Gemini 模型 CLI 接入

Gemini 系列模型适合通用对话、低成本任务、长文本处理和多模态输入。AIRouter 通过 OpenAI 兼容接口提供 Gemini 模型接入，实际可用模型 ID 以「模型广场」和 /v1/models 返回结果为准。

接入前准备

安装 Gemini CLI

npm install -g @google/gemini-cli
gemini --version

如果提示 npm 不存在，请先安装 Node.js LTS 版本，再重新运行安装命令。

配置 Gemini CLI

打开 Gemini CLI 配置目录：

系统打开方式
Windows在 CMD 中运行 start "" "%USERPROFILE%\.gemini"
macOS在终端中运行 open "$HOME/.gemini"
Linux在终端中运行 mkdir -p "$HOME/.gemini" && cd "$HOME/.gemini"

Gemini CLI 配置目录

在目录中创建或编辑 .env：

GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://aigc.aochengcloud.com/gemini
GEMINI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash

保存后关闭当前 Gemini CLI 进程，重新打开终端运行：

gemini

Gemini CLI 运行示例

兼容地址说明

Gemini CLI 使用 Gemini 原生协议，不是普通 OpenAI /v1 接口。若 https://aigc.aochengcloud.com/gemini 不可用，请以平台公告或售后提供的 Gemini CLI 专用地址为准。

API 调用环境变量

如果你只是通过 curl 调用 OpenAI 兼容接口，可以使用下面的环境变量：

export AIROUTER_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export AIROUTER_BASE_URL="https://aigc.aochengcloud.com/v1"

先查询当前 API Key 可用的 Gemini 模型：

curl -s "$AIROUTER_BASE_URL/models" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  | jq -r '.data[].id' \
  | grep -i 'gemini'

如果本机没有 jq，可以直接查看完整响应：

curl "$AIROUTER_BASE_URL/models" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY"

注意

不要固定使用旧模型名，例如 gemini-pro 或 gemini-pro-vision。模型名称、价格和权限可能会调整，请以实时查询结果为准。

基础调用

将 model 替换为你查到的 Gemini 模型 ID：

curl "$AIROUTER_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "用一句话介绍 Gemini 适合处理什么任务。"
      }
    ]
  }'

流式输出

curl -N "$AIROUTER_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "stream": true,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "请分 3 点说明 Gemini 模型的使用场景。"
      }
    ]
  }'

图片理解

如果模型支持图片输入，可以使用 OpenAI 兼容的 image_url 格式。下面示例使用远程图片地址：

curl "$AIROUTER_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "请描述这张图片的主要内容，并识别其中的文字。"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://example.com/screenshot.png"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

如果要使用本地图片，可以先转成 Base64 data URL。下面示例适用于常见的 macOS/Linux shell：

IMAGE_DATA=$(base64 -i screenshot.png | tr -d '\n')

curl "$AIROUTER_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  -d "{
    \"model\": \"gemini-3.1-pro-preview\",
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": [
          {
            \"type\": \"text\",
            \"text\": \"请分析这张图片。\"
          },
          {
            \"type\": \"image_url\",
            \"image_url\": {
              \"url\": \"data:image/png;base64,$IMAGE_DATA\"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }"

文本处理

可以把本地文本文件内容作为输入。下面示例会总结 notes.txt：

NOTES=$(cat notes.txt)

jq -n --arg notes "$NOTES" '{
  model: "gemini-2.5-flash",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: ("请用 3 句话总结下面内容：\n\n" + $notes)
    }
  ]
}' | curl "$AIROUTER_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIROUTER_API_KEY" \
  -d @-

选择建议

场景建议
日常对话选择响应快、价格低的 Gemini 模型
文本总结关注上下文长度和输入价格
图片理解选择带 Vision 或图片能力的 Gemini 模型
成本敏感先用低价模型跑小流量，再根据效果升级
生产调用把模型 ID 做成配置项，避免模型调整时修改脚本

常见问题

Q: 查不到 Gemini 模型？

A: 先确认 API Key 是否有效、账号余额是否充足、API Key 是否设置了模型限制。如果 /v1/models 中没有 Gemini 模型，请联系售后确认账号分组是否开放。

Q: 图片调用失败怎么办？

A: 确认模型支持图片输入，并检查图片 URL 是否可访问。如果使用 Base64，请确认 MIME 类型和编码格式正确。

Q: 调用提示模型不存在？

A: 重新执行 /v1/models 查询模型 ID，确认没有使用旧模型名，例如 gemini-pro 或 gemini-pro-vision。

下一步

返回模型接入指南 →查询模型列表 →查看 API 调用 →
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