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如何申請(qǐng)Gemini Pro API

申請(qǐng)Gemini API的過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，只需按照以下步驟操作即可：

準(zhǔn)備谷歌賬號(hào)：若沒(méi)有谷歌賬號(hào)，需要先注冊(cè)一個(gè)。注冊(cè)完成后，確保賬號(hào)已登錄。
網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：建議使用美國(guó)IP地址訪問(wèn)，以避免后續(xù)可能的訪問(wèn)限制問(wèn)題。
訪問(wèn)申請(qǐng)頁(yè)面：打開(kāi) Google AI Studio網(wǎng)站，進(jìn)入API申請(qǐng)頁(yè)面。
創(chuàng)建API Key：在左側(cè)菜單中選擇“Get API key”，然后點(diǎn)擊“Create API key in new project”以創(chuàng)建新的API Key。確保保存好API Key以備后續(xù)使用。

免費(fèi)模式與付費(fèi)模式

Gemini API提供兩種使用模式：

免費(fèi)模式：每分鐘允許60次請(qǐng)求，適合個(gè)人用戶和小型開(kāi)發(fā)測(cè)試使用。
付費(fèi)模式：按使用量付費(fèi)，輸入字符每千字符0.00025美元，輸出字符每千字符0.0005美元，圖片處理每張0.0025美元。付費(fèi)模式適合大規(guī)模應(yīng)用。

使用MakerSuite平臺(tái)

MakerSuite是一個(gè)基于瀏覽器的IDE，用于快速原型設(shè)計(jì)和測(cè)試生成式AI模型。以下是使用MakerSuite進(jìn)行模型交互的步驟：

選擇模型：推薦選擇Gemini Pro（文本）或Gemini Pro Vision（圖片）。
設(shè)置模型參數(shù)：
- Temperature：決定模型的創(chuàng)造力水平，值越高創(chuàng)造力越強(qiáng)，值越低輸出越穩(wěn)定。
- Safety settings：調(diào)整對(duì)不當(dāng)言論的屏蔽程度。
- Top K和Top P：控制輸出的多樣性和隨機(jī)性。
創(chuàng)建新交互：在左側(cè)菜單選擇“Create new”以開(kāi)始新項(xiàng)目。

Freeform prompt 文本/圖片提示

通過(guò)輸入一段提示文字或圖像，模型將根據(jù)提示生成相關(guān)內(nèi)容。這種方式適合快速生成內(nèi)容并進(jìn)行創(chuàng)意探索。

Structured prompt 結(jié)構(gòu)化提示

通過(guò)表格輸入多組輸入輸出對(duì)，讓模型學(xué)習(xí)并基于這些案例生成新的響應(yīng)。這種方式適合需要特定格式輸出的場(chǎng)景。

API調(diào)用示例

使用Gemini API可以通過(guò)Python庫(kù)進(jìn)行調(diào)用，以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼示例：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')  # 填入自己的api_key

for m in genai.list_models():
    print(m.name)
    print(m.supported_generation_methods)

內(nèi)容生成示例

使用Gemini生成內(nèi)容的簡(jiǎn)單示例：

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("告訴我太陽(yáng)系中最大行星的相關(guān)知識(shí)")
print(response.text)

流式輸出

Gemini支持流式輸出功能，可以在請(qǐng)求過(guò)程中實(shí)時(shí)獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)，提升用戶體驗(yàn)。

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("給我上海3日游攻略", stream=True)

for chunk in response:
    print(chunk.text)
    print("_"*80)

聊天模式

Gemini還支持聊天模式，可以模擬聊天機(jī)器人進(jìn)行對(duì)話。

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')  # 填入自己的api_key

model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro")

chat = model.start_chat(history=[])

response = chat.send_message("你好，我叫Wayne")
print(response.text)

response = chat.send_message("怎么稱呼你啊?")
print(response.text)

response = chat.send_message("你還記得我叫什么嗎？")
print(response.text)

for message in chat.history:
    print(f'**{message.role}**: {message.parts[0].text}')