Production and optimization
Deployment, safety settings, rate limits, pricing, model choice, error handling, frameworks and enterprise setups.
Artikelen
10 artikelen, gerangschikt op populariteit.
Foutafhandeling in Gemini API-apps
Bouw robuuste Gemini-applicaties met correcte afhandeling van HTTP-foutcodes, safety-blokkades, context-limieten en netwerkstoringen via de google-genai SDK.
Safety settings in de Gemini API
Configureer de veiligheidsfilters van de Gemini API per schade-categorie om schadelijke content te blokkeren of toe te staan, afgestemd op je use case.
Gemini API-modellen en versies
Vergelijk de Gemini-modellen (3.x, 2.5 en embeddings) op context, snelheid, kosten en sterktes, zodat je per use case de juiste keuze maakt.
Rate limits van de Gemini API
Begrijp en werk binnen de rate limits van de Gemini API met retry-logica, exponentiële backoff en efficiënt requestbeheer.
Gemini API-kosten optimaliseren
Verlaag je Gemini API-kosten door het juiste model te kiezen, prompts te verkorten, context caching in te zetten en je tokenverbruik te monitoren.
Gemini API voor enterprise
Zet Gemini productieklaar in je organisatie met Vertex AI: EU-data residency, VPC Service Controls, CMEK, IAM, audit logging en een SLA, met de actuele google-genai SDK.
Gemini via Vertex AI vs Google AI Studio
Kies tussen Google AI Studio (Gemini Developer API) en Vertex AI voor je Gemini-toepassing op basis van schaal, compliance en datalocatie, met de unified google-genai SDK.
LlamaIndex met de Gemini API
Bouw RAG-pipelines en kennisbank-chatbots met LlamaIndex en Gemini als LLM en embedding-model via de google-genai-integratie.
OpenAI-compatibele Gemini endpoint
Gebruik de Gemini API via de OpenAI-compatibele endpoint om bestaande OpenAI-applicaties met minimale codewijzigingen naar Gemini te laten draaien.
Caching-strategie voor de Gemini API
Combineer context caching, response caching en embedding caching met de nieuwe Google Gen AI SDK voor maximale snelheid en minimale kosten in je Gemini-applicaties.