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Gemini API 申請與開發指南

最後更新：2026-08-12· 16 分鐘閱讀

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Gemini API 申請與開發指南

更新時間：2026-09-17。旗艦 Flash 跟進見 Gemini 3.8 Flash（gemini-3.8-flash）。

導讀

要把 Gemini 嵌入產品、腳本或自動化流水線，API 是唯一可版本鎖定、可計量計費的路徑。 本文從 Google AI Studio 申請 Key 開始，帶你完成第一次 HTTP 呼叫，並涵蓋模型選擇、金鑰安全與上線檢查項。模型 ID、配額、定價與地區可用性以 Google AI 開發者文件 為準，本文不列出固定價格。

API 與網頁版：為什麼要走 API？

對比項網頁版 GeminiGemini API
整合方式人工複製貼上程式自動呼叫
模型鎖定產品自動路由請求指定 model
計費訂閱制（以帳戶為準）按 token/請求（以官網為準）
日誌與監控瀏覽器歷史自建日誌、鏈路追蹤
適用場景個人效率產品功能、批次處理、Agent

申請 API Key：分步流程

1）打開 Google AI Studio

  1. 造訪 aistudio.google.com。
  2. 使用 Google 帳號登入；首次使用按提示同意開發者條款。
  3. 若提示啟用 Cloud 計費，按官方引導操作（免費額度與付費門檻以官網為準）。

2）建立 API Key

  1. 進入 Get API key 或左側「API Keys」。
  2. 選擇建立新 Key，關聯到 Google Cloud 專案（可按官方向導新建專案）。
  3. 立即複製並妥善保存；Key 只顯示一次或需在新頁面查看。

3）安全儲存

# 範例：寫入環境變數（勿提交到 Git）
export GEMINI_API_KEY="your_key_here"
  • 勿把 Key 寫進前端 JavaScript 或公開倉庫。
  • 生產環境用 Secret Manager 或 CI 密文變數。
  • 定期輪換 Key；外洩後立即在控制台吊銷。

第一次呼叫：REST 最小範例

以下範例使用 generateContent 端點；model 名稱請替換為文件中的目前可用 ID（見 模型列表）。

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL_ID:generateContent?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "用三句話解釋什麼是 Gemini API，繁體中文。"}]
    }]
  }'

成功時回傳 JSON，正文在 candidates[0].content.parts[0].text。

Python SDK 範例（推薦）

import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="MODEL_ID",  # 以官網模型列表為準
    contents="用 Markdown 表格列出 API 呼叫的三個注意事項，中文。",
)
print(response.text)

安裝與最新 SDK 用法見 官方快速開始。

模型選擇速查

場景建議檔位備註
複雜推理、長鏈分析Ultra 系成本較高，以官網計費為準
日常對話、通用生成Pro 系多數產品的預設選擇
高 QPS、低延遲、大批量Flash 系適合預處理與簡單分類
多模態（圖+文）支援 vision 的型號查閱模型卡片中的 input modalities

生產建議： 設定裡用環境變數存 GEMINI_MODEL，便於不停機切換型號；監控 token 用量與錯誤率。

常用 API 能力一覽

能力用途文件方向
generateContent單輪/多輪文字與多模態核心聊天補全
結構化輸出 / JSON mode可靠解析欄位見官方 structured output 指南
函式呼叫（Function Calling）Agent、工具鏈定義 schema 讓模型回傳 tool call
檔案 API大檔案、PDF上傳後引用 file uri
嵌入（Embeddings）語意搜尋、RAG獨立 embedding 模型

具體參數名與限制隨 API 版本更新，整合時以 ai.google.dev 目前文件為準。

生產環境檢查清單

  1. 金鑰：僅伺服器端持有；啟用 IP 限制或 Cloud 專案級配額（若官方支援）。
  2. 逾時與重試：對 429/5xx 做指數退避；設定合理 timeout。
  3. 輸入長度：超長上下文先摘要再生成，控制成本。
  4. 輸出審核：敏感場景加關鍵字過濾與人工抽檢。
  5. 日誌：記錄 model、token 用量、latency；勿記錄使用者隱私原文。
  6. 棄用監控：訂閱 Google 模型棄用公告，預留遷移視窗。

可直接複製的 3 條「開發向」系統提示詞

在 API 請求的 system 或首條 user 訊息中使用：

1）JSON 結構化輸出

你只能輸出合法 JSON，不要 Markdown 程式區塊。
schema: {"title": string, "bullets": string[], "confidence": "high"|"medium"|"low"}
根據使用者輸入填充欄位；不確定時 confidence 為 low。

2）RAG 問答（帶材料）

只根據以下「參考材料」回答；材料未提及的內容回答「材料中未說明」。
材料：
---
{context}
---
問題：{question}

3）程式審查

審查以下程式，輸出：① 嚴重問題（若有）② 建議改進 ③ 需本地執行的測試命令。
不要編造不存在的 API；語言中文。
程式：
{code}

國內開發者注意事項

  • API 請求從 伺服器所在地區 發出，需符合 Google Cloud / AI 平台支援區域與合規要求。
  • 個人無法在境內穩定存取時，可考慮在海外 VPS/Cloud Run 上部署呼叫層。
  • 開發調試可先在本機配合合法網路；勿將 API Key 提交到公開 GitHub 倉庫。
  • 網頁端體驗可參考 Gemini 官網入口與國內使用；並行對比 ChatGPT Platform 或 ChatGPT 國內版 僅用於產品互動參考，非 API 等價替代。

常見問題

AI Studio 的 Key 和 Vertex AI 一樣嗎？

不完全一樣。消費級 Google AI Studio / Gemini API 與 Vertex AI 是企業 GCP 路徑，認證方式、計費與 SLA 不同。小專案與原型優先 AI Studio；大企業已有 GCP 可評估 Vertex。詳見官方對比文件。

免費額度有多少？

免費層額度與限制會調整，以 定價頁 即時說明為準。超出後按量計費或需綁定帳單。

如何處理 429 RESOURCE_EXHAUSTED？

表示配額或速率限制觸發。降低並發、換 Flash 型號、申請提額或啟用快取策略；並檢查是否誤把 Key 暴露導致被盜刷。

可以用 Gemini API 做商業產品嗎？

需閱讀 Google API 服務條款與生成式 AI 使用政策；部分行業有額外限制。上線前請法務審閱。

官方資源

下一步閱讀

行動路徑

今天：在 AI Studio 建立 Key，用 curl 或 Python 跑通第一次 generateContent。明天：把 Key 遷入環境變數，刪掉程式裡的明文。本週：選一條「開發向」系統提示詞接入業務原型，並閱讀 3.8 Flash 換檔 與 3.5 Flash 評測 評估成本檔位。

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