如何免费使用 Google AI Studio：快速指南 (2026)

Google AI Studio 是 AI 开发者生态系统中隐藏得最好的“宝藏”之一。它为你提供了免费访问 Google Gemini 模型（包括目前最强大的大语言模型之一 Gemini 2.5 Pro）的机会，其速率限制对于实际开发工作来说非常慷慨。无需信用卡，没有试用期，完全免费。

本指南将带你完成 Google AI Studio 的设置，获取免费 API key，并提供可在应用程序中运行的代码示例。

什么是 Google AI Studio？

Google AI Studio（原名 MakerSuite）是 Google 推出的基于 Web 的 IDE，用于 Gemini 模型的原型设计。它有两个主要用途：

交互式测试场 (Playground) —— 直接在浏览器中测试提示词 (Prompts)、调整参数并实验 Gemini。
免费 API Key 提供方 —— 生成可用于 Gemini API 编程访问的 API key。

核心卖点：免费层级不是试用版。它是一个永久性的免费层级，速率限制每日重置。

免费层级限制 (2026)

以下是你免费获得的具体内容：

功能	免费层级 (Free Tier)	按需付费 (Pay-as-you-go)
Gemini 2.5 Pro	25 RPM / 50K TPM	按 Token 计费
Gemini 2.0 Flash	15 RPM / 1M TPD	按 Token 计费
Gemini 2.0 Flash Lite	30 RPM / 1M TPD	按 Token 计费
Gemini Embedding	1,500 RPD	按 Token 计费
图像生成	可用	可用
是否需要信用卡	否	是
数据是否用于训练	是 (仅免费层级)	否

RPM = 每分钟请求数。TPM = 每分钟 Token 数。TPD = 每天 Token 数。RPD = 每天请求数。

重要说明： 在免费层级，Google 可能会使用你的提示词和响应来改进其模型。如果你处理的是敏感数据，请使用付费层级。对于开发、原型设计和个人项目，免费层级是完美的选择。

第一步：创建你的 Google AI Studio 账号

访问 aistudio.google.com。
使用你的 Google 账号登录。任何个人 Gmail 账号都可以。
接受服务条款。
你将立即进入 AI Studio 测试场 —— 无需等待名单，无需审核过程。

如果你所在的国家/地区暂不支持 AI Studio，你可能需要 VPN。Google AI Studio 在大多数地区可用，但并非全部。

第二步：获取你的免费 API Key

在左侧边栏中，点击 "Get API key"。
点击 "Create API key"。
选择一个现有的 Google Cloud 项目，或者让 AI Studio 为你创建一个。
复制你的 API key。它通常以 AIza... 开头。
安全地存储它 —— 像对待密码一样对待它。

你不需要在 Google Cloud 中设置结算信息。免费层级无需支付方式即可运行。

第三步：在测试场进行测试

在编写代码之前，先在 AI Studio 测试场测试你的提示词：

点击左侧边栏的 "Create new prompt"。
选择你的模型（Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash 等）。
输入你的提示词并点击 "Run"。
调整参数，如 temperature、top-p 和 max tokens。
满意后，点击 "Get code" 即可导出为 Python、JavaScript 或 cURL 代码。

测试场支持：

Freeform prompts —— 单轮文本生成。
Chat prompts —— 多轮对话。
Structured prompts —— 通过示例定义输入/输出格式。

第四步：在代码中使用 API

Python

安装 SDK：

pip install google-generativeai

基础文本生成：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="AIza-your-free-key")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")

# 简单文本生成
response = model.generate_content("Write a Python function to validate email addresses using regex.")
print(response.text)

多轮对话：

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
chat = model.start_chat()

response1 = chat.send_message("I am building a REST API with FastAPI. Help me design the user authentication flow.")
print(response1.text)

response2 = chat.send_message("Now show me the code for the JWT token generation.")
print(response2.text)

JavaScript / TypeScript

安装 SDK：

npm install @google/generative-ai

基本用法：

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("AIza-your-free-key");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-pro" });

async function generateContent() {
  const result = await model.generateContent(
    "Write a TypeScript interface for a User object with proper validation types."
  );
  console.log(result.response.text());
}

generateContent();

cURL

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=AIza-your-free-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain microservices architecture in 3 sentences."}]
    }]
  }'

第五步：通过 OpenAI 兼容端点使用 Gemini

Gemini 现在支持兼容 OpenAI 的 API 端点，这意味着你可以将其作为任何支持 OpenAI 格式的工具的替换方案：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="AIza-your-free-key",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a senior software engineer."},
        {"role": "user", "content": "Review this SQL query for performance issues: SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@gmail.com'"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

这适用于 Cursor、Continue.dev、Cline 以及任何接受 OpenAI 兼容 API 的工具。

第六步：使用高级功能（依然免费）

视觉 (图像分析)

import google.generativeai as genai
from PIL import Image

genai.configure(api_key="AIza-your-free-key")
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")

image = Image.open("screenshot.png")
response = model.generate_content(["Describe the UI issues in this screenshot:", image])
print(response.text)

JSON 模式 (结构化输出)

import google.generativeai as genai
import json

genai.configure(api_key="AIza-your-free-key")
model = genai.GenerativeModel(
    "gemini-2.5-pro",
    generation_config={"response_mime_type": "application/json"}
)

response = model.generate_content(
    "List 5 popular Python web frameworks with their GitHub stars and primary use case. Return as JSON array."
)

data = json.loads(response.text)
print(json.dumps(data, indent=2))

嵌入 (Embeddings)

result = genai.embed_content(
    model="models/text-embedding-004",
    content="How does vector search work?",
    task_type="retrieval_document"
)

print(f"Embedding dimension: {len(result['embedding'])}")

免费层级的常见使用场景

使用场景	推荐模型	理由
原型开发应用	Gemini 2.0 Flash	速度快，每日限制高
代码生成	Gemini 2.5 Pro	逻辑推理能力最强
文档分析	Gemini 2.5 Pro	超长上下文窗口
聊天机器人	Gemini 2.0 Flash	低延迟
嵌入 / 搜索	text-embedding-004	每天 1,500 次免费请求
图像理解	Gemini 2.5 Pro	强大的视觉能力

最大化利用免费配额的技巧

简单任务使用 Flash。 将 Gemini 2.5 Pro (25 RPM) 留给复杂的任务推理。其他任务使用 Flash (15 RPM, 1M TPD)。
积极使用缓存。 对重复查询存储响应。原生支持上下文缓存 (Context caching)。
使用流式传输 (Streaming)。 流式响应对用户来说感觉更快，且不会消耗额外的 token。
利用 System Instructions。 将可复用的上下文放在系统指令中，避免在每次请求中重复。
使用 AI Studio 控制面板监控。 在管理控制台中跟踪使用情况，避免意外触发限制。

免费层级的局限性

请注意以下限制：

数据使用： Google 可能会使用免费层级的数据来改进模型。不要发送敏感或专有数据。
无服务等级协议 (SLA)： 免费层级不保证可用性。在高峰时段可能会遇到偶尔的减速。
优先级较低： 付费用户在流量高峰期拥有优先级。
地区限制： 并非在所有国家/地区都可用（特别是某些由于监管问题的欧盟地区）。

总结

Google AI Studio 是 2026 年最慷慨的免费 AI API。由于可以访问顶级实力的 Gemini 2.5 Pro 模型、Flash 模型每天 100 万个免费 Token 且无需信用卡，它是任何开发者构建 AI 应用的必然起点。

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