Gemini 兼容接口

Gemini 兼容接口 是 Google 官方 Gemini API 的 直接替代。完全兼容官方 @google/genai SDK 及 Gemini REST 接口 —— 只需修改 Base URL 和 API Key，即可无缝切换。

无需修改代码 —— 如果您已经使用 @google/genai 或调用 Gemini REST API，只需将 SDK 指向 https://api.mountsea.ai/gemini，使用 Mountsea API Key 即可。

为什么使用兼容接口？

官方 SDK 支持

完美兼容 Google 官方 @google/genai（TypeScript）与 google-genai（Python）库

接口形状一致

使用相同的 generateContent / streamGenerateContent 端点和请求/响应结构

统一计费

一个 API Key 即可，通过 Mountsea 统一跟踪用量和计费

图像生成

通过 gemini-*-image 模型 ID 进行图像生成（自动路由到 Nano Banana）

配置

Base URL

https://api.mountsea.ai/gemini

鉴权

使用您的 Mountsea API Key（Bearer token），支持以下两种方式：

HTTP 头部：Authorization: Bearer your-api-key
或通过官方 SDK 的 apiKey 参数传入

图像模型映射

当使用图像模型 ID 调用兼容接口时，会自动路由到对应的 Nano Banana 模型：

Gemini 模型 ID（输入）	路由到（Nano Banana）
`gemini-2.5-flash-image`	`NanoBananaFast`
`gemini-3.1-flash-image-preview`	`NanoBanana2`
`gemini-3-pro-image-preview`	`NanoBananaPro`

您可以使用 上表中的 Gemini 模型 ID，也可以直接使用原生 Nano Banana 模型 ID（nano-banana-fast、nano-banana-2、nano-banana-pro）—— 两种方式均支持。

使用官方 @google/genai SDK

安装

npm install @google/genai

pnpm add @google/genai

yarn add @google/genai

pip install google-genai

TypeScript / JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'your-mountsea-api-key',
  httpOptions: {
    baseUrl: 'https://api.mountsea.ai/gemini',
  },
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'gemini-2.5-flash',
  contents: '用一段话解释量子计算',
});

console.log(response.text);

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

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'your-mountsea-api-key',
  httpOptions: {
    baseUrl: 'https://api.mountsea.ai/gemini',
  },
});

const stream = await ai.models.generateContentStream({
  model: 'gemini-2.5-flash',
  contents: '写一首关于大海的短诗',
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.text ?? '');
}

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
import fs from 'fs';

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'your-mountsea-api-key',
  httpOptions: {
    baseUrl: 'https://api.mountsea.ai/gemini',
  },
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'gemini-3-pro-image-preview', // → NanoBananaPro
  contents: '夜晚的未来城市天际线，霓虹灯倒映在湿漉漉的街道上',
  config: {
    responseModalities: ['image', 'text'],
    imageConfig: {
      aspectRatio: '16:9',
      imageSize: '2K',
    },
  },
});

for (const part of response.candidates?.[0]?.content?.parts ?? []) {
  if (part.inlineData?.data) {
    fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64'));
  } else if (part.text) {
    console.log(part.text);
  }
}

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
import fs from 'fs';

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'your-mountsea-api-key',
  httpOptions: {
    baseUrl: 'https://api.mountsea.ai/gemini',
  },
});

const sourceImage = fs.readFileSync('source.jpg').toString('base64');

const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'gemini-2.5-flash-image', // → NanoBananaFast
  contents: [
    {
      role: 'user',
      parts: [
        { text: '给画面加上飘落的雪花' },
        {
          inlineData: {
            mimeType: 'image/jpeg',
            data: sourceImage,
          },
        },
      ],
    },
  ],
  config: {
    responseModalities: ['image'],
    imageConfig: { aspectRatio: '1:1' },
  },
});

const imgPart = response.candidates?.[0]?.content?.parts?.find((p) => p.inlineData);
if (imgPart?.inlineData?.data) {
  fs.writeFileSync('edited.png', Buffer.from(imgPart.inlineData.data, 'base64'));
}

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="your-mountsea-api-key",
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.mountsea.ai/gemini"),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="用一段话解释量子计算",
)
print(response.text)

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="your-mountsea-api-key",
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.mountsea.ai/gemini"),
)

stream = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="写一首关于大海的短诗",
)

for chunk in stream:
    print(chunk.text, end="", flush=True)

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="your-mountsea-api-key",
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.mountsea.ai/gemini"),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",  # → NanoBananaPro
    contents="夜晚的未来城市天际线",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["image", "text"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9", image_size="2K"),
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
    elif part.text:
        print(part.text)

使用 Gemini REST API

如果不使用 SDK，也可以直接调用 REST 接口。请求结构与 Google 官方 REST API 完全一致。

端点

POST https://api.mountsea.ai/gemini/v1beta/models/{model}:{action}

其中：

{model} —— 模型 ID（例如 gemini-2.5-flash、gemini-3-pro-image-preview）
{action} —— generateContent（JSON 响应）或 streamGenerateContent（SSE 流）

文本生成

curl -X POST "https://api.mountsea.ai/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{ "text": "用一段话解释量子计算" }]
      }
    ]
  }'

图像生成

curl -X POST "https://api.mountsea.ai/gemini/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{ "text": "夜晚的未来城市天际线" }]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["image", "text"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "16:9",
        "imageSize": "2K"
      }
    }
  }'

图像编辑

在 parts 数组中通过 inline_data 传入参考图：

curl -X POST "https://api.mountsea.ai/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "给画面加上飘落的雪花" },
          {
            "inline_data": {
              "mime_type": "image/jpeg",
              "data": "<base64 编码的图片字节>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["image"],
      "imageConfig": { "aspectRatio": "1:1" }
    }
  }'

流式输出

将 generateContent 改为 streamGenerateContent 即可接收 Server-Sent Events（SSE）流：

curl -X POST "https://api.mountsea.ai/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      { "role": "user", "parts": [{ "text": "写一首短诗" }] }
    ]
  }'

图像生成配置

当请求图像生成（response_modalities 包含 image）时，可以配置输出：

字段	位置	说明	示例
`aspectRatio` / `aspect_ratio`	`generationConfig.imageConfig`	宽高比	`"1:1"`、`"16:9"`、`"9:16"`
`imageSize` / `image_size`	`generationConfig.imageConfig`	分辨率	`"1K"`、`"2K"`、`"4K"`

同时支持 camelCase（aspectRatio、imageSize）和 snake_case（aspect_ratio、image_size）。这些字段也可以作为快捷方式直接放在 generationConfig 上。

各模型支持的宽高比

gemini-2.5-flash-image（→ NanoBananaFast）：1:1、4:3、3:2、2:3、5:4、4:5、3:4、16:9、9:16、21:9
gemini-3-pro-image-preview（→ NanoBananaPro）：所有标准宽高比
gemini-3.1-flash-image-preview（→ NanoBanana2）：所有标准宽高比 + 1:4、4:1、1:8、8:1

注意事项与限制

目前兼容接口每次请求只返回 1 张图像。为兼容而接收的 candidateCount 字段不参与逻辑，实际按 1 处理。

图像生成时，请务必在 generationConfig 中加入 responseModalities: ["image"]（或 ["image", "text"]）。
inline_data.data 字段应为原始 base64（不带 data:*;base64, 前缀）。
inline_data（snake_case）和 inlineData（camelCase）均受支持。

可用端点

端点	方法	描述
`/gemini/v1beta/models/{modelAction}`	POST	Gemini 兼容接口 generateContent / streamGenerateContent

浏览 API 文档

兼容接口 generateContent —— 完整的 API 参考

​Gemini 兼容接口

​为什么使用兼容接口？

官方 SDK 支持

接口形状一致

统一计费

图像生成

​配置

​Base URL

​鉴权

​图像模型映射

​使用官方 @google/genai SDK

​安装

​TypeScript / JavaScript

​Python

​使用 Gemini REST API

​端点

​文本生成

​图像生成

​图像编辑

​流式输出

​图像生成配置

​各模型支持的宽高比

​注意事项与限制

​可用端点

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Gemini 兼容接口

为什么使用兼容接口？

配置

Base URL

鉴权

图像模型映射

使用官方 @google/genai SDK

安装

TypeScript / JavaScript

Python

使用 Gemini REST API

端点

文本生成

图像生成

图像编辑

流式输出

图像生成配置

各模型支持的宽高比

注意事项与限制

可用端点

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