Google AI Studio

Qu’est-ce que Google AI Studio ?

Google AI Studio est une plateforme de développement d’expériences et d’applications en navigateur fournie par Google aux développeurs de Gemini. Les utilisateurs peuvent choisir directement des modèles, écrire des instructions système, télécharger du contenu multimodal, ajuster les paramètres de fonctionnement et tester les capacités de l’API Gemini.

La plateforme propose également le mode Build, qui permet de générer des applications Web complètes ou des applications Android natives à partir du langage naturel, puis de les visualiser et d’itérer dessus dans un navigateur. Une fois le prototype terminé, les développeurs peuvent obtenir le code, créer une clé API ou exporter le projet pour poursuivre le développement.

Fonctionnalités principales de Google AI Studio

• Expérience de modélisation :Changer de modèle Gemini disponible sur la page web pour comparer rapidement la qualité de réponse, la vitesse et les capacités de raisonnement.
• Instruction système :Définir le rôle, le ton, le format de sortie, les limites et les règles de la tâche, puis tester à plusieurs reprises par le biais de dialogues.
• Entrée multimodale :Gérer les types de contenu pris en charge tels que le texte, les images, l’audio, la vidéo, les PDF et le code.
• Paramètres de fonctionnement :Ajuster les paramètres du modèle, les paramètres de sécurité, le contexte et les configurations de génération.
• Sortie structurée :Permet au modèle de retourner des résultats conformes au schéma JSON spécifié, idéal pour l’extraction de données et le traitement par programme.
• Appel de fonction :Définir des fonctions et des paramètres externes pour que le modèle détermine quand appeler le système ou l’outil métier.
• Exécution du code :Permet au modèle d’exécuter du code contrôlé pour effectuer des calculs, des analyses de données et la génération de graphiques.
• Recherche d’atterrissage :Combiner des capacités de recherche comme Google Search pour générer des réponses plus proches des informations en temps réel.
• Live API：Tester les capacités de Gemini en matière d’audio à faible latence, de vidéo et d’interaction en temps réel.
• Get code：Convertir les prompts débogués en exemples d’appels en Python, JavaScript, REST, etc.
• Gestion de la clé API :Créer et gérer les projets et les clés nécessaires à la Gemini Developer API.
• Mode Build :Générer, exécuter et modifier des applications Web full-stack ou Android natives par le biais de dialogues.

Comparaison des modes Prompt et Build

Que peut faire le mode Build

• Création de site avec des prompts :Génère une application à plusieurs fichiers après la description des produits, des pages et des interactions, et affiche une prévisualisation en temps réel.
• Importation du projet :Il est possible d’importer du code existant depuis GitHub, afin que l’agent le comprenne et continue de le modifier.
• Exécution full-stack :L’application web comprend par défaut une interface frontend React et un serveur Node.js, permettant d’installer des dépendances npm.
• Gestion des clés :Conservez les clés API de tiers dans les paramètres du serveur afin d’éviter qu’elles ne soient exposées directement dans le code du navigateur.
• Intégration Firebase :Permet de connecter des applications Web à des fonctionnalités telles que Firestore et Firebase Authentication.
• Collaboration en temps réel :Le serveur peut gérer plusieurs états et scénarios de connexion en temps réel.
• Généré par Android :Créez un projet Gradle standard et visualisez l’application Kotlin dans l’émulateur cloud.
• Test du matériel :Permet d’installer les résultats de la compilation sur un appareil Android en mode débogage, via des navigateurs compatibles.
• Version de test :Il est possible de se connecter à Google Play Console pour publier sur la piste de test interne ; la publication en production officielle doit cependant être gérée depuis Play Console.

Types de prix de Google AI Studio et Gemini API

Google AI Studio offre lui-même un accès gratuit pour expérimenter, mais son fonctionnement est soumis à la disponibilité des modèles, aux restrictions géographiques et aux limites de vitesse. Une fois un projet payant créé, la Gemini API facture en fonction des modèles, des tokens d’entrée/sortie, de la génération de médias et d’outils supplémentaires ; il n’est pas possible d’en utiliser indéfiniment en achetant simplement une mensualité fixe.

La liste des modèles pour les niveaux gratuit, payant et entreprise n’est pas exactement identique. Les régions, les qualifications des comptes, les modèles en prévisualisation, les quotas et les méthodes de paiement peuvent varier ; il convient de se référer aux informations affichées en temps réel sur le projet AI Studio et la page des prix officiels.

Exemple de facturation API Gemini

Voici un exemple de tarification standard Gemini 3.6 Flash indiqué sur la page des prix officiels lors de la vérification, avec des valeurs exprimées en dollars par million de tokens. Les versions du modèle évoluent rapidement, il ne faut donc pas considérer ce tableau comme un tarif uniforme pour les autres modèles Gemini.

Le prix de référence pour le stockage en mémoire cache de ce modèle est de 1 dollar par heure pour 1 million de tokens. Pour la couche de paiement Standard, Google Search et Maps offrent 5 000 suggestions gratuites par mois ; au-delà, le prix de référence officiel est de 14 dollars par 1 000 requêtes de recherche.

Quelles sont les composantes des coûts API

• Entrer le Token :Les instructions du système, l’historique des conversations, le texte, les fichiers et le contexte des outils sont tous pris en compte.
• Token de sortie :La réponse du modèle et les tokens de réflexion générés par le modèle applicable peuvent être facturés ensemble.
• Cache de contexte :L’écriture ou la lecture dans le cache, ainsi que le stockage permanent, peuvent engendrer des frais distincts.
• Traitement par lots :Idéal pour les tâches en grande quantité ne nécessitant pas de réponse immédiate, il est généralement moins cher que les requêtes en temps réel standard.
• Génération par les médias :Les modèles d’images, de vidéos, de voix et de musique sont facturés séparément selon leurs unités respectives.
• Outil de mise à la terre :Google Search, Maps, etc. peuvent facturer en fonction du nombre de recherches une fois la version gratuite dépassée.
• Version du modèle :Le prix unitaire, le contexte et les limitations de Pro, Flash, Flash-Lite et du modèle de prévisualisation sont différents.
• Long dialogue :Chaque demande contient davantage de contenu historique, ce qui peut entraîner une consommation rapide de tokens dans une conversation continue.

Tutoriel de test des prompts

1. Conseil pour une création :Après vous être connecté, sélectionnez le modèle Gemini approprié et le prompt de type chat.
2. Écrire des instructions système :Définir les rôles, les tâches, le public cible, les interdictions, les exigences en matière de preuves et le format de sortie.
3. Ajouter un exemple :Fournir un ou deux exemples d’entrée/sortie de haute qualité pour aider le modèle à comprendre les normes.
4. Ajuster les paramètres :Configurez les paramètres du modèle, les options de sécurité et les outils nécessaires dans les paramètres d’exécution.
5. Couvrir les bordures :Tester les entrées normales, les questions vagues, le contenu trop long, les instructions malveillantes et les données vides.
6. Version comparative :Changer de modèle avec le même ensemble de test, et enregistrer la qualité, le délai, les tokens ainsi que les échecs.
7. Obtenir le code :Une fois les résultats stables, utilisez « Get code » pour exporter des exemples d’appel et enregistrez la clé du côté serveur.

Tutoriel sur la sortie structurée et les appels de fonction

1. Définissez d’abord les champs nécessaires à l’activité, les types de données, les champs obligatoires et les valeurs énumérées acceptables.
2. Activer la sortie structurée et configurer le schéma, puis tester les champs manquants à l’aide d’échantillons normaux et anormaux.
3. Lorsqu’il est nécessaire d’exécuter une action, il faut définir le nom de la fonction, son usage, ses paramètres et ses contraintes, afin d’empêcher le modèle d’exécuter directement des opérations à haut risque.
4. Une fois les paramètres de l’appel de fonction reçus, l’application effectue l’authentification, la vérification des permissions et la validation des données.
5. Exécuter la fonction du côté serveur, puis retourner le résultat au modèle pour générer une réponse finale lisible par l’utilisateur.
6. Ajouter une confirmation manuelle et des journaux d’audit pour les opérations de paiement, de suppression, d’envoi de messages et de publication externe.

Créer une application en mode Build

1. Sélectionner la plateforme :Décider, en mode Build, de générer une application Web ou une application Android native.
2. Décrire les besoins :Décrire les utilisateurs, les pages, les données, les permissions, les contraintes techniques et les critères d’acceptation.
3. Générer le projet :Commencez avec des suggestions vides, une galerie de modèles ou un projet GitHub importé.
4. Vérifier le code :Voir en même temps l’avant-visualisation en temps réel et l’étiquette Code pour vérifier les dépendances, les flux de données et l’emplacement des clés.
5. Itération itérative :Modifiez un seul objectif clair à la fois, et exécutez le processus principal après chaque changement.
6. Test de sécurité :Vérifier les connexions, les accès non autorisés, la validation des entrées, le traitement des erreurs et la fuite d’informations sensibles.
7. Export de déploiement :Télécharger ou synchroniser le code avant la publication en production, et mettre en place des processus de contrôle de version, de test et de surveillance.

À qui Google AI Studio est-il destiné ?

• Développeur d’IA :Débogage du modèle Gemini, appels d’outils, sortie structurée et requêtes multimodales.
• Manager de produit :Il n’est pas nécessaire de mettre en place un backend complet pour valider les fonctionnalités d’IA et les processus d’interaction.
• Équipes frontend et full-stack :Générer une application exécutable via le mode Build, puis l’intégrer au projet officiel.
• Développeur Android :Générer des prototypes Kotlin en langage naturel et les tester sur un simulateur cloud.
• Équipe des données :Vérifier les solutions d’extraction, de classification, de résumé et de traitement en masse des documents.
• Éducateurs et chercheurs :Découvrez les modèles multimodaux, l’ingénierie des prompts et les fonctionnalités de l’API Gemini.
• Équipe entrepreneuriale :Créer rapidement un prototype de démonstration, mais il reste nécessaire une mise en œuvre technique pour être déployé de manière fiable.

Avantages du produit

• Il est possible de tester les derniers modèles Gemini et leurs capacités multimodales sans installation locale ;
• Centraliser les instructions du système, les paramètres, les outils et les paramètres de sécurité dans une même interface d’expérience ;
• Il est possible d’exporter directement du code API multilingue, ce qui raccourcit le parcours de l’expérimentation au développement ;
• Le mode Build permet de générer des projets multi-fichiers frontend et backend et de les exécuter en temps réel ;
• Prend en charge l’import depuis GitHub, les dépendances npm, Firebase et les clés serveur ;
• Générer des projets Kotlin standard et Jetpack Compose pour Android ;
• Le cookbook officiel propose de nombreux exemples pour un démarrage rapide et des capacités de combinaison.

Précautions relatives à la confidentialité et à la sécurité des données

Selon les conditions supplémentaires officielles, lorsque les quotas gratuits de Google AI Studio et de la Gemini API relèvent de services sans frais, le contenu soumis et les réponses générées peuvent être utilisés pour fournir, améliorer et développer des produits, et peuvent faire l’objet d’une vérification par des équipes humaines. Il ne faut pas soumettre de données sensibles, confidentielles ou personnelles dans le cadre des services gratuits.

Pour les services payants de l’API Gemini, Google indique qu’il n’utilisera pas les prompts, les instructions système, le contenu en cache, les fichiers téléchargés ni les réponses pour améliorer le produit, mais qu’il enregistrera des données pendant une période limitée aux fins de la sécurité, de la prévention de l’abus et des exigences légales. Les conditions applicables peuvent varier selon la région.

• Ne pas stocker la clé API dans le code du navigateur, les paquets d’applications mobiles, les dépôts publics ou les captures d’écran ;
• Utiliser la capacité Secrets en mode Build ou un système fiable de gestion des clés serveur ;
• Avant de télécharger des documents clients, médicaux, financiers et internes, vérifier le niveau de service utilisé ainsi que la politique de l’organisation ;
• Les appels de fonction doivent valider les paramètres, l’identité de l’utilisateur, les permissions et la portée des opérations du côté de l’application ;
• Définir des alertes de budget, des limites de débit, du masquage des journaux et un renouvellement de clés pour l’API ;
• La recherche d’ancrages et les réponses du modèle peuvent encore être erronées ; il est essentiel de vérifier les sources originales pour les conclusions clés.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Les modèles disponibles, les versions de prévisualisation et les limitations de débit évoluent fréquemment ; l’environnement de production doit fixer et surveiller la version du modèle.
• Le fait que AI Studio soit gratuit ne signifie pas que les appels à l’API Gemini restent gratuits à vie.
• Les longs dialogues répètent souvent le contexte, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts et des délais à chaque tour ;
• Les applications générées peuvent contenir des dépendances erronées, du code non sécurisé ou un traitement des exceptions incomplet, et doivent faire l’objet d’une revue manuelle.
• L’émulateur cloud Android ne prend pas en charge toutes les fonctionnalités matérielles ; la caméra, le NFC, Bluetooth, etc., doivent être testés sur un appareil réel.
• Les capacités de publication d’AI Studio conviennent aux prototypes et aux tests, mais les systèmes en production nécessitent encore une intégration continue, des retraits de mise à jour et une surveillance ;
• Différents pays et comptes peuvent ne pas disposer des mêmes modèles, méthodes de paiement ou fonctionnalités d’essai.

GitHub et explications sur le logiciel libre

Google maintient un Cookbook public pour l’API Gemini, contenant des introductions rapides à Python, JavaScript et REST, ainsi que des exemples de modaux, d’ancrage, d’exécution de code, d’API en direct et d’Agents. Ce dépôt est licencié sous la licence Apache 2.0, et Google maintient également des SDK pour Python, Node.js, Go, Java et C#.

La plateforme Google AI Studio et le modèle Gemini ne sont pas des projets open source. Le fait que les livres de recettes, les SDK et les codes d’exemple soient open source signifie simplement que les outils de développement peuvent être consultés et réutilisés ; cela ne permet pas de conclure que les poids du modèle ou la plateforme en ligne sont eux aussi open source.

Questions fréquentes

Google AI Studio est-il gratuit ?

Il est possible d’utiliser gratuitement les modèles et les quotas correspondants, mais il existe des restrictions en matière de modèles, de débit et de région. Les appels à des fins de production nécessitent généralement l’activation du plan payant de la Gemini API, avec un facturation basée sur le nombre réel de tokens et d’utilisation des outils.

Google AI Studio peut-il générer des applications complètes ?

Oui. Le mode Build permet de créer des applications web avec une interface frontend React et un serveur Node.js, ainsi que des projets Android natifs en Kotlin et Jetpack Compose.

Google AI Studio, c’est pareil que l’application Gemini ?

Ce n’est pas pareil. L’application Gemini est conçue pour les conversations quotidiennes et l’assistance à la création de contenu, tandis que Google AI Studio se concentre davantage sur l’expérimentation de modèles, la configuration d’API, l’exportation de code et le développement d’applications.

Les données de Google AI Studio seront-elles utilisées pour l’entraînement ?

Selon les conditions officielles, le contenu des services gratuits peut être utilisé pour améliorer le produit et peut faire l’objet d’une vérification manuelle ; les prompts et réponses des services API payants ne sont pas utilisés pour améliorer le produit.

Il faut encore évaluer en fonction de la région et des dispositions actuelles.

Google AI Studio est-il open source ?

La plateforme et le modèle Gemini ne sont pas open source. Le cookbook officiel, l’SDK ainsi que certains projets d’exemple sont soumis à des licences open source, pouvant être utilisés pour l’apprentissage et le développement d’applications.