谷歌顶级AI大模型Gemini API：国内免费爽用！Cloudflare中转，AI对话+AI识图+AI编程+AI翻译，全支持！

免费使用谷歌Gemini API

在目前排名前几位的主流AI大模型中，谷歌的Gemini是唯一一个提供免费API服务的一线顶级AI大模型。
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通过使用Gemini的免费API，你可以在AI客户端中和大模型对话、编写代码，开发自己的AI应用，甚至结合沉浸式翻译，实现一键翻译任何资料。本文将为大家介绍如何免费使用Gemini的API服务。

创建API KEY

首先，我们需要打开谷歌的AI Studio网站。在这里，我们可以选择不同版本的Gemini模型进行对话。例如，我们选择Gemini-2.0-flash-thinking-exp模型。
选择模型
然后我们让它编写一首英文的藏头诗，要求每句的第一个字母能够组成单词“Apple”。可以看到，生成结果完全符合要求。

除了对话，AI大模型还可以通过API调用的方式使用。点击“Get API Key”按钮，然后选择“创建API Key”，并将其关联到一个项目。点击创建后，API Key就创建完成了，点击复制保存。需要注意的是，Gemini的API Key与OpenAI的不同，它不是一次性显示的。如果需要查看，可以在后续页面中再次查看。

免费额度

在API的付费方案中，我们看到当前使用的是免费的方案。如果你不希望付费使用，记得检查你的谷歌账号是否绑定了支付方式。否则，一旦API调用超出免费额度，账号将会被扣费。

点击“查看使用情况”可以查看API的调用统计。Gemini的API有免费额度，超出后会产生费用。那么，免费额度是多少呢？返回对话页面，点击“Model”可以看到详细信息。不同版本的模型，每天的免费使用额度有所不同。例如，Gemini 2.0 flash模型每分钟最多可以调用15次，每天最多1500次；Gemini 2.0 flash lite模型每分钟最多可以调用30次，每天同样最多1500次。
flash模型额度
对于个人使用来说，这个免费额度是足够的。而且Gemini提供了多种模型，我们可以根据需要来交替使用。

原生API使用

接下来，我们来看下如何使用Gemini的API。我们这里使用Chatbox这个AI客户端软件，它是开源的，而且主流操作系统基本都支持。打开Chatbox后，点击左下角的设置，选择“谷歌Gemini”作为模型提供方。然后，输入我们刚才创建的API Key并保存。
Gemini配置
接下来，我们选择Gemini-2.0-flash-thinking-exp模型，提出一个逻辑推理问题：

“在厨房里有一张桌子，上面放着一个杯子，杯子里有一个球。把杯子移到卧室的床上并倒过来，再把杯子拿到主房间。问：球现在在哪里？”

可以看到，模型正确地回答了：球会留在床上。但需要注意的是，Gemini的API在国内是无法直接使用的。我们当前挂着梯子，所以API调用正常。如果关闭梯子，API将无法调用。

免费部署中转API服务

那如果想要在国内调用Gemini的API，该怎么办呢？我们可以通过Cloudflare，搭建一个免费的API中转服务来解决。我们使用OpenAI-Gemini这个GitHub开源项目，它能够将Gemini的API请求转为OpenAI格式，并提供多种免费部署方案，包括Vercel、Netlify和Cloudflare。
gemini-openai
在项目中，我们选择使用Cloudflare部署。首先，需要准备一个GitHub账号、Cloudflare账号和一个托管到Cloudflare的域名。具体的部署流程是：通过GitHub Actions将OpenAI-Gemini项目部署到Cloudflare，之后，我们就可以通过Cloudflare上部署的API中转服务，正常调用谷歌的Gemini API服务了。

准备工作

首先，确保你有以下账户和工具：

GitHub账户：用于托管代码并管理部署流程。
Cloudflare账户：用于配置API中转服务。
域名：需要把域名托管到Cloudflare上。

部署步骤

点击这个 “Deploy with Workers”。再点击 “Authorize Workers”，点击 “Authorize Cloudflare”。然后输入 GitHub 的密码，点击确认。

点击 “I have an account”，这里需要我们输入 Cloudflare 的，Account ID 和 API Token。点击下面这 2 个链接，就可以跳转到对应的获取页面。

首先来获取 Account ID，点击左侧这个链接。然后复制这个账户 ID，这就是我们需要的 Account ID。

在这里粘贴进去，然后点击右侧这个链接，来获取 API Token。

点击 “创建令牌”，然后选择 “编辑 Cloudflare Workers”，点击右侧这个，使用模板。权限这里保持默认，账户资源，选择 “全部账户”。区域资源这里，可以选择 “全部区域”，也可以选择 “特定区域”。这个特定区域，就是指定一个具体的域名。这里我们选择 “全部区域”，下面这些都保持默认。点击 “继续”，再点击 “创建令牌”。复制这个 API Token，然后粘贴到部署页面。

点击 “Connect Account”，再点击这个 “Fork Repository”。这个 “Fork Repository”，会把 OpenAI-Gemini 这个开源项目，Fork 一份到我们的代码仓库。然后点击这个 “Enable Workflows”，这个 “Enable Workflows”，就是使用 GitHub 的 Actions 功能，把刚才 Fork 的项目，部署到 Cloudflare 上。

点击 “I understand” 进行确认，打开我们的代码仓库。就可以看到，刚才 Fork 到，我们代码仓库的OpenAI-Gemini项目。点击 “Workflow Enable”，再点击 “Deploy”。现在开始部署服务了，我们等待几分钟，服务就会部署成功了。

自定义域名

点击这个 Worker Dash，跳转到 Cloudflare。可以看到，这个 Gemini，就是我们刚才部署的服务。点击打开它，再点击设置。在“域和路由”这里，Cloudflare 给这个服务分配了一个域名。但是这个域名，只有外网才能访问，国内网络无法访问。所以我们要给这个服务，添加一个自定义域名。

这里我们需要有一个，托管到 Cloudflare 的域名。关于如何获取一个，永久免费的域名，并托管到 Cloudflare，可以看这篇文章。
域名注册
在我们托管到 Cloudflare 的域名中，选择一个，复制它。然后点击右上角的“添加”，选择“自定义域”。输入我们的域名，前面可以给它加一个 Gemini 前缀，方便区分。点击“添加域”，这个自定义域名就 OK 了。

使用中转服务

下面我们来测试一下，我们部署的这个，Gemini API 中转服务。

在Chatbox中使用

首先打开 Chatbox，点击左下角的设置。服务提供方，选择“添加自定义服务提供方”，名字叫做 Gemini。API 模式选择“OpenAI 兼容”，因为我们的中转服务，会把 Gemini API，中转成 OpenAI 的格式。API 域名这里，把这个网址中间的域名部分，替换成我们的自定义域名。

其余部分保持不动，然后下面填上我们的 Gemini API Key。模型这里，需要手动输入，比如我们使用 gemini-2.0-flash-exp 这个模型。那 Gemini 可选的模型有很多个，大家可以根据自己的需要来选择。

点击保存，下面我们来测试一下。我们现在是挂着梯子的，还是使用之前那个，逻辑推理问题来测试，可以看到 API 能够正常使用。然后把梯子关闭，我们再用一个，赶飞机的时间规划问题来测试一下。API 也是能够正常使用的，而且问题答案也是正确的。那现在，使用我们部署的，API 中转服务，我们就可以在国内，流畅地使用 Gemini 的，免费 API 服务了。

除了文本对话，Gemini 的模型还可以识别图片。我们上传一张图片，测试一下。可以看到也没有问题，能够准确地识别出图片中的猫和狗。
图片识别

在代码开发中使用

接下来我们再来看一下，如何在代码开发中，使用我们部署的 API 中转服务。这是 2 个调用 Gemini API 的 Python 代码，分别是文本对话和图片识别的代码。这个 config.json 是配置文件，里面存放的是，API 的中转 URL、API Key 以及使用的模型。

首先来执行这个文本对话，这里我们的问题是，让 Gemini 解释，天空为什么是蓝色的。执行成功了，在返回结果中，给出了问题的答案。然后再来执行这个，图片识别的代码，我们来让它识别这张图片中的动物。也执行成功了，可以看到，它成功识别出了，图片中的狮子和老虎。代码调用没有问题，这样我们就可以使用 Gemini 的 API，来开发自己的 AI 应用了。

在沉浸式翻译中使用

注意请读完文章再操作，沉浸式翻译中频繁调用Gemini API有封号风险！🙅‍♂️🚫🚫🚫

最后我们再来看一下，Gemini API 在沉浸式翻译中的使用。比如我们让它翻译这个 API 文档，点击“沉浸式翻译”插件。翻译服务选择 OpenAI，因为我们的 API 中转服务，会把 Gemini API，转成 OpenAI 格式的。然后选择“自定义 API Key”，下面输入 Gemini API Key。模型这里，点击，“设置更多模型”。输入 gemini-2.0-flash-exp，点击保存，这里也可以选择其他的 Gemini 模型。

选择我们刚才添加的模型，然后接口地址这里，把网址中间部分的域名，替换成我们 API 中转服务的自定义域名。点一下旁边空白位置，它会自动保存。

然后我们来翻译这个 API 文档试一下。点击翻译，可以看到翻译了一部分就报错了。显示调用太频繁，超出限制了。还记得我们在前面介绍过，Gemini 的免费 API 是有使用限制的。每分钟调用次数和每天调用次数，都有上限。这里翻译这篇英文的 API 文档，轻易就超出使用限制了。

看来免费的 Gemini API，并不适合，搭配沉浸式翻译使用。如果频繁调用，导致超出限制，可能会被封号！🙅‍♂️🚫🚫🚫

如果想要使用，只能通过付费来解除使用限制，或者每次只翻译一部分。