开发者中心 · Gemini 3

快速入门

只需几行代码，即可在您的应用中集成 Gemini 的强大能力。首先，请确保您已安装 Python SDK。

pip install -q -U google-generativeai

example.py

import google.generativeai as genai
import os

# 配置 API Key
genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])

# 初始化模型
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro')

# 生成文本
response = model.generate_content("用三句话解释量子纠缠。")
print(response.text)

模型与可用性

Gemini 3 Pro

最智能通用模型，推理与多模态全面领先。

Gemini 3 Flash

高速低成本，适合交互式应用与大规模生产。

Deep Think 模式

面向 Ultra 订阅的增强推理模式。

Deep Research Agent

通过 Interactions API 接入长时任务的自动研究代理，基于 Gemini 3 Pro 的推理核心，优化事实性与报告质量。

计费与速率

Gemini 3 Flash

$0.50/100万输入 tokens，$3/100万输出 tokens。

生产速率

企业级速率上限可在 Vertex AI 与 Gemini Enterprise 开通。

API 参考：generateContent

这是最常用的方法，用于向模型发送提示并获取响应。

请求参数

参数名	类型	说明
contents	List[Content]	必需。输入的内容，可以是文本、图像或两者的组合。
generation_config	GenerationConfig	可选。控制生成过程的配置，如温度 (temperature)、最大输出 token 数等。
safety_settings	List[SafetySetting]	可选。配置安全过滤器阈值。

响应结构

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "量子纠缠是一种物理现象..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 0,
      "safetyRatings": [...]
    }
  ],
  "promptFeedback": {...}
}

常见问题

API 是免费的吗？

Google AI Studio 提供免费层级（每分钟 60 次请求）。对于更高的速率限制，可以使用 Vertex AI 的付费计划。

如何处理多模态输入？

使用 Gemini Pro Vision 模型，您可以将图像数据（字节流）与文本提示一起传递给 `generate_content` 方法。