python调用谷歌Gemini大模型API两种方法(兼容OpenAI)

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官方文档:

(法一)OpenAI兼容:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/openai?hl=zh-cn

(法二)Gemini API:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/get-started/tutorial?hl=zh-cn&lang=python

目录

一、获取API_Key

二、编写调用代码

方法一:OpenAI兼容

方法二:Gemini API


一、获取API_Key

https://aistudio.google.com/app/apikey

二、编写调用代码

方法一:OpenAI兼容

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash",
    n=1,    # 返回一个候选回答
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain to me how AI works"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message)

方法二:Gemini API

1. 环境配置

pip install -q -U google-generativeai

老生常谈,如果使用远程服务器可能连不上外网,下载报错,用国内镜像源可以解决:

pip install -U google-generativeai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 调用API

import google.generativeai as genai

GOOGLE_API_KEY=userdata.get('GOOGLE_API_KEY')

genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')

response = model.generate_content("What is the meaning of life?")

print(response.text)

model 列表参考:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=zh-cn#gemini-2.0-flash-lite

提醒:如果用国内服务器不能成功调用(不知道有没有人遇到一样的情况),可以改用Google Colab运行。

本文章已经生成可运行项目
### 关于 Gemini API 的文档、使用指南与示例代码 #### 文档概述 Google Gemini API 提供了一系列接口,允许用户利用 Gemini 模型的强大能力。该API不仅易于集成到现有项目中,还支持多种编程语言环境下的快速开发与测试[^1]。 #### 使用指南概览 为了帮助开发者更好地理解和应用此API,在Apifox平台上提供了一套完整的操作流程说明,包括但不限于项目的克隆、API密钥的申请与设置、基础的功能调试等内容。这使得即使是初次接触此类技术的新手也能迅速上手并掌握基本的应用方法。 对于更深入的学习者来说,《开源项目 Gemini-API 使用教程》则进一步揭示了如何基于Python实现对Google Gemini服务端返回数据的有效处理机制,并给出了具体的实践案例分析[^2]。 #### 示例代码展示 下面是一段简单的 Python 代码片段,用于演示如何通过官方推荐的方式调用 Gemini API: ```python import requests def call_gemini_api(api_key, prompt_text): url = "https://api.google.com/gemini/v1/models/infer" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } data = {"prompt": prompt_text} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) result = response.json() return result['output'] # 测试函数 test_prompt = "What is the capital city of France?" print(call_gemini_api('your_api_key_here', test_prompt)) ``` 此外,还有专门针对不同应用场景优化过的第三方库可供选用,比如`Gemini-API`这个非官方包就非常适合那些希望通过Cookie来简化认证过程的人士使用。
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