Google Gemini API 入门：从 AI Studio 到第一个请求

这篇教程解决什么问题

Google 的 Gemini API Quickstart 适合第一次接触 Gemini API 的开发者。正确的学习顺序不是先研究所有模型，而是先跑通一条最小闭环：拿到密钥、从环境变量读取、发出一次请求、检查返回结果。

第一步：在 AI Studio 创建 Key

在 Google AI Studio 创建 API Key，并把它放进本地环境变量，例如 GEMINI_API_KEY。不要把 key 写进前端代码、提交到 Git，或放进截图。前端应用应该调用自己的后端，由后端保存密钥并转发请求。

第二步：先用最小请求验证链路

无论使用 JavaScript、Python 还是 REST，第一次请求只做一件事：给模型一个短问题，打印文本结果。先不要加入 RAG、函数调用、流式输出和复杂的系统提示。链路跑通后，再逐个加入能力。

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: "用一句话解释什么是跨境电商。",
});
console.log(response.text);

模型名称、SDK 写法和可用区域会变化，以上代码是学习结构示例；正式接入前以 Google 官方文档为准。

第三步：从 Demo 走向生产

生产化至少补上四件事：限制输入长度和频率；记录 request id、延迟和错误类型；为超时与限流做重试；对用户输入和模型输出做隐私与安全检查。不要把模型输出直接当成业务事实，涉及价格、合规、订单状态的回答必须回到你的数据库或知识库。

适合跨境团队的第一个项目

建议从一个窄场景开始，例如把英文询盘归类为“报价、交期、认证、售后”四类，再由人工审核回复草稿。这样能测量准确率、节省时间和人工修改率，而不是只看模型回答是否“看起来聪明”。

官方原教程：Google Gemini API Quickstart。本文是中文结构化导读，不替代官方 SDK、配额和安全说明。