如何在Vertex AI平台上使用Gemini 3？保姆级实操指南
要在Vertex AI平台上使用Gemini 3，开发者需要通过Google Cloud环境，配置相应的API和SDK，然后编写代码来调用模型。这一过程整合了谷歌云强大的基础设施与Gemini 3先进的推理能力。本指南依据Google Cloud官方文档，为您提供从零开始的保姆级实操步骤，助您快速构建新一代AI应用。
核心步骤：轻松上手 Gemini 3 API
要成功调用Gemini 3，您需要完成四个关键步骤：项目准备、环境设置、安装SDK以及编写调用代码。每一步都至关重要。
项目准备：您必须拥有一个个人Google账号，并登录Google Cloud控制台。在此基础上，创建一个新的Cloud项目，并为其启用结算功能。
环境授权：进入项目后，请确保Vertex AI API已经启用。同时，为了获得必要权限，您需要为自己的账户授予“Vertex AI User” (roles/aiplatform.user) IAM角色。
安装开发工具包(SDK)：以Python为例，在您的本地或Cloud Shell环境中，运行命令 `pip install –upgrade google-cloud-aiplatform` 来安装并更新Vertex AI SDK。
编写代码调用：完成上述准备后，即可通过简单的Python代码调用Gemini 3。您需要初始化Vertex AI客户端，选择模型（如`gemini-1.5-pro`），然后发送您的提示并处理返回的响应。
适用场景与提示技巧
Gemini 3是一个强大的推理模型，掌握其特性可以显著提升输出质量。不同的场景需要采用不同的提示策略。
场景1（精确指令）：当执行分类、提取等明确任务时，指令应简洁明了。Gemini 3偏好直接、清晰的指令，复杂的提示工程反而可能影响效果。
场景2（复杂推理）：处理需要深度思考的复杂问题时，建议将模型的思维水平参数 `thinking_level` 设置为 `high`，以激活其高级推理能力。
场景3（创意与对话）：若希望模型输出更具对话性或创意性，必须在提示中明确引导角色。例如，可以加入“以友善健谈的助理身份解释…”这样的指令。
注意事项：官方建议使用Gemini 3的默认`temperature`值(1.0)，避免手动设置过低的值，以免在处理复杂任务时出现性能下降。同时，迁移到Gemini 3后需留意令牌（Token）消耗的变化。
常见问题 (FAQ)
问：为什么Gemini 3需要精确、简洁的提示？
答：因为它具备高级推理能力，可能会过度分析冗长或复杂的提示。直接的指令能让它更高效、准确地理解意图，这使其成为一个强大的AI开发工具。
问：除了Python，还支持哪些编程语言？
答：Vertex AI上的Gemini API为开发者提供了多种语言的SDK，包括JavaScript、Java、Go和Curl命令，满足不同开发环境的需求。
问：在Vertex AI上我还能使用哪些生成式AI模型？
答：Vertex AI的Model Garden中提供了超过200种模型，除了Gemini系列，还包括用于图片生成的Imagen、第三方的Claude模型以及开源的Llama 3.2等。
