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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。

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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 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 获取您的 API 密钥（以 sk- 开头）
提示： 如果还没有 APIMart 账户，请先在 APIMart 注册并获取 API 密钥。

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第一步：安装 Gemini CLI

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1.1 全局安装

使用 npm 全局安装 Gemini CLI： 
npm install -g @google/gemini-cli

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1.2 验证安装

检查是否安装成功： 
gemini --version
如果显示版本号，则说明安装成功。
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。

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第二步：配置 APIMart API

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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): 
$env:GEMINI_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
$env:GEMINI_BASE_URL = "https://api.apimart.ai/v1"
macOS/Linux (Bash): 
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"

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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：
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_API_KEY', 'sk-xxxxxxxxxxxx', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_BASE_URL', 'https://api.apimart.ai/v1', 'User')
  1. 重启 PowerShell 或执行以下命令刷新环境变量：
$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）：
# 对于 Bash
nano ~/.bashrc

# 对于 Zsh (macOS 默认)
nano ~/.zshrc
  1. 在文件末尾添加以下内容：
# APIMart Gemini CLI 配置
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"
  1. 保存文件并重新加载配置：
# 对于 Bash
source ~/.bashrc

# 对于 Zsh
source ~/.zshrc

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2.3 使用 .env 文件配置

在项目目录下创建 .env 文件： 
# .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: 
export $(cat .env | xargs) && gemini chat
Windows (PowerShell): 
Get-Content .env | ForEach-Object {
    $name, $value = $_.split('=')
    Set-Content env:\$name $value
}
gemini chat
重要提示：
  • 将 sk-xxxxxxxxxxxx 替换为您从 APIMart 控制台 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

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2.4 验证配置

检查环境变量是否设置成功： macOS/Linux: 
echo $GEMINI_API_KEY
echo $GEMINI_BASE_URL
Windows (PowerShell): 
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。

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第三步：开始使用 Gemini CLI

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3.1 基本对话

启动交互式对话： 
gemini chat
或直接发送单次请求： 
gemini "请介绍一下人工智能的发展历史"

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3.2 指定模型

使用特定模型进行对话： 
gemini chat --model gpt-4o
或： 
gemini "写一个 Python 快速排序算法" --model claude-sonnet-4-5-20250929

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3.3 从文件读取提示词

从文件中读取提示词： 
gemini --input prompt.txt
或使用管道： 
cat prompt.txt | gemini

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3.4 保存输出到文件

将 AI 响应保存到文件： 
gemini "生成一个 React 组件代码" --output component.jsx

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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：

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4.1 使用 Python SDK

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)

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4.2 使用 JavaScript/TypeScript

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();

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4.3 使用 cURL

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"}
    ]
  }'

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第五步：选择合适的模型

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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 Flashgemini-2.0-flash-exp速度快，多模态快速响应、图文理解
Gemini 2.5 Progemini-2.5-pro性能强大复杂任务、专业分析
Gemini 2.5 Flashgemini-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-5gpt-5最新最强复杂推理、创意写作
GPT-4ogpt-4o高质量日常对话、内容生成
GPT-4o Minigpt-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 4.5claude-sonnet-4-5-20250929推理能力强代码生成、逻辑分析
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5-20251001速度极快快速问答、实时对话
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

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高级功能

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多模态支持

使用支持多模态的模型（如 Gemini 2.0 Flash）处理图像： 
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"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

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流式输出

获取实时流式响应： 
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='')

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调整参数

优化模型输出： 
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
)

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常见问题

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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： 
    # 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：

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Q2: 如何验证 API 配置是否正确？

测试方法： 
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}")

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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

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Q4: 如何查看 API 使用情况？

登录 APIMart 控制台 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

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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 UnauthorizedAPI 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

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最佳实践

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1. 错误处理

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()

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2. 成本优化

# 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
)

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3. 提示词优化

# 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"
        }
    ]
)

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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

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支持与帮助

如果您在使用过程中遇到任何问题：

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