Vertex AI 使用者角色。

安裝用戶端的程式碼範例

Gemini Developer API Vertex AI 的 Gemini API 
# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY="API_KEY"
genai.configure(api_key=API_KEY)
        
# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-genai

from google import genai

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"  # e.g. us-central1
client = genai.Client(project=PROJECT_ID, location=LOCATION, vertexai=True)

根據文字提示生成文字的程式碼範例

Gemini Developer API Vertex AI 的 Gemini API 
model = GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        
from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
#
# Here's a simplified overview:
# ...

使用文字和圖片生成文字的程式碼範例

Gemini Developer API Vertex AI 的 Gemini API 
import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

image = PIL.Image.open("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is this picture?", image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        
from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        "What is shown in this image?",
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The image shows a flat lay of blueberry scones arranged on parchment paper. There are ...

產生多輪對話的程式碼範例

Gemini Developer API Vertex AI 的 Gemini API 
model = GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        
from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, ModelContent, Part, UserContent

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    history=[
        UserContent(parts=[Part(text="Hello")]),
        ModelContent(
            parts=[Part(text="Great to meet you. What would you like to know?")],
        ),
    ],
)
response = chat_session.send_message("Tell me a story.")
print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a story for you:
# ...

將提示遷移至 Vertex AI Studio

Google AI Studio 提示資料會儲存在 Google 雲端硬碟資料夾中。本節說明如何將提示遷移至 Vertex AI Studio。

  1. 開啟 Google 雲端硬碟。
  2. 前往儲存提示的 AI_Studio 資料夾。 Google 雲端硬碟中的提示位置

  3. 將提示從 Google 雲端硬碟下載到本機目錄。

  4. 在 Google Cloud 控制台中開啟 Vertex AI Studio。

  5. 在「Vertex AI」選單中，按一下「提示管理」。

  6. 按一下「匯入提示」。

  7. 在「提示檔案」欄位中，按一下「瀏覽」，然後從本機目錄選取提示。

    如要大量上傳提示，請手動將提示合併為單一 JSON 檔案。

  8. 按一下「上傳」。

    提示會上傳至「我的提示」分頁。

將訓練資料上傳至 Vertex AI Studio

如要將訓練資料遷移至 Vertex AI，請將資料上傳至 Cloud Storage bucket。詳情請參閱「微調簡介 」。

刪除未使用的 API 金鑰

如果不再需要使用 Gemini API 金鑰存取 Gemini Developer API，請遵循安全性最佳做法刪除金鑰。

如要刪除 API 金鑰，請按照下列步驟操作：

  1. 開啟「API 憑證」Google Cloud 頁面。

  2. 找到要刪除的 API 金鑰，然後點選「動作」圖示。

  3. 選取「刪除 API 金鑰」。

  4. 在「刪除憑證」模式中，選取「刪除」。

    刪除 API 金鑰需要幾分鐘的時間才會生效。作業完畢後，凡是使用已刪除 API 金鑰的流量都會遭拒。

後續步驟