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Gemini 3 API 全面指南：特性、定价与实战

••12 分钟阅读

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如果你正在评估或准备接入 Gemini 3 API，这篇文章就是为你写的。Gemini 3 是 Google 目前最智能的一代 Gemini 模型家族，官方 Gemini 3 Developer Guide 将其描述为“基于最新推理技术构建的模型家族”，专注解决复杂推理、多模态理解和代理式工作流等高难度任务。通过 Gemini 3 API，你可以在后端服务、Web 应用或企业系统中直接调用 gemini-3-pro-preview 等模型，用于对话、文档分析、代码生成、图像/视频理解等多种场景。

接下来，我们会用一篇中文长文，从以下几个维度系统介绍 Gemini 3 API：

  • Gemini 3 模型家族与 Gemini 3 Pro 的定位
  • 新增的关键 API 参数：thinking_level、media_resolution、thought_signatures 等
  • Gemini 3 Pro 的定价模型：标准调用、Batch API 与上下文缓存
  • 如何在 5 分钟内完成首次 Gemini 3 API 调用（Python/Node.js 示例）
  • 多模态、长上下文等高阶场景的实践建议
  • 常见踩坑与最佳实践

阅读完这篇文章，你应该能回答三个问题：Gemini 3 API 适不适合我？要花多少钱？实际接入时应该怎么设计参数和架构？

Gemini 3 API 全面指南封面图，突出模型特性与应用场景
Gemini 3 API 全面指南：特性、定价与实战封面图

一、什么是 Gemini 3 API？

简单地说，Gemini 3 API 是 Google 提供的云端多模态大模型接口，开发者可以通过 HTTP/REST 或官方 SDK 调用最新的 Gemini 3 系列模型（目前主要是 gemini-3-pro-preview），在一个统一的接口下完成文本、图像、PDF、视频等多模态任务。和早期的 Gemini 2.x 相比，Gemini 3 更强调“深度推理 + 代理工作流 + 长上下文”的组合能力。

从 官方文档 可以看到，Gemini 3 Pro 具备以下核心特征：

  • 模型 ID：gemini-3-pro-preview
  • 上下文窗口：约 1M tokens 输入 / 64k tokens 输出
  • 知识截止时间：2025 年 1 月
  • 调用方式：REST、Python、JavaScript、Go、Java、C#，并支持 OpenAI 兼容模式

这意味着，你可以在一次请求中放入大量上下文（例如多份长文档或大量聊天历史），让模型在“知道更多的前提下”做更复杂的推理。

Gemini 3 模型家族与 Gemini 3 Pro

Gemini 3 是一个模型家族，Gemini 3 Pro 则是其中面向通用复杂任务的旗舰模型：

  • Gemini 3 Pro：适合需要高阶推理和复杂多模态理解的任务，例如长文档审阅、代码审查、复杂问答和多步骤代理。
  • 与早期 Gemini 2.5 相比，3 代在复杂推理、视觉理解和代理任务上都有明显提升，同时将上下文窗口推到百万级别。

对大多数“应用层开发者”来说，只要记住一件事：当你需要一个“能自己思考、能处理多模态、能读很长文档”的模型时，就应该优先考虑 Gemini 3 Pro。

二、Gemini 3 的关键新特性一览

相比之前的 Gemini 2.x，Gemini 3 在 API 级别引入了几个非常重要的新参数，它们直接决定了模型的“思考深度、视觉效果和成本表现”。

Gemini 3 API 关键能力概览卡片：长上下文、多模态与代理工作流
Gemini 3 API 关键能力一览：长上下文、多模态与代理工作流

1. thinking_level：控制思考深度的新参数

Gemini 3 在 API 中新增了 thinking_level 参数，用来控制模型在生成答案前允许的内部推理深度。官方文档中给出的几个等级大致可以理解为：

  • low：尽可能降低延迟和费用，适合简单问答、闲聊或高并发场景；
  • high（默认）：允许模型进行更深的内部推理，适合复杂问题求解、代码审查和多步骤推理；
  • medium：文档中标记为“即将推出”，在正式 GA 前可能暂不可用。

和传统的 max_output_tokens 不同，thinking_level 更像是“思考预算”的上限，而不是硬性的 token 限制。实践上，你可以：

  • 对于在线交互或 UI 较敏感的场景，优先使用 low；
  • 对于代码审查、长文档分析、复杂决策类任务，可以默认使用 high；
  • 在部分“灰度实验”中，为关键路径任务开启 high，为普通日志/报表类任务使用 low，在质量与成本之间做平衡。

2. media_resolution：多模态分辨率与成本平衡

在多模态方向，Gemini 3 引入了 media_resolution 参数，用于控制图像、PDF、视频帧等输入的“视觉分辨率”和对应的 token 使用量。官方推荐大致如下：

  • 图像：推荐使用 media_resolution_high（约 1120 tokens），适合需要读取细小文字或复杂细节的场景；
  • PDF：通常 media_resolution_medium（约 560 tokens）就够用，继续提高分辨率对 OCR 质量提升有限；
  • 视频：一般推荐 media_resolution_low 或 medium（约 70 tokens/帧），只有在“需要读视频中小字”的场景才考虑提升到 high。

在实际项目中，这个参数直接决定了多模态请求的成本和延迟 —— 如果你对图像/视频质量要求不高，可以优先尝试低或中档分辨率。

3. thought_signatures 与结构化输出

Gemini 3 还引入了与“思维过程可观察性”相关的能力，例如 thought signatures。它可以理解为模型在内部推理后给出的一种“推理轨迹摘要”，可以与结构化输出（JSON Schema）和工具调用结合起来，用于：

  • 做安全审计：检查模型在重要决策前后是否经过合理推理；
  • 做代理工作流：先让模型输出一个结构化计划，再根据计划调用外部 API 或代码执行环境；
  • 做调试与评估：帮助你理解模型在失败案例中的“想错在哪”。

对于构建复杂 Agent 系统的团队，Gemini 3 在这方面的增强非常关键。

三、Gemini 3 Pro 定价与成本控制

官方 Gemini Developer API 定价文档 的信息比较详细，这里只抽取对大多数开发者最重要的部分（具体数值以官方文档为准）：

模式 / 档位标准模式（≤ 20 万 tokens）标准模式（> 20 万 tokens）批量模式（≤ 20 万 tokens）批量模式（> 20 万 tokens）
输入费用（每百万 tokens）$2.00$4.00$1.00$2.00
输出费用（每百万 tokens）$12.00$18.00$6.00$9.00
上下文缓存（每百万 token·小时）$0.20$0.40$0.20$0.40

可以看到，Batch API 的单价大约是标准模式的一半，适合离线批处理、日志分析、批量生成等不需要实时响应的场景。

Gemini 3 Pro 定价结构速览卡片：标准调用与 Batch API 对比
Gemini 3 Pro 定价结构速览：标准模式与 Batch API 对比

标准调用 vs Batch API：怎么选？

一个简单的决策思路是：

  • 如果你的调用是用户实时交互（例如聊天、搜索、在线工具），首选标准模式；
  • 如果是离线任务或定时任务（例如每天晚上批量生成报告、批量处理文档），可以考虑 Batch API，降低成本；
  • 对于“半实时”场景，可以通过队列和异步处理将部分请求引导到批量任务中。

利用上下文缓存降低长上下文成本

当你频繁在同一批长文档上做多轮推理时，可以使用 上下文缓存（caching） 把文档预先编码并重复使用，这样：

  • 首次上传文档时支付较高的 token 成本；
  • 后续在同一文档上发起的请求只需支付增量的 prompt 成本。

对于知识库问答、长报告审阅等场景，上下文缓存可以显著降低长期成本，这是在设计系统时值得重点考虑的一点。

四、如何开始使用 Gemini 3 API？（5 分钟 Quickstart）

下面用一个简化的流程帮你在 5 分钟内完成首次调用。我们假设你已经拥有 Google 账号，并且可以访问 Google AI Studio。

步骤 1：申请 Gemini API Key

  1. 访问 Google AI Studio。
  2. 在 “Get API key” 页面创建一个新的 API Key。
  3. 将生成的 Key 保存在安全位置，并配置为环境变量，例如 GEMINI_API_KEY。

步骤 2：安装官方 SDK

以 Python 和 Node.js 为例：

pip install google-genai

npm install @google/genai

步骤 3：编写最小 Python 示例

from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-preview",
    contents="用两三句话解释一下什么是 Gemini 3 API。",
)

print(response.text)

这个示例做了几件事：

  • 使用 gemini-3-pro-preview 模型；
  • 通过 generate_content 发送一个简单的文本 prompt；
  • 将模型返回的 response.text 打印到终端。

步骤 4：编写最小 Node.js 示例

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

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY,
});

async function main() {
  const result = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-preview",
    contents: "用中文简要介绍 Gemini 3 Pro 的主要特性。",
  });

  console.log(result.response.text());
}

main().catch(console.error);

此处需要注意：

  • 不同语言 SDK 的细节略有差异，但核心参数基本一致：model、contents、可选的 generation_config 等；
  • 在生产环境中，不要把 API Key 写死在代码里，应通过环境变量或密钥管理服务注入。
Gemini 3 API Quickstart 五步流程卡片
Gemini 3 API Quickstart：从申请 Key 到首次调用的 5 个步骤

五、多模态与长上下文的实践示例

Gemini 3 API 的一大亮点，是在多模态和长上下文场景下的能力提升。下面给出两个常见场景的设计思路。

场景 1：长文档问答（PDF + 问题）

典型需求：给模型一份 100 页的技术白皮书，让它回答“这份白皮书的核心结论是什么？”、“有哪些和隐私相关的约束？” 等问题。

可以考虑的设计：

  1. 将 PDF 上传到 Files API 或使用 URL 引用的方式，让模型在后台预处理文档内容；
  2. 通过 media_resolution_medium 处理 PDF，大多数情况下足够；
  3. 使用上下文缓存，将文档表示缓存起来，后续多次问答复用；
  4. 在 prompt 中明确告知模型“先阅读文档，再回答问题”，避免模型幻想未在文档中出现的信息。

场景 2：图像 + 文本联合分析

例如让模型阅读用户上传的原型图，并结合文字需求生成前端代码草稿。在这种场景下：

  • 对图像通常使用 media_resolution_high，保证 UI 元素和文字的可读性；
  • 在 prompt 中说明“先理解图片中的界面结构，再结合文字说明生成代码”；
  • 可以结合工具调用（例如一个 code execution 工具）让模型直接给出可运行的代码片段。

设计 1M 上下文的 Prompt 策略

虽然 Gemini 3 Pro 支持 1M tokens 上下文，但并不意味着你应该把所有东西一次性塞进去。一个更稳妥的策略是：

  • 按“章节 / 文件 / 对话阶段”对内容分块，必要时多轮交互；
  • 利用缓存与检索，将真正相关的内容拼接到 prompt 中，而不是全部塞入；
  • 对于极长的上下文，尽量采用“先总结后推理”的分步式提示结构。

六、实战最佳实践与常见踩坑

结合官方文档和社区经验，下面列出一些在使用 Gemini 3 API 时常见的问题与建议。

1. 认证与配额

  • 始终通过 HTTPS 访问官方 endpoint，不要使用非官方代理；
  • 在服务器端存储和使用 API Key，避免暴露到前端；
  • 注意免费层与付费层的差异：免费层内容可能会用于产品优化，付费层默认不用于训练；
  • 对关键服务设置超时和重试策略，并根据官方 Rate Limits 文档设置合理的 QPS。

2. 参数调优：质量 vs 成本

几个常用参数的简单经验值：

  • temperature：
    • 0.2–0.4：适合需要稳定输出的任务，如代码生成、结构化摘要；
    • 0.7 左右：适合创意写作、头脑风暴；
  • thinking_level：
    • low：高并发、轻量任务；
    • high：代码审查、复杂推理、法律/金融文档分析；
  • media_resolution：
    • 对性能敏感时优先从 low / medium 起步，再根据质量需求提升。

3. 错误处理与调试

常见错误包括：认证失败（Key 配置错误）、请求体格式错误、超出上下文限制、超出速率限制等。建议：

  • 对所有错误做结构化日志记录（包含请求 ID、模型、提示长度等）；
  • 在开发环境中打开更详细的日志输出，必要时结合 thought signatures 分析失败案例；
  • 对明显可重试的错误（如暂时性 5xx 或超时）采用指数退避重试策略。

七、常见问题解答（FAQ）

Q1：如何申请 Gemini 3 API Key？

A：前往 Google AI Studio，在 “Get API key” 页面创建一个新的 API Key。生成后将其配置到后端服务的环境变量中（例如 GEMINI_API_KEY），不要直接写在代码仓库里。不同账号和地区可能有访问与配额差异，建议提前阅读官方文档中的使用政策和可用区域说明。

Q2：Gemini 3 与 Gemini 2.5 有什么区别？

A：Gemini 3 在推理能力、多模态表现和上下文窗口方面都有明显提升。Gemini 3 Pro 提供约 1M tokens 的输入上下文，并通过 thinking_level 等参数让你更精细地控制“思考深度”。如果你的应用涉及复杂推理、长文档或多模态任务，升级到 Gemini 3 通常能获得更好的效果。

Q3：Gemini 3 Pro 有免费额度吗？

A：官方为 Gemini API 提供一定的免费额度（额度和细则会随时间调整），具体以官方定价页面为准。需要注意的是，免费层和付费层在数据使用政策上可能不同：免费层内容可能用于模型与产品优化，付费层则通常不会用于训练。对于企业或对隐私敏感的场景，建议使用付费层或 Vertex AI/Gemini Enterprise。

Q4：如何在企业环境中使用 Gemini 3 Pro？

A：对于企业用户，通常会通过 Vertex AI 或 Gemini Enterprise 来访问 Gemini 3 Pro。这样可以获得更细粒度的身份认证与权限控制、更丰富的日志与监控，以及与现有云基础设施（VPC、私有网络、数据加密等）的集成能力。定价与配额也会与 Developer API 略有不同，建议让云架构师结合企业现有架构进行整体评估。

八、总结与下一步行动

Gemini 3 API 为开发者带来了一个“能真正思考、能读懂复杂多模态输入、还能在长上下文中保持稳定表现”的大模型平台。通过 gemini-3-pro-preview，你可以在一个统一的接口下完成文本对话、多文档问答、图像/视频理解和代理式工作流等任务；而诸如 thinking_level、media_resolution、Batch API 和上下文缓存等新能力，则为你在质量、延迟和成本之间提供了更多“调节旋钮”。

如果用一句话概括本文的要点，那就是：先用官方文档和本文的大纲理解 Gemini 3 API 的整体能力，再结合自己的业务场景，在“模型、参数、上下文设计与成本控制”四个维度做权衡。

下一步，你可以：

  1. 按本文的 Quickstart 部分完成首次调用；
  2. 选取一个真实的业务问题（例如长文档审阅、多模态检索或自动编码），尝试用 Gemini 3 Pro 重新实现；
  3. 逐步引入 thinking_level、多模态和 Batch API 等能力，在实践中摸索一套适合自己团队的参数与架构模板。

只要合理设计提示、控制成本并结合权威文档更新，Gemini 3 API 完全可以成为你在 2025 年之后构建智能应用和代理系统的核心基础设施之一。
在企业用户部分，官方还提供了专门的 Gemini Enterprise 产品页面，介绍了企业级访问 Gemini 3 Pro 时在安全、合规和集成能力上的差异。