Google 最近一年來承受著 OpenAI 帶來的極大壓力，感覺公司內部不斷重組，產品名稱也是一直在變化。由於我最近花了比較多時間在研究 Google 的 Gemini 技術，過程一直不斷被「命名」苦惱，直到最近才比較清楚整個來龍去脈。這篇文章我打算來整理一下 Google 的 Gemini 到底推出過多少「相似」的名稱，包含分類方式、產品名稱、舊名稱、新名稱、變化的名稱、套件名稱、模型名稱、工具名稱、函式庫名稱等等，坐好啊，馬上起飛！😅
一個主軸
幾本上 Google 的 AI 產品線非常大，不過 Gemini 是屬於 Generative AI 這個分支下的產品，完全是生成式 AI 的範疇。
在這個主軸上，你可能會看到三種不同的說法：
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Generative AI
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Google Cloud generative AI
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Google Cloud Generative AI (大小寫我視為不同)
讓消費者體驗 AI 的產品
為了讓所有人都能體驗 Google AI 的強大，Google 也推出了一個消費者體驗的網站，名叫：Gemini
如果我們提到 Gemini AI 的話，通常講的並不是 API 服務，而是這個給消費者的網站！
給開發者的 API 服務
基本上 Google 提供的 Gemini API 有兩大分類：
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Google AI Gemini API (消費級) (沒有品質保證)
官網: https://ai.google.dev/
免費，限制 60 QPM (Queries Per Minute)
其他可能的別名: Gemini API on Google AI
單講 Gemini API 可能容易讓人誤解，因為這是一種比較籠統的說法，不過通常代表 Google AI Gemini API 這種。
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Vertex AI Gemini API (企業級) (有品質保證)
官網: https://cloud.google.com/vertex-ai/
需綁定 GCP 付款帳戶，依照呼叫的 Tokens 數計費。
其他可能的別名:
Gemini API on Vertex AIGemini API in Google Cloud Vertex AIGoogle Cloud Vertex AI Gemini API
備註: 在應用程式開發的領域中單講 Gemini AI 其實是不太精準的寫法，我們不會在用 API 的時候使用這個名字，但偶爾會看到有人這樣寫。( AI 與 API 傻傻分不清楚? )
Gemini 提供了三種模型大小，但目前只有一種有公開：
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Gemini Nano (未公開)
微型生成式模型，專為移動裝置和邊緣裝置而設計。
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Gemini Pro (已有 API 可使用)
介於規模與效能之間的生成式模型，已公開。
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Gemini Ultra (未公開)
目前規模最大的 Gemini 生成式模型。
Gemini 提供的模型主要分成三種，在「模型代碼」方面各有不同的命名方式：
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最新版 ( Latest )
最前沿版本。基礎模型會定期更新，也可能為預覽版本。僅供「探索性測試」應用程式和「原型」使用此版本。
命名方式: <model>-<generation>-<variation>-latest
命名範例: gemini-1.0-pro-latest
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最新穩定版 ( Latest stable )
最新穩定版本。
命名方式: <model>-<generation>-<variation>
命名範例: gemini-1.0-pro
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特定穩定版 ( Stable )
特定的穩定模型版本。
命名方式: <model>-<generation>-<variation>-<version>
命名範例: gemini-1.0-pro-001
Gemini 的模型還擁有許多變體(variations)，各自擁有不同的能力與限制，建議到 Model variations 查看細節。
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Gemini 1.5 Pro (Preview only)
多模態模型，可輸入文字和圖像，並生成相關的文字。
模型代碼: models/gemini-1.5-pro
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Gemini Pro
文字模型，只能輸入文字，並生成相關的文字。
模型代碼: models/gemini-pro
- 最新版:
gemini-1.0-pro-latest
- 最新穩定版:
gemini-1.0-pro
- 特定穩定版:
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Gemini 1.0 Pro Vision
多模態模型，可輸入文字和圖像，並生成相關的文字。
模型代碼: models/gemini-pro-vision
- 最新版:
gemini-1.0-pro-vision-latest
- 最新穩定版:
gemini-1.0-pro-vision
- 特定穩定版:
gemini-1.0-pro-vision-001
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Embedding
多模態模型，可輸入文字和圖像，並生成相關的文字。
模型代碼: models/embedding-001
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AQA (Attributed Question & Answering)
問答模型，可輸入文字，並生成相關的文字。
模型代碼: models/aqa
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PaLM 2
這是 Gemini 前一代的語言模型。
- 最新版:
text-bisontext-bison-32k
- 特定穩定版:
text-bison-32k@002text-bison@001text-bison@002text-unicorn@001
Gemini 的 API 也有區分版本，不過這裡的版本是指 API 的版本，不是模型的版本。
我以我常用的 API 端點為例，我基本上用的是 v1beta 版本，可以體驗比較多功能，例如 Generate Content - Function calls：
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.0-pro-001:generateContent?key={ApiKey}
所以在呼叫 Gemini API 時，要注意你呼叫的 API 端點上使用的版本：
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v1
穩定版本。在呼叫 Vertex AI Gemini API 的時候，由於會用在生產環境，所以通常都是用 v1 穩定版本。
穩定版本中的功能在主要版本的生命週期內都獲得完整支持。
如果存在重大變更，將創建下一個主要版本，並在合理時間後棄用現有版本。次要變更可能會引入到 API 中，而不會更改主要版本號。
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v1beta
此版本包含可能正在開發的搶鮮體驗功能，目前大多數 Google AI Gemini API 的 API 都是以 v1beta 為主。
v1beta 可能會快速迭代更新且存在重大變更。也不能保證 Beta 版本中的功能會遷移到穩定版本。
由於其不穩定性，您不應使用此版本啟動生產環境的應用程式。
完整的清單可以看 API versions explained 文件。
Gemini 的 API 實驗工具
Google 提供了一個專門為開發人員打造的實驗工具，讓開發者可以在瀏覽器中直接體驗 Gemini 的 API 功能，不過，他也直接分成了兩套：
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Google AI Studio (舊名: MakerSuite )
這是一個網頁版的實驗工具，可以直接在瀏覽器中體驗 Google AI Gemini API 的各種能力。
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Vertex AI Studio
這是一個網頁版的實驗工具，可以直接在瀏覽器中體驗 Vertex AI Gemini API 的各種能力。
Geimin API 的 Python SDK
我們在 Google AI Studio 或 Vertex AI Studio 中體驗完 API 功能後，都有現成的 Get Code 功能，可以很方便的用來取得相對應的 Python 程式碼或 cURL 命令，不過兩個不同版本的 Python SDK 套件名稱差異還蠻大的。
總結
Gemini 這麼多種花式的命名，老實跟你說，連 Google 的官方文件也會寫錯，更別說初入 Google Cloud 叢林的小白兔了。😅
我在實驗的過程中，有很明顯的發現，Google AI Gemini API 真的相當不穩定，每天的狀況都不太一樣。但是相對的 Vertex AI Gemini API 就穩定多了，而且回應速度也非常穩定，我覺得可靠許多！
最後就是我個人使用 Gemini 的小小心得：
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給一般大眾的 Gemini 網站功能非常多，在輸入提示詞的時候，你的提示詞會被系統自動加料，所以基本上不太能用來做提示工程的相關實驗。
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Google AI Studio 雖然感覺上背後就是直接呼叫 Google AI Gemini API，但實際上有套了一層殼，Google 還是有在這個介面背後還是有偷偷做了一些事，應該是例外處理或負責任 AI 等過濾工作，但我無從得知他們實作做了哪些調整，總之跟我自己呼叫 API 的實際狀況是有差距的。
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Vertex AI Studio 也是同理，背後也是套了一層殼。
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即便兩套 AI Studio 都有套殼，但是拿來做提示工程的實驗是完全沒問題的！👍
相關連結
- Gemini
- Google AI Gemini API
- Vertex AI Gemini API
- 文件翻譯