【2025实战指南】国内使用Gemini API完全攻略：三大解决方案对比与实操教程

随着AI技术的迅猛发展，Google的Gemini系列大语言模型凭借其出色的多模态能力和强大的代码生成能力，已成为全球开发者争相使用的重要工具。然而，由于区域限制政策，中国大陆用户面临着无法直接访问Gemini API的困境。根据Google官方文档，中国大陆并不在Gemini API和Google AI Studio的支持地区列表中。

本文将为您提供2025年5月最新实测有效的三种解决方案，帮助国内开发者和企业轻松使用Gemini API，充分利用Google最先进的AI技术。无论您是个人开发者还是企业用户，都能找到适合自己的方案！

一、为什么国内无法直接使用Gemini API？

了解问题才能更好地解决问题。国内用户无法直接使用Gemini API主要有以下两大障碍：

区域限制政策：根据Google官方文档，Gemini API仅对特定国家和地区开放，而中国大陆不在支持名单中
网络访问限制：即使拥有有效的API密钥，也无法直接连接到Google的API服务器

这些限制给国内开发者带来了巨大挑战，但不用担心，本文提供的解决方案将帮助您轻松绕过这些障碍。

二、三大解决方案对比分析

根据不同用户的需求和技术条件，我们提供三种经过实测的解决方案，下面是它们的详细对比：

解决方案	优点	缺点	适用人群
Cloudflare Workers反向代理	完全免费部署简单无需服务器	每日10万次请求限制可能存在不稳定需自行维护	个人开发者、学习测试、低频使用场景
API中转服务(推荐)	稳定可靠支持全系列模型专业技术支持接口标准化	需要付费(性价比高) 依赖第三方服务	企业用户、生产环境、需要稳定性的项目
Docker自建代理	完全可控私有化部署无第三方依赖	需要服务器配置复杂维护成本高	企业内网、高安全需求、技术团队支持

接下来，我们将详细介绍每种方案的具体实现步骤。

三、方案一：使用Cloudflare Workers搭建反向代理

Cloudflare Workers是一种边缘计算服务，可以在全球边缘节点上运行JavaScript代码。通过它，我们可以创建一个简单的反向代理，将请求转发到Google的Gemini API服务器。

前置条件

一个Cloudflare账号
一个已添加到Cloudflare的域名(可以使用免费的二级域名)
有效的Gemini API密钥(需通过非中国大陆IP申请)

1. 申请Gemini API密钥

使用非中国大陆IP访问Google AI Studio
登录Google账号并导航到API密钥页面
创建一个新的API密钥
安全保存密钥信息(密钥仅显示一次)

2. 创建Cloudflare Worker

登录Cloudflare Dashboard
在左侧导航栏选择”Workers & Pages”
点击”创建应用程序”
选择”创建Worker”
为你的Worker命名(例如”gemini-proxy”)
点击”部署”按钮
部署完成后，点击”编辑代码”

3. 配置Worker代码

删除Worker编辑器中的默认代码，粘贴以下代码：


export default {
  async fetch(request, env) {
    const url = new URL(request.url);
    url.host = 'generativelanguage.googleapis.com';
    
    // 创建新的请求对象，保留原始请求的所有信息
    const newRequest = new Request(url, request);
    
    return fetch(newRequest);
  }
}

这段代码的作用是将所有请求转发到Google的Gemini API端点，同时保留原始请求的所有头信息和正文内容。

点击右上角的”保存并部署”按钮完成配置。

4. 添加自定义域

由于Cloudflare Workers的默认域名(*.workers.dev)在中国大陆可能无法访问，我们需要为Worker添加一个自定义域名：

在Worker详情页面，切换到”触发器”选项卡
点击”添加自定义域”按钮
输入你想要使用的域名(必须是已添加到Cloudflare的域名，例如api.yourdomain.com)
点击”添加”按钮

5. 测试反向代理

完成以上步骤后，现在可以通过以下URL访问Gemini API：

https://你的自定义域名/v1/models/gemini-pro:generateContent

使用curl命令测试：


curl -X POST \
  https://你的自定义域名/v1/models/gemini-pro:generateContent \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "你好，Gemini"}
        ]
      }
    ],
    "key": "你的API密钥"
  }'

如果收到正常的JSON响应，说明反向代理已成功部署。

四、方案二：使用LaoZhang.ai API中转服务(推荐方案)

虽然Cloudflare Worker方案简单免费，但对于正式项目和生产环境来说，稳定性和可靠性是首要考虑因素。这时，专业的API中转服务成为更优选择。

LaoZhang.ai提供专业的API中转服务，不仅完美解决国内访问问题，还提供更低的价格和优质的技术支持。

为什么选择LaoZhang.ai中转服务?

最全模型支持 – 不仅支持Gemini全系列模型，还支持Claude、ChatGPT等多种大模型
最低价格保证 – 比原生API成本更低，提供最具竞争力的价格
国内直连 – 专为中国用户优化的网络架构，稳定可靠
免费试用 – 注册即送体验额度，无需信用卡
专业技术支持 – 提供7×24小时技术支持
标准化接口 – 兼容OpenAI接口格式，迁移成本极低

1. 注册并获取API密钥

访问LaoZhang.ai注册账号
完成邮箱验证
登录账号并导航至API密钥页面
创建一个新的API密钥
复制并保存API密钥

2. 使用示例

LaoZhang.ai的API接口与OpenAI完全兼容，只需将API地址修改为LaoZhang.ai的地址，并在模型参数中指定Gemini模型即可。

cURL示例


curl https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
  -d '{
    "model": "gemini-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位有用的AI助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好，给我介绍一下中国的长城。"}
    ]
  }'

Python示例


import requests

API_KEY = "你的API密钥"
API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions"

def chat_with_gemini(prompt):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
    
    data = {
        "model": "gemini-pro",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是一位有用的AI助手。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    }
    
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

# 使用示例
result = chat_with_gemini("请给我推荐五本科幻小说及其简介。")
print(result)

JavaScript/Node.js示例


async function chatWithGemini(prompt) {
  const response = await fetch('https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'gemini-pro',
      messages: [
        {role: 'system', content: '你是一位有用的AI助手。'},
        {role: 'user', content: prompt}
      ]
    })
  });
  
  const data = await response.json();
  return data.choices[0].message.content;
}

// 使用示例
chatWithGemini('请分析中国经济在2025年的发展趋势。')
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.error('Error:', error));

3. 支持的Gemini模型

通过LaoZhang.ai，你可以访问Gemini的所有主要模型，包括：

gemini-pro：适用于文本生成任务
gemini-pro-vision：支持图像理解的多模态模型
gemini-1.5-pro：200万token上下文窗口的强大模型
gemini-1.5-flash：性能与价格平衡的经济型模型
gemini-2.0-flash：新一代功能增强型模型
gemini-2.5-pro-preview：最新预览版旗舰模型

五、方案三：使用Docker部署自建API代理

对于企业用户或需要完全控制的开发者，Docker自建API代理提供了最大的灵活性和安全性，适合在私有网络中部署。

前置条件

一台可以访问外网的服务器(国内或国外)
已安装Docker和Docker Compose
有效的Gemini API密钥

1. 创建Docker配置文件

创建一个新的目录，并在其中创建以下文件：

docker-compose.yml:


version: '3'
services:
  gemini-proxy:
    image: nginx:alpine
    container_name: gemini-proxy
    ports:
      - "8080:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
    restart: always

nginx.conf:


events {
    worker_connections 1024;
}

http {
    server {
        listen 80;
        
        location / {
            proxy_pass https://generativelanguage.googleapis.com/;
            proxy_ssl_server_name on;
            proxy_set_header Host generativelanguage.googleapis.com;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            proxy_connect_timeout 10s;
            proxy_read_timeout 60s;
            proxy_send_timeout 60s;
            proxy_buffering off;
        }
    }
}

2. 启动Docker容器

在创建的目录中执行以下命令启动代理服务：

docker-compose up -d

3. 测试代理服务

使用curl测试代理服务是否正常工作：


curl http://localhost:8080/v1/models/gemini-pro:generateContent \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "你好，Gemini!"}
        ]
      }
    ],
    "key": "你的API密钥"
  }'

如果返回正常的JSON响应，说明代理服务已成功部署。

六、实际应用案例：构建中文知识问答系统

下面通过一个实际案例，展示如何使用Gemini API(通过LaoZhang.ai中转)构建一个中文知识问答系统。

1. 准备工作

安装必要的库：

pip install requests streamlit

2. 创建问答系统核心代码

创建app.py文件：


import streamlit as st
import requests
import json

# 配置API信息
API_KEY = "你的LaoZhang.ai API密钥"
API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions"

# 设置页面
st.set_page_config(page_title="中文知识问答系统", page_icon="🧠")
st.title("基于Gemini的中文知识问答系统")

# 初始化聊天历史
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# 显示聊天历史
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# 用户输入
if prompt := st.chat_input("请输入您的问题"):
    # 添加用户消息到历史
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    
    # 调用API
    with st.chat_message("assistant"):
        with st.spinner("思考中..."):
            headers = {
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
            }
            
            data = {
                "model": "gemini-pro",
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "你是一个专注于提供准确信息的中文知识助手。回答要详细、准确，并尽可能提供相关背景信息。"},
                    *st.session_state.messages
                ]
            }
            
            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
            result = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
            
            # 显示回复
            st.markdown(result)
            
            # 添加助手回复到历史
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": result})

3. 运行应用

streamlit run app.py

通过这个简单的应用，用户可以用中文向Gemini模型提问并获得详细回答，完全不受地区限制的影响。

七、常见问题与解答

1. Gemini API在中国大陆是否合法使用？

提供生成式AI服务在中国需要遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》。使用Gemini API进行开发测试是可以的，但如果要面向中国用户提供基于该API的服务，建议咨询法律专业人士，确保合规。

2. 为什么推荐LaoZhang.ai而不是直接使用Cloudflare Workers？

Cloudflare Workers虽然免费，但存在请求限制、稳定性问题和维护成本。LaoZhang.ai提供专业的中转服务，解决了这些问题，同时提供更低的价格和更好的用户体验。对于任何正式项目，稳定性和可靠性都是首要考虑因素。

3. Gemini API的价格是多少？

根据Google官方价格，不同模型的价格不同。以Gemini-Pro为例，输入每100万tokens约为1.25美元，输出每100万tokens约为10美元。而通过LaoZhang.ai中转服务，可以获得比官方更低的价格。

4. 如何处理API请求失败或超时问题？

在生产环境中使用API时，应当实现以下机制：

错误重试机制
超时控制
备用服务
请求限流
监控告警

LaoZhang.ai的API中转服务在设计时考虑了这些问题，提供了更高的可靠性和稳定性。

5. Gemini支持哪些语言？

Gemini支持多种语言，包括中文、英文、日文、韩文等40多种语言。具体支持的语言列表可以在官方文档中查看。

八、总结与展望

随着AI技术的快速发展，获取和使用全球领先的模型能力变得越来越重要。本文介绍的三种方案为中国开发者和企业提供了可行的Gemini API使用途径，从免费的Cloudflare Workers方案到专业的LaoZhang.ai中转服务，再到自建Docker代理，可以根据不同需求选择最适合的解决方案。

特别推荐LaoZhang.ai的API中转服务，它提供了最佳的性价比和用户体验，是大多数用户的理想选择。立即注册，获取免费体验额度，开启AI开发之旅！微信咨询：ghj930213

未来，随着国际合作的深入和技术的进步，我们有理由相信，AI技术的全球共享将变得更加便捷，为人类创造更多价值。

【2025实战指南】国内使用Gemini API完全攻略：三大解决方案对比与实操教程

一、为什么国内无法直接使用Gemini API？

二、三大解决方案对比分析

三、方案一：使用Cloudflare Workers搭建反向代理

前置条件

1. 申请Gemini API密钥

2. 创建Cloudflare Worker

3. 配置Worker代码

4. 添加自定义域

5. 测试反向代理

四、方案二：使用LaoZhang.ai API中转服务(推荐方案)

为什么选择LaoZhang.ai中转服务?

1. 注册并获取API密钥

2. 使用示例

cURL示例

Python示例

JavaScript/Node.js示例

3. 支持的Gemini模型

五、方案三：使用Docker部署自建API代理

前置条件

1. 创建Docker配置文件

2. 启动Docker容器

3. 测试代理服务

六、实际应用案例：构建中文知识问答系统

1. 准备工作

2. 创建问答系统核心代码

3. 运行应用

七、常见问题与解答

1. Gemini API在中国大陆是否合法使用？

2. 为什么推荐LaoZhang.ai而不是直接使用Cloudflare Workers？

3. Gemini API的价格是多少？

4. 如何处理API请求失败或超时问题？

5. Gemini支持哪些语言？

八、总结与展望

参考资料

相关文章

文章目录