如何免费获取 Google Gemini API Key：3 种方法 (2026)

如何免费获取 Google Gemini API 密钥：3 种方法 (2026)

Google 的 Gemini API 提供了访问目前最强大的 AI 模型的能力，包括 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash。好消息是，Google 提供了几种无需预付费即可使用这些模型的方法。无论您是在原型设计新应用、学习 AI 开发，还是构建业余项目，总有一种免费路径适合您。

本指南涵盖了获取免费 Gemini API 密钥的三种方法，以及每种方法的频率限制（Rate Limits）、模型访问权限和实际注意事项。

快速对比：全部 3 种方法

	方法 1: AI Studio	方法 2: Google Cloud 赠送金额	方法 3: Vertex AI 免费层级
费用	完全免费	$300 赠金 (90 天)	免费层级 + 即付即用
是否需要信用卡	否	是 (不会扣费)	是 (不会扣费)
设置时间	2 分钟	10 分钟	15 分钟
频率限制	15 RPM (Flash), 5 RPM (Pro)	基于赠金使用情况	视模型而定
最适合	原型设计、学习	严肃开发	生产环境工作负载
可用模型	所有 Gemini 模型	所有 Gemini + 其他 Google AI	所有 Gemini + Vertex 特性

方法 1: Google AI Studio (最简单)

Google AI Studio 是获取免费 Gemini API 密钥最快的方式。无需信用卡，无需设置 Google Cloud 项目，只需要一个 Google 账号。

第 1 步：访问 Google AI Studio

导航至 aistudio.google.com 并使用任何 Google 账号登录。

第 2 步：生成 API 密钥

点击左侧边栏中的 "Get API Key"
点击 "Create API Key"
选择 "Create API key in new project" (或选择现有项目)
立即复制生成的密钥 —— 您将无法再次查看到完整的密钥

第 3 步：测试您的密钥

打开终端并运行：

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain quantum computing in one sentence."}]
    }]
  }'

或使用 Python 测试：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Explain quantum computing in one sentence.")
print(response.text)

免费层级频率限制 (AI Studio)

模型	每分钟请求数 (RPM)	每分钟 Token 数	每天请求数
Gemini 2.5 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini 2.5 Pro	5	250,000	50
Gemini 2.0 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini Embedding	100	不适用	10,000

这些限制对于原型设计和小型应用来说非常慷慨。对于大多数开发流程，Flash 模型每天 1,500 次请求已经足够。

方法 1 的局限性

频率限制低于付费层级
Prompt 可能被 Google 用于改进产品（请查看条款）
无 SLA 或保障的运行时间
某些企业级功能不可用

方法 2: Google Cloud 免费赠金 ($300)

Google Cloud 为新账号提供价值 $300 的免费赠金，有效期 90 天。这让您能通过标准 Google Cloud API 访问 Gemini，并获得更高的频率限制。

第 1 步：创建 Google Cloud 账号

前往 cloud.google.com
点击 "Get started for free"
使用您的 Google 账号登录
输入您的账单信息（在您明确升级之前不会被扣费）
您将自动获得 $300 赠金

第 2 步：启用 Gemini API

# 如果尚未安装，请安装 Google Cloud CLI
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install

# 身份验证
gcloud auth login

# 设置您的项目
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 启用 Generative Language API
gcloud services enable generativelanguage.googleapis.com

第 3 步：创建 API 密钥

# 通过控制台创建 API 密钥
# 前往: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
# 点击 "Create Credentials" > "API Key"

# 或使用 CLI
gcloud alpha services api-keys create --display-name="Gemini API Key"

第 4 步：使用 Cloud API 测试

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_CLOUD_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Write a Python function that finds the longest palindrome substring."
)
print(response.text)

免费赠金费用细目

模型	输入 (每 1M tokens)	输出 (每 1M tokens)	$300 约可获得
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	~5 亿 input tokens
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	~3000 万 input tokens
Gemini 2.0 Flash	$0.10	$0.40	~7.5 亿 input tokens

凭借 $300 的赠金，您可以进行为期三个月的实质性开发和测试工作。

重要提示

无论使用情况如何，赠金都会在 90 天后过期
您必须添加结算账户，但在升级为付费账户前不会被收费
赠金过期后，除非您升级，否则服务将停止 —— 您不会收到意外账单

方法 3: Vertex AI 免费层级

Vertex AI 是 Google Cloud 的托管式机器学习平台，在提供即付即用定价的同时也设有免费层级。此方法提供的功能最全，也最接近生产环境配置。

第 1 步：启用 Vertex AI

# 启用 Vertex AI API
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 设置您的区域
gcloud config set ai/region us-central1

第 2 步：设置身份验证

Vertex AI 使用服务账号（Service Account）身份验证，而非简单的 API 密钥：

# 创建服务账号
gcloud iam service-accounts create gemini-service \
    --display-name="Gemini API Service Account"

# 授予必要权限
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# 创建并下载密钥文件
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

# 设置环境变量
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="key.json"

第 3 步：使用 Vertex AI SDK

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

vertexai.init(project="YOUR_PROJECT_ID", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Design a database schema for a multi-tenant SaaS application."
)
print(response.text)

Vertex AI 免费层级包括

Gemini 2.5 Flash: 每月限制次数的免费请求
模型评估工具
Prompt 管理
Google 搜索接地 (Grounding)（受限）

具体的免费层级限制会有所波动并定期更新。请查看 Vertex AI 定价页面了解当前详情。

选择合适的方法

在以下情况下使用方法 1 (AI Studio)：

您希望尽可能快地完成设置
您正在进行原型设计或学习
您不想输入信用卡信息
您的项目调用量较低（每天低于 1,500 次请求）

在以下情况下使用方法 2 (Cloud Credits)：

您需要更高的频率限制
您正在构建一个真实的应用
您想要测试生产级别的 API 访问
您有未来 90 天的开发计划

在以下情况下使用方法 3 (Vertex AI)：

您需要企业级功能（IAM、审计日志、VPC）
您正在为生产部署做准备
您需要接地（Grounding）、函数调用（Function Calling）或模型微调
您计划最终扩展到超出免费层级的规模

最大化利用免费额度的技巧

1. 大多数任务使用 Gemini Flash

Gemini 2.5 Flash 比 Pro 显著便宜（且更快）。将其作为您的默认模型，仅在处理复杂的推理任务时切换到 Pro：

# 简单任务使用 Flash
flash_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
summary = flash_model.generate_content(f"Summarize this text: {text}")

# 仅针对复杂推理使用 Pro
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
analysis = pro_model.generate_content(f"Analyze the logical fallacies in this argument: {argument}")

2. 缓存响应内容

在开发过程中，不要对相同的 Prompt 重复调用 API：

import hashlib
import json
import os

CACHE_DIR = ".gemini_cache"
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

def cached_generate(prompt, model_name="gemini-2.5-flash"):
    cache_key = hashlib.md5(f"{model_name}:{prompt}".encode()).hexdigest()
    cache_path = os.path.join(CACHE_DIR, f"{cache_key}.json")

    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path) as f:
            return json.load(f)["response"]

    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    response = model.generate_content(prompt)
    result = response.text

    with open(cache_path, "w") as f:
        json.dump({"prompt": prompt, "response": result}, f)

    return result

3. 设置预算警报

如果使用 Google Cloud 赠金，请设置预算警报，以便在接近限额时知晓：

# 在 Google Cloud 控制台中：
# Billing > Budgets & Alerts > Create Budget
# 将警报阈值设置为 50%, 75%, 和 90%

结论

Google 提供了多种免费路径来访问 Gemini API，从零门槛的 AI Studio 方案到功能全开的 Vertex AI 平台。对于大多数刚开始起步的开发者，方法 1 (AI Studio) 是首选 —— 您可以在两分钟内完成从零到 API 调用的过程，且无需信用卡。

如果您的项目超出了免费 Gemini API 的能力范围，并且您需要可靠的 API 来处理图像生成、视频创作或语音合成等 AI 媒体生成任务，Hypereal AI 提供了无每月最低消费的按需计费模式。您可以像使用 Gemini 流程一样，通过一个简单的 API 密钥开始生成内容。

如何免费获取 Google Gemini API 密钥：3 种方法 (2026)

本指南涵盖了获取免费 Gemini API 密钥的三种方法，以及每种方法的频率限制（Rate Limits）、模型访问权限和实际注意事项。

快速对比：全部 3 种方法

	方法 1: AI Studio	方法 2: Google Cloud 赠送金额	方法 3: Vertex AI 免费层级
费用	完全免费	$300 赠金 (90 天)	免费层级 + 即付即用
是否需要信用卡	否	是 (不会扣费)	是 (不会扣费)
设置时间	2 分钟	10 分钟	15 分钟
频率限制	15 RPM (Flash), 5 RPM (Pro)	基于赠金使用情况	视模型而定
最适合	原型设计、学习	严肃开发	生产环境工作负载
可用模型	所有 Gemini 模型	所有 Gemini + 其他 Google AI	所有 Gemini + Vertex 特性

方法 1: Google AI Studio (最简单)

Google AI Studio 是获取免费 Gemini API 密钥最快的方式。无需信用卡，无需设置 Google Cloud 项目，只需要一个 Google 账号。

第 1 步：访问 Google AI Studio

导航至 aistudio.google.com 并使用任何 Google 账号登录。

第 2 步：生成 API 密钥

点击左侧边栏中的 "Get API Key"
点击 "Create API Key"
选择 "Create API key in new project" (或选择现有项目)
立即复制生成的密钥 —— 您将无法再次查看到完整的密钥

第 3 步：测试您的密钥

打开终端并运行：

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain quantum computing in one sentence."}]
    }]
  }'

或使用 Python 测试：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Explain quantum computing in one sentence.")
print(response.text)

免费层级频率限制 (AI Studio)

模型	每分钟请求数 (RPM)	每分钟 Token 数	每天请求数
Gemini 2.5 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini 2.5 Pro	5	250,000	50
Gemini 2.0 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini Embedding	100	不适用	10,000

这些限制对于原型设计和小型应用来说非常慷慨。对于大多数开发流程，Flash 模型每天 1,500 次请求已经足够。

方法 1 的局限性

频率限制低于付费层级
Prompt 可能被 Google 用于改进产品（请查看条款）
无 SLA 或保障的运行时间
某些企业级功能不可用

方法 2: Google Cloud 免费赠金 ($300)

Google Cloud 为新账号提供价值 $300 的免费赠金，有效期 90 天。这让您能通过标准 Google Cloud API 访问 Gemini，并获得更高的频率限制。

第 1 步：创建 Google Cloud 账号

前往 cloud.google.com
点击 "Get started for free"
使用您的 Google 账号登录
输入您的账单信息（在您明确升级之前不会被扣费）
您将自动获得 $300 赠金

第 2 步：启用 Gemini API

# 如果尚未安装，请安装 Google Cloud CLI
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install

# 身份验证
gcloud auth login

# 设置您的项目
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 启用 Generative Language API
gcloud services enable generativelanguage.googleapis.com

第 3 步：创建 API 密钥

# 通过控制台创建 API 密钥
# 前往: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
# 点击 "Create Credentials" > "API Key"

# 或使用 CLI
gcloud alpha services api-keys create --display-name="Gemini API Key"

第 4 步：使用 Cloud API 测试

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_CLOUD_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Write a Python function that finds the longest palindrome substring."
)
print(response.text)

免费赠金费用细目

模型	输入 (每 1M tokens)	输出 (每 1M tokens)	$300 约可获得
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	~5 亿 input tokens
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	~3000 万 input tokens
Gemini 2.0 Flash	$0.10	$0.40	~7.5 亿 input tokens

凭借 $300 的赠金，您可以进行为期三个月的实质性开发和测试工作。

重要提示

无论使用情况如何，赠金都会在 90 天后过期
您必须添加结算账户，但在升级为付费账户前不会被收费
赠金过期后，除非您升级，否则服务将停止 —— 您不会收到意外账单

方法 3: Vertex AI 免费层级

Vertex AI 是 Google Cloud 的托管式机器学习平台，在提供即付即用定价的同时也设有免费层级。此方法提供的功能最全，也最接近生产环境配置。

第 1 步：启用 Vertex AI

# 启用 Vertex AI API
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 设置您的区域
gcloud config set ai/region us-central1

第 2 步：设置身份验证

Vertex AI 使用服务账号（Service Account）身份验证，而非简单的 API 密钥：

# 创建服务账号
gcloud iam service-accounts create gemini-service \
    --display-name="Gemini API Service Account"

# 授予必要权限
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# 创建并下载密钥文件
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

# 设置环境变量
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="key.json"

第 3 步：使用 Vertex AI SDK

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

vertexai.init(project="YOUR_PROJECT_ID", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Design a database schema for a multi-tenant SaaS application."
)
print(response.text)

Vertex AI 免费层级包括

Gemini 2.5 Flash: 每月限制次数的免费请求
模型评估工具
Prompt 管理
Google 搜索接地 (Grounding)（受限）

具体的免费层级限制会有所波动并定期更新。请查看 Vertex AI 定价页面了解当前详情。

选择合适的方法

在以下情况下使用方法 1 (AI Studio)：

您希望尽可能快地完成设置
您正在进行原型设计或学习
您不想输入信用卡信息
您的项目调用量较低（每天低于 1,500 次请求）

在以下情况下使用方法 2 (Cloud Credits)：

您需要更高的频率限制
您正在构建一个真实的应用
您想要测试生产级别的 API 访问
您有未来 90 天的开发计划

在以下情况下使用方法 3 (Vertex AI)：

您需要企业级功能（IAM、审计日志、VPC）
您正在为生产部署做准备
您需要接地（Grounding）、函数调用（Function Calling）或模型微调
您计划最终扩展到超出免费层级的规模

最大化利用免费额度的技巧

1. 大多数任务使用 Gemini Flash

Gemini 2.5 Flash 比 Pro 显著便宜（且更快）。将其作为您的默认模型，仅在处理复杂的推理任务时切换到 Pro：

# 简单任务使用 Flash
flash_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
summary = flash_model.generate_content(f"Summarize this text: {text}")

# 仅针对复杂推理使用 Pro
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
analysis = pro_model.generate_content(f"Analyze the logical fallacies in this argument: {argument}")

2. 缓存响应内容

在开发过程中，不要对相同的 Prompt 重复调用 API：

import hashlib
import json
import os

CACHE_DIR = ".gemini_cache"
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

def cached_generate(prompt, model_name="gemini-2.5-flash"):
    cache_key = hashlib.md5(f"{model_name}:{prompt}".encode()).hexdigest()
    cache_path = os.path.join(CACHE_DIR, f"{cache_key}.json")

    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path) as f:
            return json.load(f)["response"]

    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    response = model.generate_content(prompt)
    result = response.text

    with open(cache_path, "w") as f:
        json.dump({"prompt": prompt, "response": result}, f)

    return result

3. 设置预算警报

如果使用 Google Cloud 赠金，请设置预算警报，以便在接近限额时知晓：

# 在 Google Cloud 控制台中：
# Billing > Budgets & Alerts > Create Budget
# 将警报阈值设置为 50%, 75%, 和 90%

开始使用 Hypereal 构建

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快速对比：全部 3 种方法

方法 1: Google AI Studio (最简单)

第 1 步：访问 Google AI Studio

第 2 步：生成 API 密钥

第 3 步：测试您的密钥

免费层级频率限制 (AI Studio)

方法 1 的局限性

方法 2: Google Cloud 免费赠金 ($300)

第 1 步：创建 Google Cloud 账号

第 2 步：启用 Gemini API

第 3 步：创建 API 密钥

第 4 步：使用 Cloud API 测试

免费赠金费用细目

重要提示

方法 3: Vertex AI 免费层级

第 1 步：启用 Vertex AI

第 2 步：设置身份验证

第 3 步：使用 Vertex AI SDK

Vertex AI 免费层级包括

选择合适的方法

在以下情况下使用方法 1 (AI Studio)：

在以下情况下使用方法 2 (Cloud Credits)：

在以下情况下使用方法 3 (Vertex AI)：

最大化利用免费额度的技巧

1. 大多数任务使用 Gemini Flash

2. 缓存响应内容

3. 设置预算警报

结论

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第 3 步：创建 API 密钥

第 4 步：使用 Cloud API 测试

免费赠金费用细目

重要提示

方法 3: Vertex AI 免费层级

第 1 步：启用 Vertex AI

第 2 步：设置身份验证

第 3 步：使用 Vertex AI SDK

Vertex AI 免费层级包括

选择合适的方法

在以下情况下使用方法 1 (AI Studio)：

在以下情况下使用方法 2 (Cloud Credits)：

在以下情况下使用方法 3 (Vertex AI)：

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1. 大多数任务使用 Gemini Flash

2. 缓存响应内容

3. 设置预算警报

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