ราคาและวิธีการใช้งาน Google Gemini 2.0 API

แบบจำลอง AI ของ Google Gemini 2.0 กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการพัฒนา AI โดยนำเสนอความสามารถอันทรงพลังสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ส่วนสำคัญในการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองเหล่านี้คือการทำความเข้าใจ ราคา Gemini API และวิธีการรวมเข้ากับโปรเจกต์ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

Gemini API คืออะไร

Gemini API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงแบบจำลอง AI เชิงกำเนิดล่าสุดของ Google ทำให้ง่ายต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วย API นี้ ธุรกิจและนักพัฒนาสามารถรวมความสามารถ AI อันทรงพลังเข้ากับผลิตภัณฑ์ของตนได้ ซึ่งช่วยเพิ่มระบบอัตโนมัติ การสร้างเนื้อหา และการโต้ตอบกับผู้ใช้

API รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา ได้แก่:

Python
Node.js
Go
Dart (Flutter)
Android
Swift
Web

ด้วยการผสานรวมเหล่านี้ นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากแบบจำลอง AI เช่น Gemini 2.0 Flash, Flash-Lite และ Pro ซึ่งแต่ละแบบมีข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครในแง่ของประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และราคา

ราคา Gemini API: สิ่งที่คุณต้องรู้

Google ได้เปิดตัวระดับราคาหลายระดับสำหรับผู้ใช้ Gemini API เพื่อตอบสนองการใช้งานในระดับต่างๆ ในฐานะส่วนหนึ่งของการอัปเดตเหล่านี้ Gemini 2.0 Flash และ 2.0 Flash-Lite ยังคงขับเคลื่อนการลดต้นทุนโดยการใช้ราคาเดียวต่อประเภทอินพุต ซึ่งช่วยลดความแตกต่างก่อนหน้านี้ระหว่างคำขอบริบทสั้นและยาวใน Gemini 1.5 Flash การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ทั้ง 2.0 Flash และ Flash-Lite คุ้มค่ากว่า Gemini 1.5 Flash ในเวิร์กโหลดบริบทแบบผสม แม้ว่าจะให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นก็ตาม

ราคาสำหรับ Gemini 2.0 Flash

ราคาสำหรับ Gemini 2.0 Flash-Lite

แผนสำหรับองค์กร

สำหรับธุรกิจที่ต้องการการปรับใช้ AI ในวงกว้าง Google เสนอ แผนสำหรับองค์กรแบบกำหนดเอง พร้อมการสนับสนุนเฉพาะ การรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น และรูปแบบการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่น

การทำความเข้าใจระดับราคาเหล่านี้สามารถช่วยให้นักพัฒนาและธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน API ของตนในขณะที่จัดการต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีใช้ Gemini API

การเริ่มต้นใช้งาน Gemini API นั้นง่ายดาย ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งไลบรารี Gemini API

สำหรับผู้ใช้ Python (Python 3.9+) ให้ติดตั้งแพ็คเกจ google-genai โดยใช้คำสั่ง pip ต่อไปนี้:

pip install -q -U google-genai

ขั้นตอนที่ 2: สร้าง API Key

ก่อนทำการร้องขอ API คุณต้อง สร้าง API key จาก Google AI Studio คีย์นี้จะตรวจสอบสิทธิ์คำขอของคุณและช่วยให้คุณเข้าถึงแบบจำลองต่างๆ ได้

ความปลอดภัยของ API Key: เมื่อสร้าง API key สิ่งสำคัญคือต้องรักษาความปลอดภัย API key ไม่ควรแชร์หรือฝังไว้ในโค้ดที่เข้าถึงได้แบบสาธารณะ เนื่องจากอาจนำไปสู่การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและอาจเกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยได้ เก็บ API key อย่างปลอดภัยเสมอและปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

ขั้นตอนที่ 3: ทำคำขอแรกของคุณ

ใช้เมธอด generate_content เพื่อส่งคำขอไปยัง Gemini API:

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works"
)
print(response.text)

การเรียกใช้สคริปต์ Gemini API ใน Apidog

Apidog ช่วยให้คุณทดสอบคำขอ API ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ Python แบบเต็ม เพื่อเรียกใช้ คำขอ Gemini API ของคุณใน Apidog ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

ขั้นตอนที่ 1 เปิด Apidog

เปิด Apidog บนคอมพิวเตอร์ของคุณ หรือเปิด เวอร์ชันเว็บ
สร้าง โปรเจกต์ API ใหม่ (หรือเปิดโปรเจกต์ที่มีอยู่)

button

ขั้นตอนที่ 2 สร้างคำขอใหม่

คลิก "คำขอใหม่"
ตั้งค่า method ของคำขอเป็น POST
ป้อน endpoint API:

https://generativelanguage.googleapis.com/v1/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY

🔹 แทนที่ YOUR_API_KEY ด้วย Google API key ของคุณ

ขั้นตอนที่ 3 กำหนดค่า Headers

ไปที่แท็บ Headers และเพิ่ม:

Key	Value
`Content-Type`	`application/json`

ขั้นตอนที่ 4 ตั้งค่า Request Body

สลับไปที่แท็บ Body และเลือก raw JSON จากนั้นป้อน:

{
  "contents": [{"parts": [{"text": "Explain how AI works"}]}]
}

ขั้นตอนที่ 5 ส่งคำขอ

คลิก "ส่ง" เพื่อทดสอบ API
การตอบสนองจะปรากฏในแท็บ Response

ขั้นตอนที่ 6 ตรวจสอบการตอบสนอง

คุณควรเห็นการตอบสนอง JSON พร้อมข้อความที่สร้างโดย AI:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "AI, or artificial intelligence, refers to..."
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

ข้อความที่สร้างขึ้นจะอยู่ภายใต้ "text" ในการตอบสนอง

ตัวเลือก: บันทึก & นำคำขอมาใช้ใหม่

คลิก "บันทึก" เพื่อจัดเก็บคำขอสำหรับการใช้งานในอนาคต
คุณสามารถสร้าง คำขอ API หลายรายการ และจัดระเบียบเป็นคอลเลกชันได้

การเรียกใช้สคริปต์ Gemini AI ใน VS Code

ในการเรียกใช้สคริปต์โดยใช้ Google's Gemini API ใน VS Code ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

ขั้นตอนที่ 1 ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็น

ก่อนเรียกใช้สคริปต์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งแพ็คเกจ google-generativeai แล้ว:

pip install google-generativeai

ขั้นตอนที่ 2 บันทึกสคริปต์ของคุณ

สร้างไฟล์ Python ใหม่ (เช่น googlemodel.py) และเพิ่มโค้ดต่อไปนี้:

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works"
)
print(response.text)

🔹 แทนที่ "YOUR_API_KEY" ด้วย Gemini API key ของคุณ

ขั้นตอนที่ 3 ตั้งค่า VS Code และเรียกใช้สคริปต์

เปิด VS Code และไปที่โฟลเดอร์ที่มีสคริปต์ของคุณ
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าติดตั้ง Python และตั้งค่าอย่างถูกต้องใน VS Code
เปิด Terminal (Ctrl + ~) และเรียกใช้:

python googlemodel.py

สคริปต์ของคุณควรสร้างการตอบสนองจาก Gemini AI

ตัวอย่างง่ายๆ นี้แสดงให้เห็นวิธีการสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ Gemini 2.0 Flash

ขั้นตอนที่ 4: เลือกแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

แบบจำลองที่แตกต่างกันทำหน้าที่เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน:

Flash-Lite – เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่คุ้มค่า
Flash – สร้างสมดุลระหว่างความเร็วและประสิทธิภาพ
Pro – ปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลและงานที่ซับซ้อน

ด้วยการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดในขณะที่ควบคุมต้นทุนได้

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน API เพื่อประสิทธิภาพด้านต้นทุน

เพื่อให้แน่ใจว่าคุณกำลังใช้ Gemini API อย่างคุ้มค่า ให้พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

ใช้พรอมต์ที่มีประสิทธิภาพด้านโทเค็น – จัดโครงสร้างแบบสอบถามอย่างรัดกุมเพื่อลดการเรียก API
Batch Requests – ประมวลผลอินพุตหลายรายการในการเรียก API เดียวเพื่อลดต้นทุน
ตรวจสอบการใช้งาน – ติดตามการใช้ API ผ่านคอนโซล Google Cloud
ทดลองใช้ Free Tiers – ทดสอบ API ก่อนปรับขนาดเป็นแผนชำระเงิน

การพัฒนาและความก้าวหน้าในอนาคตของ AI

ด้วยการลงทุนอย่างต่อเนื่องของ Google ในด้าน AI Gemini API คาดว่าจะแนะนำ:

Multimodal Reasoning – การรวมความเข้าใจข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ
คุณสมบัติระบบอัตโนมัติที่ได้รับการปรับปรุง – ปรับปรุงการดำเนินงานทางธุรกิจ
การปรับปรุงความปลอดภัย – ปกป้องข้อมูลผู้ใช้ด้วยการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งขึ้น

ความก้าวหน้าเหล่านี้จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของ API ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI

บทสรุป

Google Gemini API มอบความสามารถ AI เชิงกำเนิดอันทรงพลัง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในหลายอุตสาหกรรม การทำความเข้าใจโครงสร้างราคาช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดของ AI ด้วยการผสานรวมที่ง่ายดายและราคาที่ยืดหยุ่น Gemini API เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับทุกคนที่ต้องการรวม AI ที่ล้ำสมัยเข้ากับโปรเจกต์ของตน

ด้วยการสำรวจคุณสมบัติของ API นักพัฒนาสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ และก้าวนำหน้าในภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงไป ไม่ว่าคุณจะเป็นสตาร์ทอัพหรือองค์กร Gemini API มอบเครื่องมือที่จำเป็นในการสร้างโซลูชันที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งขับเคลื่อนด้วย AI

button