TokenCode 兼容 Google Gemini API 协议,你可以直接使用 Google AI SDK 或任何兼容 Gemini 协议的客户端连接。
https://tokencode.dev
Gemini 协议使用 URL 查询参数进行认证:
也可以使用 Header 认证:
Gemini 兼容的内容生成端点。
curl "https://tokencode.dev/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{"text": "解释一下量子计算"}
]
}
],
"generationConfig": {
"temperature": 0.7,
"maxOutputTokens": 1024
}
}'
请求参数:
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| contents | array | 是 | 内容数组,包含对话历史 |
| generationConfig | object | 否 | 生成配置 |
| generationConfig.temperature | number | 否 | 采样温度(0-2) |
| generationConfig.maxOutputTokens | integer | 否 | 最大输出 Token 数 |
| generationConfig.topP | number | 否 | 核采样概率 |
| generationConfig.topK | integer | 否 | Top-K 采样 |
| generationConfig.stopSequences | array | 否 | 停止序列 |
| systemInstruction | object | 否 | 系统指令 |
| tools | array | 否 | Function Calling 工具定义 |
响应示例:
{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{"text": "量子计算是一种利用量子力学原理..."}
],
"role": "model"
},
"finishReason": "STOP",
"index": 0
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 25,
"candidatesTokenCount": 128,
"totalTokenCount": 153
},
"modelVersion": "gemini-2.5-pro"
}
流式内容生成端点。
curl "https://tokencode.dev/v1beta/models/gemini-2.5-pro:streamGenerateContent?key=sk-your-api-key&alt=sse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{"text": "解释一下量子计算"}
]
}
]
}'
流式响应使用 SSE 格式,每个事件包含部分生成内容。
返回可用的 Gemini 模型列表。
curl "https://tokencode.dev/v1beta/models?key=sk-your-api-key"
通过 Gemini 协议端点调用非 Google 模型时,TokenCode 会自动完成协议转换:
import google.generativeai as genai
genai.configure(
api_key="sk-your-api-key",
client_options={"api_endpoint": "https://tokencode.dev"}
)
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("你好!")
print(response.text)
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("sk-your-api-key");
// 设置自定义 base URL
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-pro" });
Gemini 原生支持多模态输入:
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content([
"描述这张图片",
{"inline_data": {"mime_type": "image/png", "data": "<base64-encoded-image>"}}
])
错误响应遵循 Gemini 错误格式:
{
"error": {
"code": 400,
"message": "API key not valid",
"status": "INVALID_ARGUMENT"
}
}
| HTTP 状态码 | 含义 |
|---|---|
| 400 | 请求参数无效 |
| 401 | 认证失败 |
| 403 | 权限不足 |
| 404 | 模型不存在 |
| 429 | 速率限制或余额不足 |
| 500 | 服务器内部错误 |