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建立 2026-09-15 更新 2026-09-15

快速開始

目標：在本機用官方 SDK 打通第一則 Gemini 請求。細節與最新參數以 Gemini API quickstart 為準。

準備

  1. 在 AI Studio 建立 API 金鑰。
  2. 把金鑰放到環境變數，例如：
export GEMINI_API_KEY="你的金鑰"
  1. 安裝官方 Python SDK：
pip install google-genai

JavaScript 則使用 @google/genai。不要再安裝已淘汰的舊套件名稱當主力。

第一則請求（Interactions API）

官方目前把 Interactions API 當新專案的預設寫法：一次呼叫就能走向多輪、工具與 agent 工作流。

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.1-flash",
    input="用三句繁體中文解釋什麼是 token。",
)
print(interaction.output_text)

實際可用的 model 字串請到 模型列表 複製，不要死記教學裡的預覽版號。Client() 會讀取環境變數中的金鑰。

仍常見的 generateContent

許多 2025 年教學使用 client.models.generate_content(...)。這條路仍可用，但官方已標成較舊的介面。跟著影片打碼時，以該影片當時的 SDK 為準；新專案優先抄官方 quickstart 的 Interactions 範例。

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash",
    contents="用三句繁體中文解釋什麼是 token。",
)
print(response.text)

接著做什麼

  • 多輪對話：讓同一個 session 記住上下文，而不是每次都當新問題。
  • 結構化輸出：要求 JSON，方便程式解析。
  • 工具：讓模型查 Search、呼叫你寫的函式。見 工具與 Agent。

金鑰只該出現在伺服器端。瀏覽器直接呼叫 Gemini API 等於把額度送給任何人。

相關影音

Patrick Loeber 從 AI Studio 走到 Python SDK、聊天與多模態，步驟清楚，適合跟打。官方總覽則看上一頁嵌入的 Building with the Gemini API and AI Studio。

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