Gemini API Python接入教程：SDK安装与环境配置
要在Python中使用Gemini模型进行文本生成、多轮对话或图像分析，首要步骤是完成SDK安装与API密钥配置。这两项缺一不可，否则调用时会直接返回API key not valid或PermissionDenied错误，导致请求彻底失败。以下将详细拆解整个接入流程，并标记几个极易踩坑的关键点。
安装 google-generativeai SDK 并确认版本
打开终端（Windows推荐CMD或PowerShell，macOS/Linux使用Terminal），运行：
pip install google-generativeai
安装本身很简单，但有一个常见误区：必须安装官方命名的包——google-generativeai。如果少写连字符或写成google-genai、genai这类变体，后续导入就会报错。安装完成后，启动Python解释器，执行以下三行代码进行验证：
import google.generativeai as genaiprint(genai.__version__) # 输出应为0.8.0或更高genai.list_models()
如果第三行抛出PermissionDenied，说明SDK已就绪但API密钥未配置；如果第二行出现AttributeError或ModuleNotFoundError，则表明安装文件损坏或当前Python环境不一致，需要重新排查安装过程。
获取并配置 GOOGLE_API_KEY
根据实际使用场景，选择以下两种方案之一即可。
方案一：通过 Google Cloud Console 生成密钥（推荐）
① 登录 Google Cloud Console，创建或选择一个项目；
② 导航至「API和服务 → 启用API和服务」，搜索并启用 generative-language.googleapis.com（2024年起该API已迁移至aiplatform.googleapis.com，但旧路径仍然兼容，无需额外操作）；
③ 进入「凭据 → 创建凭据 → API密钥」，复制生成的密钥字符串；
④ 在终端中临时设定环境变量（仅当前会话生效）：export GOOGLE_API_KEY="AIzaSy..."（Linux/macOS）set GOOGLE_API_KEY=AIzaSy...（Windows CMD）
方案二：使用 .env 文件管理（生产环境推荐）
在项目根目录新建一个 .env 文件，写入：GOOGLE_API_KEY=AIzaSy...
然后在Python脚本开头添加两行：
from dotenv import load_dotenvload_dotenv()
这里有一个易错点：必须提前安装python-dotenv包（pip install python-dotenv），否则load_dotenv()会静默执行成功但实际不加载任何内容，导致后续读取到的密钥为空。许多开发者在此处调试数小时，代码逻辑完全正确，却因缺少依赖而反复失败。
初始化模型并发送首次请求
配置好密钥后，在Python脚本中按以下顺序执行三步：
第一步：设置全局API密钥genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))
第二步：选择模型并创建实例model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
第三步：发送纯文本Prompt并输出回复response = model.generate_content("你好，请用中文简单介绍你自己")print(response.text)
如果response.text正常返回中文内容，说明接入成功。若遇到ResourceExhausted错误，表明免费配额已耗尽，需要绑定信用卡激活5美元预充值；如果返回空字符串但无报错，大概率是内容安全拦截，换一个更中性的Prompt重试即可。