Google GenAI SDK

概述

TopRouter 为您提供稳定、高效的 Google GenAI SDK 访问服务，让您能够无缝集成 Gemini 系列模型能力到您的应用中。

获取 API 密钥

开始使用前，您需要获取 TopRouter 的 API 密钥：

访问 TopRouter 官网并完成注册
登录后点击页面右上角的用户菜单，选择"密钥管理"
点击"生成新密钥"按钮，复制生成的 API 密钥

安全提示

请妥善保管您的 API 密钥，切勿在公共代码仓库、前端代码或任何公开场合暴露。建议使用环境变量的方式进行管理。

功能特性

TopRouter 兼容 Google GenAI API 规范，支持以下核心能力：

内容生成（Generate Content）：支持 Gemini 系列模型的文本与多模态生成
流式输出（Streaming）：实时获取模型响应
多轮对话（Chats）：支持会话式交互
工具调用（Function Calling）：让模型调用自定义函数

更多关于请求参数和响应格式的详细信息，请参阅 Google Gemini API 文档。

快速开始

如果您已经在使用 Google GenAI SDK，只需调整以下配置即可接入 TopRouter：

将 API Key 替换为 TopRouter 的密钥
将 Base URL 设置为 TopRouter 的服务地址：https://api.toprouter.ai/api/google
将模型名替换为 TopRouter 模型 ID（例如 tp.gemini-2.5-flash）

Python 集成示例

首先安装 Google GenAI Python 库：

pip install google-genai

然后使用以下代码调用 API：

import os
from google import genai
from google.genai import types

# 初始化客户端
client = genai.Client(
    vertexai=True,
    http_options=types.HttpOptions(
        base_url="https://api.toprouter.ai/api/google",  # TopRouter 服务地址
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ.get('TOPROUTER_API_KEY')}"
        },
    ),
)

# 发起请求
response = client.models.generate_content(
    model="tp.gemini-2.5-flash",
    contents="请解释什么是机器学习？",
)

# 输出模型回复
print(response.text)

TypeScript/Node.js 集成示例

首先安装 Google GenAI TypeScript 库：

npm install @google/genai
# 或使用 yarn
yarn add @google/genai

然后使用以下代码调用 API：

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

// 初始化客户端
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.TOPROUTER_API_KEY, // 从环境变量读取密钥
  httpOptions: {
    baseUrl: "https://api.toprouter.ai/api/google", // TopRouter 服务地址
  },
});

// 发起请求
async function chat() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "tp.gemini-2.5-flash",
    contents: "请解释什么是机器学习？",
  });

  console.log(response.text);
}

chat();

cURL 示例

curl "https://api.toprouter.ai/api/google/v1beta/models/tp.gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $TOPROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "请解释什么是机器学习？"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

环境变量配置

为了安全管理 API 密钥，建议使用环境变量：

Linux/macOS：

export TOPROUTER_API_KEY="your-api-key-here"

Windows PowerShell：

$env:TOPROUTER_API_KEY="your-api-key-here"

使用 .env 文件（推荐）：

在项目根目录创建 .env 文件：

TOPROUTER_API_KEY=your-api-key-here

然后使用 python-dotenv（Python）或 dotenv（Node.js）加载环境变量。

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