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# 在 Gemini CLI 中使用 APIMart

> 详细指导如何在 Gemini CLI 命令行工具中配置 APIMart API 服务。本指南将帮助您通过命令行使用 APIMart 的各种 AI 模型，包括 Gemini、GPT 和 Claude 系列。

## 简介

Gemini CLI 是 Google 提供的官方命令行工具，允许开发者通过终端与 Gemini AI 模型进行交互。通过配置 APIMart API，您可以在 Gemini CLI 中使用 APIMart 提供的多种先进 AI 模型，包括 GPT、Claude 和 Gemini 系列。

## 准备工作

在开始之前，请确保：

1. **已安装 Node.js 和 npm**\
   从 [Node.js 官网](https://nodejs.org/) 下载并安装（建议 v16 或更高版本）

2. **已获取 APIMart API 密钥**\
   登录 [APIMart 控制台](https://apimart.ai/keys) 获取您的 API 密钥（以 `sk-` 开头）

<Note>**提示：** 如果还没有 APIMart 账户，请先在 [APIMart](https://apimart.ai) 注册并获取 API 密钥。</Note>

## 第一步：安装 Gemini CLI

### 1.1 全局安装

使用 npm 全局安装 Gemini CLI：

```bash theme={null}
npm install -g @google/gemini-cli
```

### 1.2 验证安装

检查是否安装成功：

```bash theme={null}
gemini --version
```

如果显示版本号，则说明安装成功。

<Note>**提示：** 如果命令不可用，可能需要重启终端或检查 npm 全局路径配置。</Note>

## 第二步：配置 APIMart API

### 2.1 临时环境变量配置

适用于测试或单次使用，关闭终端后失效：

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
$env:GEMINI_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
$env:GEMINI_BASE_URL = "https://api.apimart.ai/v1"
```

**macOS/Linux (Bash):**

```bash theme={null}
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"
```

### 2.2 永久环境变量配置（推荐）

将配置写入系统，每次打开终端自动生效：

**Windows (PowerShell):**

1. 以管理员身份运行 PowerShell
2. 执行以下命令设置用户级环境变量：

```powershell theme={null}
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_API_KEY', 'sk-xxxxxxxxxxxx', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_BASE_URL', 'https://api.apimart.ai/v1', 'User')
```

3. 重启 PowerShell 或执行以下命令刷新环境变量：

```powershell theme={null}
$env:GEMINI_API_KEY = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('GEMINI_API_KEY', 'User')
$env:GEMINI_BASE_URL = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('GEMINI_BASE_URL', 'User')
```

**macOS/Linux (Bash):**

1. 编辑配置文件（根据您使用的 shell 选择）：

```bash theme={null}
# 对于 Bash
nano ~/.bashrc

# 对于 Zsh (macOS 默认)
nano ~/.zshrc
```

2. 在文件末尾添加以下内容：

```bash theme={null}
# APIMart Gemini CLI 配置
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"
```

3. 保存文件并重新加载配置：

```bash theme={null}
# 对于 Bash
source ~/.bashrc

# 对于 Zsh
source ~/.zshrc
```

### 2.3 使用 .env 文件配置

在项目目录下创建 `.env` 文件：

```bash theme={null}
# .env
GEMINI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
GEMINI_BASE_URL=https://api.apimart.ai/v1
```

然后在运行命令前加载环境变量：

**macOS/Linux:**

```bash theme={null}
export $(cat .env | xargs) && gemini chat
```

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
Get-Content .env | ForEach-Object {
    $name, $value = $_.split('=')
    Set-Content env:\$name $value
}
gemini chat
```

<Note>
  **重要提示：** - 将 `sk-xxxxxxxxxxxx` 替换为您从 [APIMart 控制台](https://apimart.ai/keys) 获取的实际 API 密钥 - `GEMINI_BASE_URL` 设置为
  `https://api.apimart.ai/v1`，确保 Gemini CLI 连接到 APIMart - 如果使用 `.env` 文件，请将其添加到 `.gitignore` 避免泄露 API 密钥
</Note>

### 2.4 验证配置

检查环境变量是否设置成功：

**macOS/Linux:**

```bash theme={null}
echo $GEMINI_API_KEY
echo $GEMINI_BASE_URL
```

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
echo $env:GEMINI_API_KEY
echo $env:GEMINI_BASE_URL
```

如果显示了正确的值，说明配置成功。

## 第三步：开始使用 Gemini CLI

### 3.1 基本对话

启动交互式对话：

```bash theme={null}
gemini chat
```

或直接发送单次请求：

```bash theme={null}
gemini "请介绍一下人工智能的发展历史"
```

### 3.2 指定模型

使用特定模型进行对话：

```bash theme={null}
gemini chat --model gpt-4o
```

或：

```bash theme={null}
gemini "写一个 Python 快速排序算法" --model claude-sonnet-4-5-20250929
```

### 3.3 从文件读取提示词

从文件中读取提示词：

```bash theme={null}
gemini --input prompt.txt
```

或使用管道：

```bash theme={null}
cat prompt.txt | gemini
```

### 3.4 保存输出到文件

将 AI 响应保存到文件：

```bash theme={null}
gemini "生成一个 React 组件代码" --output component.jsx
```

## 第四步：通过代码使用 APIMart

如果您想在自己的代码中使用 APIMart API：

### 4.1 使用 Python SDK

```python theme={null}
import openai

# 配置 APIMart API
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"  # 您的 APIMart API 密钥
openai.api_base = "https://api.apimart.ai/v1"

# 使用 Gemini 模型
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

### 4.2 使用 JavaScript/TypeScript

```javascript theme={null}
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-xxxxxxxxxxxx", // 您的 APIMart API 密钥
  baseURL: "https://api.apimart.ai/v1",
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "gemini-2.0-flash-exp",
    messages: [{ role: "user", content: "你好，请介绍一下自己" }],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();
```

### 4.3 使用 cURL

```bash theme={null}
curl https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxx" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.0-flash-exp",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}
    ]
  }'
```

## 第五步：选择合适的模型

### 推荐模型

APIMart 支持多种模型，您可以根据需求选择：

**Gemini 系列：**

| 模型名称             | 模型 ID                  | 特点      | 适用场景      |
| ---------------- | ---------------------- | ------- | --------- |
| Gemini 2.0 Flash | `gemini-2.0-flash-exp` | 速度快，多模态 | 快速响应、图文理解 |
| Gemini 2.5 Pro   | `gemini-2.5-pro`       | 性能强大    | 复杂任务、专业分析 |
| Gemini 2.5 Flash | `gemini-2.5-flash`     | 高速响应    | 实时交互、批量处理 |

**GPT 系列：**

| 模型名称        | 模型 ID         | 特点   | 适用场景      |
| ----------- | ------------- | ---- | --------- |
| GPT-5       | `gpt-5`       | 最新最强 | 复杂推理、创意写作 |
| GPT-4o      | `gpt-4o`      | 高质量  | 日常对话、内容生成 |
| GPT-4o Mini | `gpt-4o-mini` | 经济实惠 | 简单任务、高频使用 |

**Claude 系列：**

| 模型名称              | 模型 ID                        | 特点    | 适用场景      |
| ----------------- | ---------------------------- | ----- | --------- |
| Claude Sonnet 4.5 | `claude-sonnet-4-5-20250929` | 推理能力强 | 代码生成、逻辑分析 |
| Claude Haiku 4.5  | `claude-haiku-4-5-20251001`  | 速度极快  | 快速问答、实时对话 |

<Tip>
  **模型选择建议：** - 🚀 **Google 生态整合：** `gemini-2.0-flash-exp`、`gemini-2.5-pro` - 💡 **代码开发：** `claude-sonnet-4-5-20250929`、`gpt-5` - 💰 **成本优化：**
  `gpt-4o-mini`、`claude-haiku-4-5-20251001` - ⚡ **快速响应：** `gemini-2.0-flash-exp`、`gpt-4o-mini`
</Tip>

## 高级功能

### 多模态支持

使用支持多模态的模型（如 Gemini 2.0 Flash）处理图像：

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)
```

### 流式输出

获取实时流式响应：

```python theme={null}
stream = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
```

### 调整参数

优化模型输出：

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    temperature=0.7,        # 控制随机性 (0-2)
    max_tokens=2000,        # 最大输出长度
    top_p=0.9,             # 核采样参数
    presence_penalty=0,     # 话题新鲜度
    frequency_penalty=0     # 重复惩罚
)
```

## 常见问题

### Q1: 提示 API 密钥无效？

**解决方案：**

1. **检查 API Key 格式**：
   * 确认 API Key 以 `sk-` 开头
   * 确保复制完整，没有多余的空格

2. **检查环境变量**：

   ```bash theme={null}
   # macOS/Linux
   echo $GEMINI_API_KEY
   echo $GEMINI_BASE_URL

   # Windows PowerShell
   echo $env:GEMINI_API_KEY
   echo $env:GEMINI_BASE_URL
   ```

3. **验证密钥有效性**：
   * 在 [APIMart 控制台](https://apimart.ai/keys) 检查密钥状态
   * 确认账户有足够余额

### Q2: 如何验证 API 配置是否正确？

**测试方法：**

```python theme={null}
import openai

openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"
openai.api_base = "https://api.apimart.ai/v1"

try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gemini-2.0-flash-exp",
        messages=[{"role": "user", "content": "测试"}],
        max_tokens=10
    )
    print("✅ API 配置成功！")
    print(f"响应: {response.choices[0].message.content}")
except Exception as e:
    print(f"❌ API 配置失败: {e}")
```

### Q3: 支持哪些编程语言？

APIMart API 支持所有能够发送 HTTP 请求的编程语言：

* ✅ **Python** - 推荐使用 OpenAI SDK
* ✅ **JavaScript/TypeScript** - Node.js 和浏览器环境
* ✅ **Java** - 使用 HTTP 客户端
* ✅ **Go** - 使用标准库或第三方包
* ✅ **PHP** - cURL 或 Guzzle
* ✅ **Ruby** - HTTP 库
* ✅ **C#/.NET** - HttpClient
* ✅ **Swift** - URLSession
* ✅ **其他语言** - 任何支持 HTTP 的语言

### Q4: 如何查看 API 使用情况？

登录 [APIMart 控制台](https://apimart.ai/overview) 查看：

* 📊 实时调用统计
* 💰 费用明细和账单
* 📈 使用趋势图表
* 🔍 详细的请求日志
* ⚙️ API 密钥管理

### Q5: 遇到 API 错误怎么办？

**常见错误及解决方案：**

| 错误代码                        | 原因         | 解决方法            |
| --------------------------- | ---------- | --------------- |
| `401 Unauthorized`          | API Key 无效 | 检查 API Key 是否正确 |
| `429 Too Many Requests`     | 请求过于频繁     | 降低请求频率或升级套餐     |
| `500 Internal Server Error` | 服务器错误      | 稍后重试或联系支持       |
| `insufficient_quota`        | 余额不足       | 前往控制台充值         |

## 最佳实践

### 1. 错误处理

```python theme={null}
import openai
import time

def call_with_retry(max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gemini-2.0-flash-exp",
                messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}]
            )
            return response
        except openai.error.RateLimitError:
            if i < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** i)  # 指数退避
                continue
            raise
        except Exception as e:
            print(f"错误: {e}")
            raise

response = call_with_retry()
```

### 2. 成本优化

```python theme={null}
# 根据任务复杂度选择合适的模型
def choose_model(task_complexity):
    if task_complexity == "simple":
        return "gpt-4o-mini"  # 经济实惠
    elif task_complexity == "medium":
        return "gemini-2.0-flash-exp"  # 平衡性能和成本
    else:
        return "gpt-5"  # 高性能

model = choose_model("simple")
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    max_tokens=500  # 限制输出长度以控制成本
)
```

### 3. 提示词优化

```python theme={null}
# 使用系统提示词提高输出质量
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个专业的 Python 编程助手，擅长编写清晰、高效的代码。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "帮我写一个快速排序算法"
        }
    ]
)
```

## 功能特性

使用 Google AI Studio + APIMart，您可以：

* 🤖 **多模型支持** - 访问 GPT、Claude、Gemini 等多种模型
* 🌍 **OpenAI 兼容** - 使用标准 OpenAI API 格式
* ⚡ **高性能** - 低延迟、高并发支持
* 💰 **透明定价** - 清晰的按量计费
* 📊 **使用监控** - 实时查看 API 调用情况
* 🔒 **安全可靠** - 企业级安全保障
* 🚀 **快速集成** - 简单的 API 调用方式
* 📚 **完整文档** - 详细的开发文档和示例

## 支持与帮助

如果您在使用过程中遇到任何问题：

* 📚 [APIMart 文档中心](https://docs.apimart.ai)
* 📚 [Google AI Studio 文档](https://ai.google.dev/docs)
* 💬 [Discord 社区](https://discord.gg/V8zqssyZ5c)
* 🐦 [Twitter @APIMart\_](https://x.com/APIMart_)
* 📧 技术支持：[zhihong@apimart.ai](mailto:zhihong@apimart.ai)

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