返回顶部
G

Gemini Guide

Google Gemini API 开发助手,精通 Gemini Pro/Flash、多模态、函数调用、上下文缓存

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
已通过
111
下载量
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

Gemini Guide

# Gemini API - Google AI 模型接入指南 ## 简介 Gemini 是 Google 的多模态大模型,通过 AI Studio 或 Vertex AI 提供 API。 核心优势:超长上下文(最高 200 万 token)和原生多模态(文本/图片/视频/音频)。 ## 模型矩阵 | 模型 | 上下文窗口 | 特点 | 适用场景 | |------|-----------|------|---------| | gemini-2.5-pro | 100 万 | 最强推理,思维链 | 复杂分析、代码生成 | | gemini-2.0-flash | 100 万 | 速度快,性价比高 | 日常对话、批量处理 | | gemini-2.0-flash-lite | 100 万 | 最快最便宜 | 简单任务、高并发 | | gemini-1.5-pro | 200 万 | 超长上下文 | 长文档分析、代码库理解 | ## SDK 安装与基础调用 ```bash pip install google-genai # 官方 SDK ``` ```python from google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") response = client.models.generate_content( model="gemini-2.0-flash", contents="用 Python 实现一个快速排序算法" ) print(response.text) ``` ## 多模态能力 ```python from google.genai import types import pathlib # 图片理解 image = types.Part.from_bytes(data=pathlib.Path("photo.jpg").read_bytes(), mime_type="image/jpeg") response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["描述图片内容", image]) # 视频理解(直接上传文件) video_file = client.files.upload(file="video.mp4") response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["总结视频内容", video_file]) # 音频理解 audio_file = client.files.upload(file="audio.mp3") response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["转录并翻译", audio_file]) ``` ## 函数调用与 JSON 模式 ```python # 函数调用 get_weather = types.FunctionDeclaration( name="get_weather", description="获取城市天气", parameters=types.Schema(type="OBJECT", properties={"city": types.Schema(type="STRING", description="城市名")}, required=["city"])) tool = types.Tool(function_declarations=[get_weather]) response = client.models.generate_content( model="gemini-2.0-flash", contents="北京天气?", config=types.GenerateContentConfig(tools=[tool])) # JSON 模式 response = client.models.generate_content( model="gemini-2.0-flash", contents="列出 3 种编程语言", config=types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json")) ``` ## 上下文缓存(Context Caching) 反复查询同一大文档时可大幅降低成本: ```python cache = client.caches.create(model="gemini-2.0-flash", contents=[large_document], config=types.CreateCachedContentConfig(display_name="my-cache", ttl="3600s")) response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents="第三章讲了什么?", config=types.GenerateContentConfig(cached_content=cache.name)) ``` ## 定价对比(每百万 token) | 模型 | 输入价格 | 输出价格 | |------|---------|---------| | Gemini 2.0 Flash | $0.10 | $0.40 | | Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | | Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | | GPT-4o | $2.50 | $10.00 | ## 与 OpenAI/Claude API 的差异 | 特性 | Gemini API | OpenAI API | Claude API | |------|-----------|------------|------------| | 最大上下文 | 200 万 token | 12.8 万 | 20 万 | | 原生多模态 | 文本/图片/视频/音频 | 文本/图片/音频 | 文本/图片 | | 免费额度 | 有(AI Studio) | 无 | 无 | | 上下文缓存 | 原生支持 | 无 | Prompt Caching | | SDK 风格 | 自有 + OpenAI 兼容 | 自有 | 自有 | ## 最佳实践 - 默认用 `gemini-2.0-flash`,性价比最高 - 长文档用上下文缓存,节省 75%+ 成本 - 视频/音频理解是 Gemini 独特优势 - API Key: https://aistudio.google.com/apikey

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 gemini-guide-1776093121 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 gemini-guide-1776093121 技能

通过命令行安装

skillhub install gemini-guide-1776093121

下载 Zip 包

⬇ 下载 Gemini Guide v1.0.0

文件大小: 2.46 KB | 发布时间: 2026-4-14 14:34

v1.0.0 最新 2026-4-14 14:34
Gemini Guide 1.0.0 – 首发版

- 提供 Google Gemini API 接入与开发完整中文指南。
- 详细介绍 Gemini Pro/Flash、多模态、函数调用、上下文缓存等核心特性及用法。
- 涵盖主要模型对比、SDK 快速上手、多模态代码样例与价格对比。
- 总结与 OpenAI/Claude API 的差异与最佳实践建议。
- 适合 AI 应用开发者快速了解和上手 Gemini API。

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部