Python SDK

使用 Google Generative AI Python 库快速集成 Gemini 到您的 Python 项目

安装

使用 pip 安装 Google Generative AI 库：

pip install google-generativeai

基础用法

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')

# 文本生成
response = model.generate_content("你好，Gemini!")
print(response.text)

# 流式输出
response = model.generate_content("讲一个故事", stream=True)
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

# 多模态（图片+文本）
import PIL.Image
img = PIL.Image.open('image.jpg')
response = model.generate_content(["描述这张图片", img])
print(response.text)

高级配置

# 生成配置
response = model.generate_content(
    "写一个 Python 函数",
    generation_config=genai.types.GenerationConfig(
        temperature=0.7,
        top_p=0.95,
        top_k=40,
        max_output_tokens=2048,
        candidate_count=1,
    ),
    safety_settings=[
        {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
    ]
)

# 聊天模式
chat = model.start_chat(history=[])
response = chat.send_message("你好")
print(response.text)
response = chat.send_message("请帮我写一个排序算法")
print(response.text)

Python 接入建议

如果你在做脚本自动化、内容批处理或后端服务，Python SDK 往往是接入 Gemini 最顺手的方式。

正式项目里建议把 API Key 放进环境变量，再把模型名称、温度、输出长度等参数抽成统一配置，方便后续维护。

当你需要实时输出时，可继续结合流式响应文档；如果要控制成本和结果质量，则建议同步阅读模型列表与定价页。

流式响应模型列表 API 定价

开发说明

Python SDK 在 Gemini 接入流程中的作用

Python SDK 更适合放在完整接入链路中去理解，而不是孤立阅读。对于 Gemini API 来说，开发者通常不会只靠一页文档完成所有工作，而是需要在快速入门、认证、模型选择、错误处理、安全控制和计费规则之间不断来回对照。

当前页面所覆盖的内容，更多是在帮助你补齐某一个关键环节。使用 Google Generative AI Python 库快速集成 Gemini 到您的 Python 项目如果这部分理解不够充分，前期也许能跑通，但到了业务扩容、多人协作和生产环境阶段，问题往往会逐渐放大。

阅读这类页面时，最好同时思考自己的项目状态：你是处于试验阶段、正式接入阶段，还是正在做稳定性补强。不同阶段关注的重点不同，页面里的同一段内容，在不同时间点的价值也会不同。

如果你希望当前页面的内容真正服务实际开发，建议边读边确认自己的模型、语言、部署环境和权限策略。这样再回看相关链接时，会更容易形成可执行的开发方案，而不是停留在概念层。

阅读重点

单页文档更适合放回完整接入链路里理解。
开发文档应服务实际项目而不是只解释名词。
上线前建议把认证、异常、成本和安全一起检查。

延伸阅读

API 快速入门错误处理安全指南模型列表

阅读 Python SDK 时可以顺手确认的细节

很多技术主题看起来像局部问题，但一旦进入真实项目，就会和模型选择、日志记录、部署环境和调用成本产生连锁关系。因此，单页文档越是基础，越值得结合整体流程去看。

如果当前主题涉及 SDK、接口格式、异常状态或鉴权方式，最好马上用自己的项目场景试着对应一遍。这样可以更快发现还有哪些缺口需要回到其他文档补齐。

对于正式商用场景，建议把文档中的默认用法进一步改造成符合自己环境的实现，例如更明确的重试策略、密钥隔离和监控记录。这样更接近长期可维护的接入方式。

看上下游关系

当前页面通常只是开发链路中的一个节点，前后内容往往同样关键。

看实际环境

浏览器试验、服务端接入和企业环境，对同一主题的要求并不完全相同。

看后续维护

越早把异常处理和权限边界想清楚，后面越容易稳定扩展。