SDKs do Google Gen AI

O novo SDK Google Gen AI oferece uma interface unificada para o Gemini 2.0 pela API Gemini para desenvolvedores e pela API Gemini na Vertex AI. Com poucas exceções, o código executado em uma plataforma é executado nas duas. Isso significa que você pode criar protótipos de um aplicativo usando a API Developer e migrar o aplicativo para a Vertex AI sem reescrever o código.

O SDK de IA generativa também oferece suporte aos modelos Gemini 1.5.

Python

O SDK da Google Gen AI para Python está disponível no PyPI e no GitHub:

Para saber mais, consulte a referência do SDK para Python (abre em uma nova guia).

Guia de início rápido

1. Importar a biblioteca

from google import genai

2. Criar um cliente

Escolha uma das opções a seguir, dependendo se você está usando a Vertex AI no modo expresso ou não.

  • Criar um cliente para a Vertex AI (com todos os recursos e serviços Google Cloud )

    Especifique o ID e o local do projeto ao criar o cliente.

    client = genai.Client(
    vertexai=True, project='your-project-id', location='us-central1'
)

  • Criar um cliente para a Vertex AI no modo expresso

    Se você estiver usando a Vertex AI no modo expresso, primeiro crie uma chave de API. Especifique sua chave de API ao criar o cliente.

    client = genai.Client(
    vertexai=True, api_key='your-api-key'
)

3. Gerar conteúdo

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-1.5-pro-002', contents='What is your name?'
)
print(response.text)

Go

O SDK do Google Gen AI para Go está disponível em go.dev e GitHub:

Guia de início rápido

1. Importar bibliotecas

import "google.golang.org/genai"

2. Criar um cliente

client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
    Project:  project,
    Location: location,
    Backend:  genai.BackendVertexAI,
})

3. Gerar conteúdo

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