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Documentation Index

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概述

Gemini API 端点允许您使用 Google 的 Gemini 模型以其原生格式生成内容。此端点遵循官方 Gemini API 规范，可轻松与现有的兼容 Gemini 的代码集成。
最新消息：现已支持 gemini-3-pro-preview！

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快速开始

只需在官方 SDK 或请求中替换 Base URL 和 API Key 即可使用：
  • Base URL：https://api.wisgate.ai（替换 generativelanguage.googleapis.com）
  • API Key：将 $GEMINI_API_KEY 替换为您的 $WISDOM_GATE_KEY

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基础示例：文本生成

curl "https://api.wisgate.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $WISDOM_GATE_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "AI 是如何工作的？"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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重要说明

模型差异不同的 Gemini 模型版本可能支持不同的请求参数并返回不同的响应字段。我们强烈建议查阅 模型目录 了解每个模型的完整参数列表和使用说明。
响应透传原则WisGate 通常不会在逆向格式之外修改模型响应，确保您收到与原始 Gemini API 提供商一致的响应内容。
流式支持WisGate 支持用于流式响应的服务器发送事件（SSE）。使用 streamGenerateContent 操作符并添加 ?alt=sse 参数即可启用实时流式传输，这对聊天应用很有用。

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参考文档

有关 Gemini API 的更多详情，我们建议参阅 Gemini 官方文档。 Gemini 相关指南：
自动生成的文档请求参数和响应格式从 OpenAPI 规范自动生成。所有参数、其类型、描述、默认值和示例都直接从 openapi.json 提取。向下滚动查看交互式 API 参考。

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常见问题

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如何控制思考（Thinking）？

Gemini 模型支持”思考”过程以提高推理能力。控制方法取决于模型版本。 详情请参阅官方文档：Gemini 思考指南

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Gemini 3 系列（如 gemini-3-pro-preview）

使用 thinkingLevel 参数控制思考强度（"LOW" 或 "HIGH"）。 
curl "https://api.wisgate.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $WISDOM_GATE_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "用简单的话解释量子物理。" }] }],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "LOW"
      }
    }
  }'

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Gemini 2.5 系列（如 gemini-2.5-pro）

使用 thinkingBudget 参数控制思考的 Token 预算。
  • 0：禁用思考。
  • -1：动态思考（模型自动决定，默认）。
  • > 0：设置特定的 Token 限制（例如，1024）。
curl "https://api.wisgate.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $WISDOM_GATE_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "解决这个逻辑谜题。" }] }],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingBudget": 1024
      }
    }
  }'

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如何使用流式响应？

流式响应允许您在模型生成内容时逐步接收结果，降低感知延迟。 详情请参阅官方文档：Gemini 文本生成 - 流式响应 注意：URL 必须指向 streamGenerateContent，建议添加 ?alt=sse 以使用服务器发送事件格式。 
curl "https://api.wisgate.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $WISDOM_GATE_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "解释 AI 是如何工作的"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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如何维护对话上下文？

在 contents 数组中包含完整的对话历史： 
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "什么是 Python？"}]
    },
    {
        "role": "model",
        "parts": [{"text": "Python 是一种编程语言..."}]
    },
    {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "它有什么优势？"}]
    }
]

response = requests.post(
    "https://api.wisgate.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent",
    headers={
        "x-goog-api-key": "WISDOM_GATE_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={"contents": conversation}
)

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finishReason 是什么意思？

响应中的 finishReason 字段表示模型停止生成的原因：
值含义
STOP自然完成
MAX_TOKENS达到 maxOutputTokens 限制
SAFETY触发了安全过滤器
RECITATION检测到训练数据背诵
OTHER其他原因

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如何控制成本？

  1. 使用 maxOutputTokens（在 generationConfig 中）限制输出长度
  2. 选择合适的模型（例如，gemini-2.5-flash 比 gemini-3-pro-preview 更经济）
  3. 精简提示词，避免冗余上下文
  4. 监控令牌消耗，查看响应中的 usageMetadata 字段
  5. 合理使用思考预算，控制推理模型的推理令牌使用

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如何使用多模态输入（文本和图像）？

Gemini 通过 parts 数组支持多模态输入。您可以在单个请求中同时包含文本和图像： 
data = {
    "contents": [
        {
            "parts": [
                {"text": "这张图片里有什么？"},
                {
                    "inlineData": {
                        "mimeType": "image/jpeg",
                        "data": "base64_encoded_image_data_here"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}