Google AI Studio
Google AI Studio 是 Gemini API 的控制台。一把免費金鑰只差一封電子郵件,不要卡,而且它是這裡少數把影像、音訊、視訊和 PDF 當作一等輸入的端點。現役 Flash 是 Gemini 3.7 —— 該檔位依然有 100 萬 token 上下文。
Google AI Studio 是 Gemini API 的控制台。一把免費金鑰只差一封電子郵件,不要卡,而且它是這裡少數把影像、音訊、視訊和 PDF 當作一等輸入的端點。現役 Flash 是 Gemini 3.7 —— 該檔位依然有 100 萬 token 上下文。
公布的上限是每分鐘 15 次、每天 1,500 次,太平洋時間午夜重置。把 OpenAI SDK 指向 generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai,其餘程式碼原樣保留。代價是:免費檔的提示詞與回答可能被用於改進 Google 的模型,所以機密內容不要放這裡。
- 免費模型
- 17
- 最大上下文
- 1M
- 免費額度
- 每天 1,500 次請求
- 註冊要求
- 只要電子郵件,不要卡
端點
基底網址
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai環境變數
GEMINI_API_KEY速率限制
15 requests/minute, 1,500 requests/day- OpenAI 相容
- 官方 SDK:Google GenAI SDK
- 文字
- 影像
- 音訊
- 視訊
- 視覺
- 推理
程式碼範例
npm install openaiimport OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai',
apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gemini-3.7-flash',
messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})
console.log(response.choices[0].message.content)pip install openaiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai",
api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.7-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)
print(response.choices[0].message.content)curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
}'npm install @google/genaiimport { GoogleGenAI } from '@google/genai'
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY })
const response = await ai.models.generateContent({
model: 'gemini-3.7-flash',
contents: 'Explain closures in one paragraph.'
})
console.log(response.text)pip install google-genaiimport os
from google import genai
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.7-flash",
contents="Explain closures in one paragraph.",
)
print(response.text)值得注意
- 免費檔的提示詞與回答可能被用於改進 Google 的模型。不要傳送任何機密內容。
- OpenAI 相容路徑以 /openai 結尾 —— 官方 SDK 用的基底網址完全不同。
你能免費使用的模型17
- Gemini 3.7 Flash
gemini-3.7-flash - Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash - Gemini 3.5 Flash
gemini-3.5-flash - Gemini 3.5 Flash Lite
gemini-3.5-flash-lite - Gemini 3.1 Flash Lite
gemini-3.1-flash-lite - Gemini 3 Flash
gemini-3-flash-preview - Gemini 2.5 Flash
gemini-2.5-flash - Gemini 2.5 Flash Lite
gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5 Flash Image
gemini-2.5-flash-image - Gemini 2.0 Flash
gemini-2.0-flash - Gemini 2.0 Flash Lite
gemini-2.0-flash-lite - Gemini 3.1 Flash Image
gemini-3.1-flash-image - Gemini 3.1 Flash TTS
gemini-3.1-flash-tts-preview - Gemini 2.5 Flash TTS
gemini-2.5-flash-preview-tts - Gemini Embedding 001
gemini-embedding-001 - Gemini Embedding 2
gemini-embedding-2 - Imagen 4 Fast
imagen-4.0-fast-generate-001