Google AI Studio

Google AI Studio est l’endroit où les développeurs essaient les modèles de Google sans rien installer. Tu te connectes avec un compte Google, tu choisis un modèle Gemini, et tu commences à prompter dans un terrain de jeu qui permet de régler des paramètres comme la température, d’ajouter des instructions système, et de joindre des images, de l’audio, de la vidéo ou des documents. Une fois qu’un prompt marche, un clic donne le code pour le lancer via l’API Gemini en Python, JavaScript et d’autres langages.

C’est devenu plus qu’un terrain de jeu. Un mode build peut créer une petite web app qui marche à partir d’une description, que tu peux prévisualiser, éditer et déployer. Le mode live permet de tester des conversations voix et vidéo en temps réel avec un modèle, et d’autres outils couvrent la génération d’images, de vidéo et les sorties structurées. C’est aussi là que tu crées et gères les clés d’API Gemini et que tu vois l’usage.

L’usage est gratuit dans des limites de débit, ce qui le rend courant pour prototyper et apprendre. En production, tu paies à l’usage sur l’API Gemini ou tu passes à Vertex AI sur Google Cloud, qui ajoute des fonctions entreprise comme la gouvernance des données et des accords de niveau de service. Sur l’offre gratuite, Google peut utiliser tes prompts pour améliorer ses produits, donc les données sensibles n’y ont pas leur place. Les alternatives incluent le Playground d’OpenAI, la Console d’Anthropic, et le terrain de jeu d’AWS Bedrock.