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# APIMart mit Gemini CLI verwenden

> Ausführliche Anleitung zur Konfiguration des APIMart-API-Dienstes im Gemini-CLI-Kommandozeilen-Tool. Erfahren Sie, wie Sie die KI-Modelle von APIMart – einschließlich der Gemini-, GPT- und Claude-Serien – aus dem Terminal verwenden.

## Einführung

Gemini CLI ist Googles offizielles Kommandozeilen-Tool, mit dem Entwickler vom Terminal aus mit Gemini-KI-Modellen interagieren können. Nach der Konfiguration der APIMart-API können Sie in Gemini CLI die fortschrittlichen Modelle von APIMart – GPT, Claude und Gemini – verwenden.

## Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen:

1. **Node.js und npm installiert**\
   Laden Sie sie von der [Node.js-Website](https://nodejs.org/) herunter und installieren Sie sie (v16 oder neuer empfohlen)

2. **APIMart-API-Schlüssel**\
   Melden Sie sich in der [APIMart-Konsole](https://apimart.ai/keys) an und kopieren Sie Ihren API-Schlüssel (beginnt mit `sk-`)

<Note>
  **Tipp:** Wenn Sie noch kein APIMart-Konto haben, registrieren Sie sich zuerst bei [APIMart](https://apimart.ai) und erstellen Sie einen API-Schlüssel.
</Note>

## Schritt 1: Gemini CLI installieren

### 1.1 Globale Installation

Installieren Sie Gemini CLI global mit npm:

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

### 1.2 Installation überprüfen

Prüfen Sie, ob die CLI verfügbar ist:

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

Wird eine Versionsnummer ausgegeben, war die Installation erfolgreich.

<Note>**Tipp:** Wenn der Befehl nicht gefunden wird, starten Sie das Terminal neu oder prüfen Sie Ihre globale npm-`PATH`-Konfiguration.</Note>

## Schritt 2: APIMart-API konfigurieren

### 2.1 Temporäre Umgebungsvariablen

Zum Testen oder einmaligen Nutzen; Werte werden beim Schließen des Terminals gelöscht.

**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 Permanente Umgebungsvariablen (empfohlen)

Persistente Konfiguration, sodass neue Shells sie automatisch übernehmen.

**Windows (PowerShell):**

1. PowerShell als Administrator ausführen
2. Benutzerumgebungsvariablen setzen:

```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. PowerShell neu starten oder Variablen neu laden:

```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. Bearbeiten Sie die rc-Datei Ihrer Shell:

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

# Zsh (Standard auf macOS)
nano ~/.zshrc
```

2. Anhängen:

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

3. Neu laden:

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

### 2.3 `.env`-Datei verwenden

Erstellen Sie `.env` in Ihrem Projekt:

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

Variablen vor dem Ausführen von Gemini laden:

**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>
  **Wichtig:** - Ersetzen Sie `sk-xxxxxxxxxxxx` durch Ihren echten Schlüssel aus der [APIMart-Konsole](https://apimart.ai/keys) - Setzen Sie `GEMINI_BASE_URL` auf `https://api.apimart.ai/v1`, damit Gemini CLI mit APIMart spricht - Fügen Sie `.env` zu `.gitignore` hinzu, damit Schlüssel nicht committet werden
</Note>

### 2.4 Konfiguration überprüfen

**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
```

Sehen die Werte korrekt aus, war die Konfiguration erfolgreich.

## Schritt 3: Gemini CLI verwenden

### 3.1 Grundlegender Chat

Interaktive Sitzung:

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

Einmaliger Prompt:

```bash theme={null}
gemini "Give a short overview of the history of artificial intelligence"
```

### 3.2 Modell wählen

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

Oder:

```bash theme={null}
gemini "Write a Python quicksort implementation" --model claude-sonnet-4-5-20250929
```

### 3.3 Prompts aus einer Datei lesen

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

Oder per Pipe:

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

### 3.4 Ausgabe in eine Datei speichern

```bash theme={null}
gemini "Generate a React component" --output component.jsx
```

## Schritt 4: APIMart aus Ihrem Code aufrufen

### 4.1 Python SDK

```python theme={null}
import openai

# APIMart
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"  # Your APIMart API key
openai.api_base = "https://api.apimart.ai/v1"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hi—please introduce yourself"}
    ]
)

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

### 4.2 JavaScript / TypeScript

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

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-xxxxxxxxxxxx",
  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: "Hi—please introduce yourself" }],
  });

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

main();
```

### 4.3 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": "Hi—please introduce yourself"}
    ]
  }'
```

## Schritt 5: Modell auswählen

### Empfohlene Modelle

APIMart unterstützt viele Modelle; wählen Sie nach Aufgabe und Budget.

**Gemini**

| Modellname       | Modell-ID              | Eigenschaften         | Geeignet für                      |
| ---------------- | ---------------------- | --------------------- | --------------------------------- |
| Gemini 2.0 Flash | `gemini-2.0-flash-exp` | Schnell, multimodal   | Schnelle Antworten, Vision + Text |
| Gemini 2.5 Pro   | `gemini-2.5-pro`       | Starke Fähigkeit      | Schwierige Probleme, Analyse      |
| Gemini 2.5 Flash | `gemini-2.5-flash`     | Sehr reaktionsschnell | Echtzeit-Chat, Batch-Jobs         |

**GPT**

| Modellname  | Modell-ID     | Eigenschaften   | Geeignet für                     |
| ----------- | ------------- | --------------- | -------------------------------- |
| GPT-5       | `gpt-5`       | Top-Klasse      | Reasoning, kreatives Schreiben   |
| GPT-4o      | `gpt-4o`      | Hohe Qualität   | Allgemeiner Chat, Inhalt         |
| GPT-4o Mini | `gpt-4o-mini` | Kosteneffizient | Einfache Aufgaben, hohes Volumen |

**Claude**

| Modellname        | Modell-ID                    | Eigenschaften     | Geeignet für                    |
| ----------------- | ---------------------------- | ----------------- | ------------------------------- |
| Claude Sonnet 4.5 | `claude-sonnet-4-5-20250929` | Starkes Reasoning | Code, Logik                     |
| Claude Haiku 4.5  | `claude-haiku-4-5-20251001`  | Sehr schnell      | Q\&A, Chat mit niedriger Latenz |

<Tip>
  **Schnellauswahl:** - 🚀 **Google-Stil-Stack:** `gemini-2.0-flash-exp`, `gemini-2.5-pro` - 💡 **Coding:** `claude-sonnet-4-5-20250929`, `gpt-5` - 💰 **Kosten:** `gpt-4o-mini`, `claude-haiku-4-5-20251001` - ⚡ **Geschwindigkeit:** `gemini-2.0-flash-exp`, `gpt-4o-mini`
</Tip>

## Erweiterte Funktionen

### Multimodal (Bilder)

Mit einem multimodalen Modell wie Gemini 2.0 Flash:

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)
```

### Streaming

Tokens streamen, sobald sie eintreffen:

```python theme={null}
stream = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short poem about spring"}],
    stream=True
)

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

### Parameter anpassen

Zufälligkeit und Länge formen:

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "Your question"}],
    temperature=0.7,        # randomness (0–2)
    max_tokens=2000,        # max output length
    top_p=0.9,              # nucleus sampling
    presence_penalty=0,     # topic diversity
    frequency_penalty=0     # repetition penalty
)
```

## FAQ

### Q1: „Invalid API key" oder Authentifizierungsfehler

1. **Schlüsselformat**
   * Muss mit `sk-` beginnen
   * Beim Einfügen keine zusätzlichen Leerzeichen

2. **Umgebungsvariablen**

   ```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. **Schlüsselstatus**
   * Prüfen Sie den Schlüssel in der [APIMart-Konsole](https://apimart.ai/keys)
   * Stellen Sie sicher, dass Ihr Konto Guthaben hat

### Q2: Wie verifiziere ich die API-Einrichtung?

```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": "test"}],
        max_tokens=10
    )
    print("✅ API configuration OK")
    print(f"Reply: {response.choices[0].message.content}")
except Exception as e:
    print(f"❌ API configuration failed: {e}")
```

### Q3: Welche Sprachen werden unterstützt?

Jede Sprache, die HTTP-Anfragen senden kann, funktioniert mit APIMart:

* ✅ **Python** – OpenAI SDK empfohlen
* ✅ **JavaScript / TypeScript** – Node oder Browser
* ✅ **Java** – HTTP-Client
* ✅ **Go** – Stdlib oder Bibliotheken
* ✅ **PHP** – cURL oder Guzzle
* ✅ **Ruby** – HTTP-Gems
* ✅ **C# / .NET** – `HttpClient`
* ✅ **Swift** – `URLSession`
* ✅ **Andere** – alles mit HTTP

### Q4: Wo sehe ich Nutzung und Abrechnung?

In der [APIMart-Konsole](https://apimart.ai/overview):

* 📊 Live-Aufrufstatistik
* 💰 Kosten und Rechnungen
* 📈 Nutzungstrends
* 🔍 Anfrage-Logs
* ⚙️ API-Schlüssel-Verwaltung

### Q5: Häufige API-Fehler

| Fehler                      | Wahrscheinliche Ursache              | Was tun                                                    |
| --------------------------- | ------------------------------------ | ---------------------------------------------------------- |
| `401 Unauthorized`          | Falscher oder widerrufener Schlüssel | Schlüssel in env / Konsole korrigieren                     |
| `429 Too Many Requests`     | Rate-Limit                           | Verlangsamen oder Plan upgraden                            |
| `500 Internal Server Error` | Vorübergehendes Serverproblem        | Später erneut versuchen; bei Bestehen Support kontaktieren |
| `insufficient_quota`        | Geringes Guthaben                    | In der Konsole aufladen                                    |

## Best Practices

### 1. Wiederholungen und Backoff

```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": "Your question"}]
            )
            return response
        except openai.error.RateLimitError:
            if i < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** i)
                continue
            raise
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
            raise

response = call_with_retry()
```

### 2. Kostenkontrolle

```python theme={null}
def choose_model(complexity):
    if complexity == "simple":
        return "gpt-4o-mini"
    elif complexity == "medium":
        return "gemini-2.0-flash-exp"
    return "gpt-5"

model = choose_model("simple")
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "Your question"}],
    max_tokens=500
)
```

### 3. System-Prompts

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an expert Python assistant who writes clear, efficient code."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Implement quicksort for me"
        }
    ]
)
```

## Funktionen

Mit **Google AI Studio** und **APIMart** erhalten Sie:

* 🤖 **Viele Modelle** – GPT, Claude, Gemini und mehr
* 🌍 **OpenAI-kompatibel** – vertraute Request/Response-Form
* ⚡ **Leistung** – niedrige Latenz, hohe Parallelität
* 💰 **Klare Preise** – Pay-as-you-go
* 📊 **Beobachtbarkeit** – Aufrufe in Echtzeit überwachen
* 🔒 **Sicherheit** – unternehmensorientierte Schutzmaßnahmen
* 🚀 **Schnelle Integration** – einfache HTTP/SDK-Aufrufe
* 📚 **Dokumentation** – Leitfäden und Beispiele

## Support

* 📚 [APIMart-Dokumentation](https://docs.apimart.ai)
* 📚 [Google AI Studio-Dokumentation](https://ai.google.dev/docs)
* 💬 [Discord](https://discord.gg/V8zqssyZ5c)
* 🐦 [Twitter @APIMart\_](https://x.com/APIMart_)
* 📧 [zhihong@apimart.ai](mailto:zhihong@apimart.ai)

***

<Card title="Mit APIMart loslegen" icon="rocket" href="https://apimart.ai">
  Erstellen Sie ein Konto, holen Sie sich einen API-Schlüssel und verwenden Sie mehrere KI-Modelle aus Google-AI-Studio-Workflows und darüber hinaus.
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