【Gemini】Gemini vs Vertex AI
vertex ai 與 gemini. 是什麼關係
簡單來說，Vertex AI 是「平台」，而 Gemini 是「模型」。
它們的關係可以類比為：Vertex AI 是「廚房（包含所有工具和設備）」，而 Gemini 是「最頂級的食材或主廚」。
以下是更詳細的關係拆解：
1. 定位上的不同
- Gemini (模型)： 是 Google 開發的最強大、最通用的人工智慧模型家族（包括 Gemini Ultra, Pro, Flash 等）。它具備多模態能力（能處理文字、圖片、影片、程式碼），是 AI 的「大腦」。
- Vertex AI (平台)： 是 Google Cloud 旗下的一個企業級機器學習 (ML) 平台。它的目的是幫助開發者和企業「管理、部署和擴展」AI 模型。
2. 合作方式：Gemini 運行在 Vertex AI 之上
當一個企業想要在自己的產品（例如手機 App、公司內部系統）中使用 Gemini 的能力時，他們通常會透過 Vertex AI 來達成：
- API 調用： 開發者透過 Vertex AI 提供的 API 來呼叫 Gemini 模型。
- 模型自定義 (Tuning)： 企業可以將自己的私有數據導入 Vertex AI，對 Gemini 進行「微調」，讓它更懂該公司的專業知識，而這些數據不會被拿去訓練 Google 的公共模型。
- 落地應用 (RAG)： 利用 Vertex AI 的工具（如向量搜尋），讓 Gemini 結合企業內部的文檔來回答問題（這稱為檢索增強生成）。
- 安全性與控管： Vertex AI 提供企業級的資料安全、隱私保護和權限管理，確保使用 Gemini 時符合法規。
3. 為什麼不直接用 Gemini，而要透過 Vertex AI？
如果你只是想聊天，你可以直接去 gemini.google.com。但如果你是企業或開發者，透過 Vertex AI 使用 Gemini 有以下好處：
- 資料隱私： 在 Vertex AI 中處理的資料，預設不會被 Google 用來訓練模型。
- 穩定性： 提供服務水準協議 (SLA) 保障，適合正式產品環境。
- 完整工具鏈： 除了 Gemini，Vertex AI 還有「模型花園」(Model Garden)，你也可以在那裡使用 Llama (Meta) 或其他開源模型。
- 監控與評估： 幫助你檢查 Gemini 回答的品質，是否有偏見或錯誤。
總結
- Gemini 是 Google 提供的強大 AI 引擎。
- Vertex AI 是 Google Cloud 提供的開發環境與工具箱。
- 關係： Vertex AI 是企業獲取、客製化並部署 Gemini 模型的主要管道。
一句話總結： Gemini 提供「智慧」，而 Vertex AI 提供「將這份智慧轉化為商業應用」所需的所有基礎設施。
使用gemini 問答，gemini cli，VertexAI 呼叫api 得到答案，比較三種模式
這三種模式代表了從「普通用戶」到「開發者」再到「企業級應用」的三種不同維度。以下是針對這三種模式的詳細比較：
1. Gemini 網頁版問答 (gemini.google.com)
這是最直觀的 B2C (消費者) 模式，類似於 ChatGPT 的網頁界面。
- 目標對象： 一般大眾、學生、辦公室職員、內容創作者。
- 介面： 圖形化網頁或 App 介面，支援多模態輸入（圖片、文件上傳）。
- 費用： 免費（Gemini Flash）或 月費訂閱制（Gemini Advanced / Ultra）。
- 資料隱私： 較低。 除非特別設定，否則對話內容可能會被 Google 用於改進模型（去識別化後的人工審核）。
- 功能特點：
- 整合 Google 生態系（讀取你的雲端硬碟、郵件、地圖、YouTube）。
- 具備較好的上下文對話管理。
- 無法進行大規模批次處理或程式整合。
2. Gemini CLI (命令行工具)
這通常是透過開源工具（如 gemini-cli）或 Google 提供的 SDK 自行封裝的 開發者測試 模式。
- 目標對象： 工程師、系統管理員、喜歡自動化的 Geek。
- 介面： 終端機 (Terminal)。通常底層呼叫的是 Google AI Studio (Gemini API)。
- 費用： 根據 API 使用量計費。目前 Google AI Studio 提供相當優渥的 免費額度（有頻率限制）。
- 資料隱私： 中等。API 使用規範通常優於網頁版，但仍需視 API 條款而定。
- 功能特點：
- 腳本化： 可以串接到 Shell 腳本中，批次處理本地檔案。
- 效率： 適合快速測試 Prompt 或在伺服器環境中進行簡單問答。
- 侷限： 適合單兵作戰，不適合部署為大規模商用服務。
3. Vertex AI 呼叫 API (Google Cloud)
這是 B2B (企業級) 模式，是 Google Cloud 平台的一部份。
- 目標對象： 企業開發團隊、數據科學家、需要將 AI 整合進 App 的公司。
- 介面： 程式碼 (Python, Node.js, Go, Java) 或 REST API。
- 費用： 隨收隨付 (Pay-as-you-go)。按 Token 數量計費，無免費版（僅有新帳號試用金）。
- 資料隱私： 最高（企業級保護）。 Google 承諾 「您的數據不會被用來訓練其底層模型」，且符合 SOC2, ISO 等合規認證。
- 功能特點：
- 完整生命週期管理： 包含微調 (Tuning)、模型評估、自動化部署 (MLOps)。
- 高可用性： 提供服務水準協議 (SLA) 保障穩定性。
- 整合性： 輕易結合雲端資料庫（BigQuery）、搜尋引擎（Vertex AI Search）實踐 RAG。
- 安全控管： 支援 IAM 權限控管、VPC 網路安全限制。
綜合對照表
| 特性 | Gemini 網頁版 | Gemini CLI (AI Studio) | Vertex AI API |
|---|---|---|---|
| 主要用途 | 日常對話、輔助辦公 | 開發測試、個人自動化 | 企業產品開發、商業化部署 |
| 操作難度 | 極低（會打字即可） | 中等（需配置環境與 API Key） | 高（需具備程式開發與雲端知識） |
| 隱私安全性 | 低（資料可能被拿去訓練） | 中（開發者條款保護） | 極高（企業級隱私，不訓練） |
| 自定義能力 | 低（僅能調整 System Instruction） | 中（可調整參數如 Temperature） | 極高（可微調模型、串接 RAG） |
| 穩定性/SLA | 無保障 | 無保障（可能隨時調整頻率限制） | 有 SLA 保障 |
| 費用 | 免費 或 月費制 | 免費限額 或 隨量計費 | 隨量計費（企業預算） |
我該選哪一個？
- 如果你想寫作業、寫 Email、整理雜亂的筆記： 請用 Gemini 網頁版。
- 如果你是工程師，想寫個小程式自動整理本地 100 個文字檔： 請用 Gemini CLI (或 Google AI Studio API)。
- 如果你要開發一個手機 App 給萬名用戶使用，或公司內部要處理敏感個資： 請務必使用 Vertex AI。
gemini 只是模型名稱，有可能改變？
所以未來gemini 被淘汰成 GGG 模型，名稱變了，但Vertex AI 仍叫Vertex AI ？
沒錯，這是軟體架構中「平台」與「內容物」的核心差異。
這可以從以下三個層次來理解為什麼 Vertex AI 的名稱會比 Gemini 更穩定：
1. 「貨架」與「商品」的關係
- Vertex AI 是「貨架（平台）」： 它是企業用來管理 AI 的一整套基礎設施。
- Gemini 是「商品（模型）」： 它是目前貨架上最強的主打產品。
- 未來： 就算 Google 開發出下一代更強的模型叫 "GGG"，Google 只需要把 GGG 放上 Vertex AI 的「模型花園 (Model Garden)」即可。對於企業客戶來說，他們不需要更換整個平台，只需要把 API 呼叫的路徑從
gemini-1.5-pro改成ggg-v1。
2. 歷史已經證明過這點
Google 的 AI 模型名稱換得很快，但平台的名稱相對穩定：
- 以前的模型： PaLM 2、LaMDA、BERT。
- 現在的模型： Gemini (Pro, Flash, Ultra)。
- 平台演進： 早期叫 Cloud AI Platform，後來整合並定名為 Vertex AI 後就一直沿用至今。
對企業來說，**「穩定性」**是第一考量。如果 Google 每換一個模型就換一次平台名稱，企業的工程師會瘋掉，因為所有的文件、權限設定和自動化流程都要重寫。
3. Vertex AI 裡不只有 Gemini
這也是為什麼 Vertex AI 不會輕易改名最重要的原因。在 Vertex AI 的「模型花園」裡，除了 Google 自家的 Gemini，還提供：
- Llama (Meta 的模型)
- Claude (Anthropic 的模型)
- Mistral (Mistral AI 的模型)
- Stable Diffusion (圖片生成模型)
因為 Vertex AI 是一個**「多模型平台」**，它的名字必須具備包容性。即使 Gemini 以後改名叫 GGG，或是 Google 決定不再開發自己的模型（假設），Vertex AI 依然可以作為一個託管其他公司模型的平台而存在。
總結
- Gemini 是品牌行銷與 AI 技術的名稱（容易隨技術迭代而改變）。
- Vertex AI 是雲端服務與企業解決方案的名稱（為了維護企業信任，通常會保持長期一致）。
你的直覺很對：
如果五年後 Google 推出了 "GGG" 模型，你大概率還是會進到 Vertex AI 的控制台，點選 "GGG" 來使用它。
【google gen ai SDK】 與 【 vertext ai SDK】差異
簡單來說：Google Gen AI SDK 是給「個人/開發者快速原型」用的；而 Vertex AI SDK 是給「企業/正式生產環境」用的。
以下是詳細的差異分析：
1. 背後運作的平台不同
- Google Generative AI SDK (
google-generativeai):- 對接的是 Google AI Studio。
- 這是一個輕量級的開發工具，讓你可以快速拿到 API Key 並開始測試模型。
- Vertex AI SDK (
google-cloud-aiplatform):- 對接的是 Google Cloud Platform (GCP)。
- 這是一個企業級的機器學習平台，整合了所有的雲端資源。
2. 身份驗證方式 (Authentication)
- Google Gen AI SDK:
- 使用 API Key。
- 非常簡單，就像你用 OpenWeather 或其他小工具一樣，貼上一行 Key 就能動。
- Vertex AI SDK:
- 使用 IAM (Identity and Access Management)、服務帳戶 (Service Account) 或 OAuth2。
- 你需要安裝 Google Cloud CLI (
gcloud)，設定專案 ID，處理權限認證。雖然麻煩，但對於大型團隊來說，這才安全。
3. 資料隱私與安全
- Google Gen AI SDK (AI Studio):
- 如果你使用的是免費版，Google 擁有在去識別化後，使用你的輸入/輸出來改善模型的權利。
- 適合測試、Demo、不具敏感性的個人專案。
- Vertex AI SDK:
- 預設不會將你的資料用於訓練模型。
- 提供企業級的加密、VPC 網路安全限制、以及合規性認證（如 HIPAA, GDPR）。
- 適合處理公司客戶資料、機密文件。
4. 功能廣度
- Google Gen AI SDK:
- 專注在「生產生 AI」本身（聊天、生成圖片、Embedding）。
- 功能比較單一、純粹。
- Vertex AI SDK:
- 除了生成 AI，它還包含整個 MLOps 流程。
- 你可以進行模型監控（看有沒有胡說八道）、模型比對、自動化流水線 (Pipelines)、部署到專屬端點 (Endpoint)。
- 支援更多模型（Llama, Claude 等等）。
5. 配額與穩定性 (Quota & SLA)
- Google Gen AI SDK:
- 免費額度很高，但每分鐘請求數 (RPM) 限制較嚴格。
- 不保證服務水準 (No SLA)。
- Vertex AI SDK:
- 付費使用，配額可以根據企業需求申請調高。
- 有 SLA (Service Level Agreement) 保證，如果系統掛了，Google 要賠錢或提供補償，這對商業營運至關重要。
快速比較表
| 特性 | Google Gen AI SDK | Vertex AI SDK |
|---|---|---|
| 主要平台 | Google AI Studio | Google Cloud (Vertex AI) |
| 驗證方式 | API Key (簡單) | IAM / Service Account (嚴謹) |
| 上手速度 | 極快 (1 分鐘) | 較慢 (需設定 GCP 專案) |
| 資料隱私 | 免費版可能被用於訓練 | 絕對不會被用於訓練 |
| 適用場景 | 個人作品、快速原型、Side Project | 企業級應用、商業產品、處理個資 |
| 庫名稱 (Python) | google-generativeai |
google-cloud-aiplatform |
我該如何選擇？
-
選 Google Gen AI SDK，如果：
- 你是學生或獨立開發者。
- 你想在 5 分鐘內寫出一個會說話的機器人 Demo。
- 你預算有限，想利用免費額度。
-
選 Vertex AI SDK，如果：
- 你正在為公司開發產品。
- 你的 App 每天會有成千上萬的人使用（需要高併發）。
- 你需要處理公司內部的敏感文件或客戶隱私。
- 你需要把 AI 跟 BigQuery、Cloud Storage 等 Google 雲端服務串聯。
一句話總結：
Google Gen AI SDK 是進入 Gemini 世界的快速捷徑；而 Vertex AI SDK 是在 Google 雲端蓋大樓的標準地基。