配置 Google Gemini

Google Gemini 是 Google 開發的多模態 AI 模型系列，支援文字、影象、音訊等多種輸入形式。提供從輕量級到旗艦級的多層次模型選擇，具備強大的推理、分析和創作能力。

1. 獲取 Google Gemini API Key

1.1 訪問 AI Studio

訪問 AI Studio 並登入：https://aistudio.google.com/

1.2 進入 API Keys 頁面

登入後，點選左側選單的 Get API key。

1.3 建立新的 API Key

點選 Create API key 按鈕。

1.4 選擇 Google Cloud 專案

在彈出的對話方塊中：

1. 選擇現有專案或建立新專案
2. 點選 Create API key in existing project 或 Create API key in new project

1.5 複製 API Key

建立成功後，系統會顯示 API Key。

重要：請立即複製並妥善儲存，API Key 以 AIzaSy 開頭，長度為39位字元。

點選複製按鈕，API Key 已複製到剪貼簿。

2. 在 CueMate 中配置 Gemini 模型

2.1 進入模型設定頁面

登入 CueMate 系統後，點選右上角下拉選單的 模型設定。

2.2 新增新模型

點選右上角的 新增模型 按鈕。

2.3 選擇 Gemini 服務商

在彈出的對話方塊中：

1. 服務商型別：選擇 Gemini
2. 點選後 自動進入下一步

2.4 填寫配置資訊

在配置頁面填寫以下資訊：

基礎配置

1. 模型名稱：為這個模型配置起個名字（例如：Gemini-2.0-Flash）
2. API Key：貼上剛才複製的Google Gemini API Key
3. API URL：保持預設 https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
4. 模型版本：選擇或輸入要使用的模型（推薦使用完整版本號）
   • gemini-2.5-pro-exp-03-25：2.5 Pro實驗版，最強效能
   • gemini-2.0-flash-001：2.0 Flash穩定版，推薦使用
   • gemini-2.0-flash-exp：2.0 Flash實驗版
   • gemini-1.5-pro-latest：1.5 Pro最新版
   • gemini-1.5-pro-002：1.5 Pro穩定版
   • gemini-1.5-flash-latest：1.5 Flash最新版
   • gemini-1.5-flash-002：1.5 Flash穩定版
   • gemini-1.5-flash-8b：8B引數輕量版
   • gemini-1.0-pro：1.0 Pro標準版（舊版）
   • gemini-1.0-pro-vision：1.0 支援視覺理解（舊版）

高階配置（可選）

展開 高階配置 面板，可以調整以下引數：

CueMate 介面可調引數：

1. 溫度（temperature）：控制輸出隨機性

   • 範圍：0-2
   • 推薦值：0.7
   • 作用：值越高輸出越隨機創新，值越低輸出越穩定保守
   • 使用建議：
     • 創意寫作/頭腦風暴：1.0-1.5
     • 常規對話/問答：0.7-0.9
     • 程式碼生成/精確任務：0.3-0.5
   • 注意：Gemini 的 temperature 範圍是 0-2，與 Claude 的 0-1 不同

2. 輸出最大 tokens（maxOutputTokens）：限制單次輸出長度

   • 範圍：256 - 65536（根據模型而定）
   • 推薦值：8192
   • 作用：控制模型單次響應的最大字數
   • 模型限制：
     • Gemini 2.5 Pro：最大 65K tokens
     • Gemini 2.0 系列：最大 8K tokens
     • Gemini 1.5 系列：最大 8K tokens
     • Gemini 1.0 Pro：最大 2K tokens
     • Gemini 1.0 Pro Vision：最大 4K tokens
   • 使用建議：
     • 簡短問答：1024-2048
     • 常規對話：4096-8192
     • 長文生成：16384-32768
     • 超長輸出：65536（僅 2.5 Pro）

Google Gemini API 支援的其他高階引數：

雖然 CueMate 介面只提供 temperature 和 maxOutputTokens 調整，但如果你透過 API 直接呼叫 Gemini，還可以使用以下高階引數：

3. topP（nucleus sampling）

   • 範圍：0-1
   • 預設值：0.95
   • 作用：從機率累積達到 p 的最小候選集中取樣
   • 與 temperature 的關係：可以同時使用
   • 使用建議：
     • 保持多樣性：0.9-1.0
     • 更保守的輸出：0.7-0.8

4. topK

   • 範圍：1-40
   • 預設值：40（或 null，表示不限制）
   • 作用：從機率最高的 k 個候選詞中取樣
   • 使用建議：
     • 更多樣化：32-40
     • 更保守：10-20
   • 注意：Gemini 的 topK 最大值為 40

5. stopSequences（停止序列）

   • 型別：字串陣列
   • 預設值：null
   • 最大數量：5 個字串
   • 作用：當生成內容包含指定字串時停止
   • 示例：["END", "###", "\n\n"]
   • 使用場景：
     • 結構化輸出：使用分隔符控制格式
     • 對話系統：防止模型繼續生成
     • 程式碼塊控制：使用程式碼塊結束標記

6. candidateCount

   • 型別：整數
   • 範圍：1-8
   • 預設值：1
   • 作用：生成多個候選回覆供選擇
   • 使用場景：
     • A/B 測試不同輸出
     • 選擇最佳回覆
   • 注意：會增加 API 呼叫成本

Gemini 安全設定：

7. safetySettings
   • 型別：物件陣列
   • 作用：配置內容安全過濾級別
   • 安全類別：
     • HARM_CATEGORY_HARASSMENT：騷擾內容
     • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH：仇恨言論
     • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT：性相關內容
     • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT：危險內容
   • 過濾級別：
     • BLOCK_NONE：不過濾
     • BLOCK_LOW_AND_ABOVE：過濾低風險及以上
     • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE：過濾中等及以上（預設）
     • BLOCK_ONLY_HIGH：僅過濾高風險
   • 示例：

     {
       "safetySettings": [
         {
           "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
           "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
         }
       ]
     }

   • 使用建議：
     • 面向公眾的應用：保持預設設定
     • 內部工具/研究：可適當放寬（BLOCK_ONLY_HIGH）
     • 嚴格場景：使用 BLOCK_LOW_AND_ABOVE

場景	temperature	maxOutputTokens	topP	topK	stopSequences
創意寫作	1.0-1.2	4096-8192	0.95	40	null
程式碼生成	0.2-0.5	2048-4096	0.9	30	null
問答系統	0.7	1024-2048	0.9	40	null
摘要總結	0.3-0.5	512-1024	0.9	20	null
結構化輸出	0.5	2048	0.9	30	["END", "###"]

2.5 測試連線

填寫完配置後，點選 測試連線 按鈕，驗證配置是否正確。

如果配置正確，會顯示測試成功的提示，並返回模型的響應示例。

如果配置錯誤，會顯示測試錯誤的日誌，並且可以透過日誌管理，檢視具體報錯資訊。

2.6 儲存配置

測試成功後，點選 儲存 按鈕，完成模型配置。

3. 使用模型

透過右上角下拉選單，進入系統設定介面，在大模型服務商欄目選擇想要使用的模型配置。

配置完成後，可以在面試訓練、問題生成等功能中選擇使用此模型， 當然也可以在面試的選項中單此選擇此次面試的模型配置。

4. 支援的模型列表

4.1 Gemini 2.5 系列（2025 最新）

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	Gemini 2.5 Pro (實驗)	gemini-2.5-pro-exp-03-25	65K tokens	最強效能、長文字生成

4.2 Gemini 2.0 系列

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	Gemini 2.0 Flash	gemini-2.0-flash-001	8K tokens	推薦使用、穩定版本
2	Gemini 2.0 Flash (實驗)	gemini-2.0-flash-exp	8K tokens	實驗性功能測試

4.3 Gemini 1.5 系列

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	Gemini 1.5 Pro (最新)	gemini-1.5-pro-latest	8K tokens	自動使用最新版本
2	Gemini 1.5 Pro 002	gemini-1.5-pro-002	8K tokens	複雜推理、技術面試
3	Gemini 1.5 Flash (最新)	gemini-1.5-flash-latest	8K tokens	自動使用最新版本
4	Gemini 1.5 Flash 002	gemini-1.5-flash-002	8K tokens	快速響應、常規對話
5	Gemini 1.5 Flash 8B	gemini-1.5-flash-8b	8K tokens	輕量級任務、低成本

4.4 Gemini 1.0 系列（舊版）

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	Gemini 1.0 Pro	gemini-1.0-pro	2K tokens	基礎對話
2	Gemini 1.0 Pro Vision	gemini-1.0-pro-vision	4K tokens	影象理解、多模態

4.5 推薦選擇

• 生產環境：gemini-2.0-flash-001（穩定、高價效比）
• 長文字生成：gemini-2.5-pro-exp-03-25（最大 65K 輸出）
• 快速響應：gemini-1.5-flash-002（低延遲）
• 輕量級應用：gemini-1.5-flash-8b（最低成本）

5. 常見問題

5.1 模型名稱不存在（404 錯誤）

現象：測試連線時提示 models/gemini-1.5-pro is not found for API version v1beta

解決方案：

1. 檢查模型名稱是否使用完整版本號
2. 錯誤示例：gemini-1.5-pro（不帶版本號，會返回 404）
3. 正確示例：
   • gemini-2.0-flash-001（推薦）
   • gemini-1.5-pro-002
   • gemini-1.5-flash-002
   • gemini-1.5-pro-latest（使用 latest 別名）
4. 不要使用簡短別名如 gemini-1.5-pro 或 gemini-1.5-flash，必須使用完整版本號

5.2 API Key 無效

現象：測試連線時提示 API Key 錯誤

解決方案：

1. 檢查 API Key 是否以 AIzaSy 開頭
2. 確認 API Key 長度為 39 位字元
3. 檢查 Google Cloud 專案是否啟用了 Generative Language API
4. 確認 API Key 未被限制或禁用

5.3 請求超時

現象：測試連線或使用時長時間無響應

解決方案：

1. 檢查網路連線是否正常
2. 如果在國內，可能需要使用代理
3. 檢查防火牆設定

5.4 配額不足

現象：提示配額已用完或請求頻率過高

解決方案：

1. 登入 Google Cloud Console 檢視配額使用情況
2. 申請提高配額限制
3. 最佳化使用頻率

5.5 API 未啟用

現象：提示 API 未啟用或專案無許可權

解決方案：

1. 訪問 Google Cloud Console
2. 啟用 Generative Language API
3. 確認專案配置正確

5.6 無法訪問 AI Studio（許可權拒絕）

現象：點選"獲取 API 金鑰"後直接報錯 "permission denied" 並跳轉到文件頁面

解決方案：

1. IP 地區限制：AI Studio 對某些地區有訪問限制，需要使用美國等支援地區的代理
2. 繞過 AI Studio 建立 API Key：
   • 訪問 Google Cloud Console - 憑據頁面
   • 點選"建立憑據" → "API 金鑰"
   • 複製生成的 API Key（以 AIzaSy 開頭）
   • 在"API 限制"中選擇"Generative Language API"
3. 說明：透過 Cloud Console 建立的 API Key 與 AI Studio 建立的完全相同，可以正常使用

相關連結

• Google AI Studio
• Google Cloud Console
• API 文件
• 定價說明