Créer une clé et un premier prompt

AI Studio, l'API Gemini, Gemini : qui fait quoi ?

Trois noms reviennent sans cesse ; ils désignent trois choses différentes.

Nom	Ce que c'est	Pour qui
Gemini	une famille de modèles de langage (LLM) de Google : des programmes qui prédisent la suite d'un texte	tout le monde
API Gemini	le service web qui donne accès à ces modèles depuis du code (une API est une porte d'entrée pour programmes)	développeurs
Google AI Studio	une page web qui parle à l'API Gemini à votre place, avec des boutons et des curseurs	pour prototyper, sans code

flowchart LR
  U["Vous, dans le navigateur"] --> A["Google AI Studio"]
  C["Votre script Python"] -->|"clé d'API"| API["API Gemini"]
  A --> API
  API --> M["Modèle Gemini"]

Autrement dit : AI Studio et votre futur script frappent à la même porte. Ce que vous réglez dans AI Studio se traduit directement en paramètres de l'API, ce qui rend le passage au code très simple (module 3).

Étape 1 : ouvrir AI Studio et envoyer un prompt

Allez sur aistudio.google.com et connectez-vous avec un compte Google.
Ouvrez un nouveau chat (le « playground », l'espace d'essai).
Dans la zone de saisie, tapez votre prompt, c'est-à-dire la consigne envoyée au modèle :

prompt

Écris un slogan de 10 mots maximum pour une gourde isotherme.

Lancez (bouton Run ou Ctrl + Entrée). La réponse s'affiche en quelques secondes.

Étape 2 : créer une clé d'API

Dans AI Studio, la clé s'obtient depuis le menu Get API key puis Create API key. AI Studio rattache la clé à un projet Google Cloud (il peut en créer un pour vous). Copiez-la une fois, puis rangez-la dans un fichier .env qui ne quittera jamais votre poste :

.env

GEMINI_API_KEY=collez-votre-cle-ici

Vous venez de tester un prompt dans AI Studio. Que faut-il pour obtenir le même résultat depuis un script Python ?

Où ranger votre clé d'API ?

Ce qui se passe quand vous cliquez sur Run

sequenceDiagram
  participant V as Vous
  participant S as AI Studio
  participant G as Gemini
  V->>S: prompt
  S->>G: requête (modèle, prompt, paramètres)
  G-->>G: réflexion puis génération, token par token
  G-->>S: texte + compteurs de tokens
  S-->>V: réponse affichée

Un token est un morceau de mot (en français, un mot fait souvent 1 à 2 tokens). C'est l'unité de mesure des modèles : la longueur maximale d'un texte, les quotas et le prix se comptent en tokens. Les modèles récents « réfléchissent » avant de répondre : ces tokens de pensée sont comptés aussi.

Résultat obtenu

Le même prompt envoyé à l'API Gemini (gemini-3.5-flash) le 2026-10-15 :

sortie

text='**Garde la fraîcheur, préserve la chaleur. Partout avec vous.**'
finish=STOP
prompt=18 out=17 thoughts=907 total=942

Lecture : 18 tokens de prompt, 17 tokens de réponse… et 907 tokens de pensée. Pour une tâche aussi courte, la réflexion coûte bien plus que la réponse elle-même : on y reviendra avec les quotas (module 3). Votre slogan sera différent : la génération comporte une part de hasard (module 2).

Exercice

Envoyez dans AI Studio trois variantes du prompt : « un slogan », « un slogan de 5 mots pour des sportifs », « trois slogans de 5 mots pour des sportifs, numérotés ». Notez ce qui change. Quelle règle en tirez-vous ?

Voir la solution

Plus le prompt est précis (public visé, longueur, nombre de propositions, format), plus la réponse est utilisable telle quelle. Avec « un slogan », le modèle choisit seul le ton et la longueur ; avec la troisième version, vous obtenez trois propositions courtes et numérotées, faciles à comparer.

Règle : un bon prompt dit qui est visé, quoi produire, combien et sous quelle forme. C'est exactement ce que nous mettrons dans le prompt système de l'assistant de fiches produit.

Je sais faire

Expliquer la différence entre Gemini, l'API Gemini et Google AI Studio
Envoyer un prompt dans AI Studio
Créer une clé d'API et la ranger dans un fichier .env
Dire ce qu'est un token et pourquoi on les compte