如何使用 Google Cloud Platform 里的 Gemini (Vertex AI)

优点：

1. GCP 作为 To B^{面向组织/企业}的产品，给模型降智这点很少发生。


2. 配额上限非常高，没有每日请求次数上限（硬要说的话，有数万 RPM 和 数百万+ TPM 的上限），但请看缺点 2。


3. (NSFW) 本人实测 Vertex AI 渠道在这方面门槛很低，调用时 safetySettings 全设为关，被拦截的概率很小。但别忘了还有大模型内部安全对齐，所以破限多少得带点，但不用那么麻烦。（Nano banana 系列模型是例外，生成的图片仍会有额外审查且会拦截）


4. 没有并发限制，但最好不要太高，避免风控（并发数 <= 3~15 看你的环境纯净度）。

缺点：

1. 赠金只有 300 美元，只有90天，一个账号只有一次。


2. 虽然个人使用几乎碰不到上限，但还采用 共享池 + 动态配额，429 错误通常不是配额达到上限，而是你暂时没抢到算力资源，这也导致请求随时都可能 429（使用赠金的用户优先级很低）。整体上，白天（美国黑天）通常会流畅一些。


3. 不稳定的首 Token 时间和输出速度，有可能马上响应，也有可能要等个好几分钟/很慢（和缺点 2 有很大关系）。


4. API 调用方式不方便，也不容易分享。

以上缺点基本都能用真钱消费解决，缺点 4 可以采用中转站的方式来分享。

首先确认你的 GCP 是否有组织。

如果和图中一样，窗口左上角可以切换组织，那么就是有组织的。

GCP 账号注册后可能会自带一个组织 + 项目，也可能只有一个无组织项目。

如果你的 GCP 有组织，我个人推荐创建并使用无组织项目，可省去 组织政策 的麻烦。

前往主导航菜单（大侧边栏） → Agent Platform → 概览^Overview。

能看到这样的画面，点击 Enable APIs 按钮，会启用所有需要的 API。

启用过程会有点慢，一分钟左右，等它完成。

成功启用后会原地变成如下画面。

成功启用 API 后，可以进入 Agent Studio 在线使用。

如果需要外部调用，继续跟随教程来获取密钥即可。

可以在上面的 请确认自己使用的工具…… 里面确认什么密钥适合自己，是可以用熟悉的一串 API 密钥，还是得用服务账号密钥，还是不能直接调用。

这两种密钥，API 密钥和服务账号密钥，只是调用方法和路径不同，实际调用时指向的都是同一个。

如果工具要求安装 Google Cloud SDK，或者在 Python/NodeJS 里通过官方库调用，那你或许直接使用 Google Cloud SDK 登录个人账号即可（可直接跳到 3.3.）。

前往主导航菜单（大侧边栏） → Agent Platform → Studio。

你能看到熟悉的对话界面，可以直接在这里体验各种谷歌家的模型，比如对话、生图、视频等。

注意这里也会消耗赠金。

从第 1 章启用 API 后继续。

点击 API 密钥右侧的 设置^{Set up}按钮。

来到如下界面，点击 Create API Key。

API 密钥创建完成，通常是 AQ. 开头。

如果你要使用 API 密钥，那么可跳到第 3 章来了解区域的选择，然后再继续第 3.1 章；

如果你要使用服务账号密钥，那么继续第 2.2 章。

前往主导航菜单（大侧边栏） → IAM 和管理^{IAM & Admin} → 服务账号^{Service Accounts}

刚才的一键操作自动创建了两个服务账号，点击 vertex-express 开头的那个。

先在上方切换到 密钥^Keys，点击 添加键^{Add key}，再点击 创建新密钥^{Create new key}，类型选择 JSON。

如果显示 密钥创建被阻止 之类的，那就是组织政策在搞事；

若发生这种情况，推荐换到或创建无组织项目后，从第 1 章重新开始。

密钥创建完成，会自动下载一个 JSON 密钥文件。

密钥文件只能下载这一次，丢了需要创建新密钥。

妥善保管，同时避免泄露！

在配置密钥前，请先看看第 3 章来了解区域的选择，然后再继续第 3.2 章。

[!info] 无法拉取模型列表是正常现象

即使配置正确，列表里也拉取不了任何模型，这是正常的，Vertex AI API 不提供这个功能。

你需要手动添加模型。

查看可用模型

前往主导航菜单（大侧边栏） → Agent Platform → 模型^Models

你能看到有各种各样的模型，不仅限于 Gemini 系列。

别想得太美好，别家模型（Claude 等）都不能直接用，需要申请（Google 自家的非 Gemini 系列模型也类似）；

且不说能不能申请通过，受新政策影响的账号即使申请成功了，调用别家模型也不会使用赠金（激活/升级账号后也一样）。

赠金用户基本就老实用用 Gemini 系列模型吧。

点击一个模型，可以查看详细信息，模型 ID 就在右侧。

这个页面的模型 ID 写得太完全了，通常添加模型时要取最后的 gemini-* 部分。

区域^Location 的选择

谷歌把 AI 部署到了全球各个地方，区域就是指你想要调用哪个地方。

区域会影响缓存，区域一致才会命中缓存。

常见固定区域有 us-central1、us-west1、asia-east1 等地，更多区域可查看 官方文档 。

其中有个特例是 global 区域，会把请求路由到可用的地方，并 尽可能 路由到相同的地方以命中缓存。

区域还会影响模型的可用性，区域错误会导致请求报 404 找不到模型/无法访问模型。

以下两种情况需要选择 global 区域：

• 模型 ID 带 -preview 后缀，比如 gemini-3.1-pro-preview


• 刚发布没几天的正式模型

上述之外的情况通常可以选择固定区域。

从第 2.1. 章结尾，获取 API 密钥后继续。

若支持 Vertex AI 提供商 + API 密钥，直接把一串密钥填进去即可。

这章主要针对没有 Vertex AI 提供商的工具，可以用 Google 提供商 + 自定义 URL 作为替代方案。

但，如果你的工具支持 Vertex AI 提供商的同时，提供商 URL 是一个可修改的字段的话，你可能也得根据区域来更改 URL。

Vertex AI API 不使用原先的 generativelanguage.googleapis.com，

需要更改提供商 URL：

→ https://{区域?}-aiplatform.googleapis.com/v1/publishers/google

比如使用 us-central1 区域就是：

→ https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/publishers/google

如果是 global 区域，开头的 {区域}- 不用加：

→ https://aiplatform.googleapis.com/v1/publishers/google

URL 后面不要加上 v1beta，加上会 404！建议检查工具是否会自动处理 URL。

从第 2.2. 章结尾，下载 JSON 密钥文件后继续。

如果工具的配置界面中要求填写 JSON，那么只需打开密钥文件，把整个内容复制粘贴进去即可。

否则，你需要提取 账号邮箱、私钥和项目 ID 这些字段。

密钥文件的结构大概如下：

{

  "type": "service_account",

  "project_id": "项目 ID",

  "private_key_id": "*****",

  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n非常长的私钥\n-----END PRIVATE KEY-----\n",

  "client_email": "服务账号邮箱",

  "client_id": "*****",

  "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",

  "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",

  "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",

  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/*****.iam.gserviceaccount.com",

  "universe_domain": "googleapis.com"

}

账号邮箱对应 client_email；

私钥对应 private_key，建议完整地复制私钥，包括前后的 -----BEGIN/END PRIVATE KEY-----；

项目 ID 对应 project_id。

首先安装完 Google Cloud SDK 后，

打开控制台，执行 gcloud init，

成功后会询问 You must sign in to continue. Would you like to sign in (Y/n)?，输入 Y，会弹出浏览器，登录你的 GCP 谷歌账号。

登录成功后，控制台会显示如下文字：

You are signed in as: [[email protected]].



Pick cloud project to use:

 [1] 项目 ID

 [2] 更多项目 ID...

 [n] Enter a project ID

 [n] Create a new project

Please enter numeric choice or text value (must exactly match list item):

选择一个项目，输入左侧的序号。

成功后会显示这行文字：Your current project has been set to: [项目 ID].

接下来给程序创建默认凭据^ADC。

执行 gcloud auth application-default login，会再弹出浏览器，再登录一次你的 GCP 谷歌账号。

登录成功会显示这行文字：Credentials saved to file: [your\path\gcloud\application_default_credentials.json].

完成，之后通过官方 GenAI 库还是通过 SDK 调用时，都会找到默认凭据。

前往主导航菜单（大侧边栏） - 结算^Billing。

有新用户赠金的结算账号通常叫 我的结算账号^{My Billing Account}。

在左上角可以切换查看，查看有新用户赠金的结算账号时右下角会直接显示剩余金额和时间。

从使用到计费会有 2~5 小时的延迟。

还有通用的方法，对所有结算账号都可用。

点击左侧的 赠金^Credits，就会显示当前的赠金。

GCP 偶尔会有 5 美元的赠金羊毛（佬友们也会分享），领取后会新建一个结算账号。

左上角打开选择结算账号的窗口，点击 管理结算账号^{Manage billing accounts}。

点击 您的项目^{Your projects}，若找不到项目就检查上面的组织选择是否正确。

然后点击项目右侧 操作^Actions 下方的三个点，点击 更改结算信息^{Change billing}。

选择其他结算账号后点击 设置账号^{Set account} 即可。

前往主导航菜单（大侧边栏） - Agent Platform → 概览^Overview。

进入后下滑页面，即可看到各模型的 Token 消耗和费用。

（gemini-3.1-pro-preview 的消耗也算在 3 Pro 里）

视口宽度 px 不够的情况下（特别是移动端），服务 列会被截断很多，这种情况下长按对应文字就会显示完整的。

如果想看模型调用次数，可以跟随 其他 3.2. 的通用方法。

前往主导航菜单（大侧边栏） - Monitoring → Metrics Explorer。

右上角选择想查询的时间范围，右侧的 Widget 类型^{Widget type} 选择 Table，点击右上角偏下的 PromQL。

点击 PromQL 后，左侧变成了命令输入框。

复制粘贴下面的查询命令后点击右上角的 执行查询^{Run Query} 或打开 自动运行^Auto-Run。

一个输入框只放一条命令。

查询各模型的输入/输出 Token 消耗量

sum by ("model_user_id","type")(increase({"__name__"="aiplatform.googleapis.com/publisher/online_serving/token_count","monitored_resource"="aiplatform.googleapis.com/PublisherModel"}[${__interval}]))

结果示例

查询各模型的调用次数

sum by ("model_user_id")(increase({"__name__"="aiplatform.googleapis.com/publisher/online_serving/model_invocation_count","monitored_resource"="aiplatform.googleapis.com/PublisherModel"}[${__interval}]))

结果示例

请求时，在请求体^{Request body}一同传入，不传的情况 threshold 默认都是 OFF。

键^Key为 safetySetting；

值^Value为一个对象数组，每个对象通常都由 category 和 threshold 组成。

[

  {

    "category": "过滤类型",

    "threshold": "触发阈值"

  }

]

过滤类型

以下四个类型在所有 Gemini 渠道都可用：

HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH：仇恨内容

HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT：（暴力等）危险内容

HARM_CATEGORY_HARASSMENT：（辱骂、欺凌等）侮辱内容

HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT：NSFW 内容

以下五个类型仅在 Vertex AI 渠道可用，其他渠道不支持：

HARM_CATEGORY_JAILBREAK：大模型破限/越狱内容

HARM_CATEGORY_IMAGE_HATE：包含仇恨内容的图片

HARM_CATEGORY_IMAGE_DANGEROUS_CONTENT：包含危险内容的图片

HARM_CATEGORY_IMAGE_HARASSMENT：包含侮辱内容的图片

HARM_CATEGORY_IMAGE_SEXUALLY_EXPLICIT：包含 NSFW 内容的图片

（以上四个图片相关设置似乎并不作用于 Nano Banana 生图，图片照样会拦截）

触发阈值

BLOCK_LOW_AND_ABOVE：可能性低也触发

BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE：可能性中等也触发

BLOCK_ONLY_HIGH：仅在可能性高时触发

BLOCK_NONE：（尽可能）不触发

OFF：关闭

BLOCK_NONE 和 OFF 不代表 100% 不触发拦截，只是把触发概率降到最低了。

BLOCK_NONE 仍会在响应体中带上安全评级，OFF 不会。

另外别忘了还有大模型的内部安全对齐。

详细内容可查看 官方文档 。

值的完全体：

[

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_JAILBREAK",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_IMAGE_HATE",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_IMAGE_DANGEROUS_CONTENT",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_IMAGE_HARASSMENT",

    "threshold": "OFF"

  },

  {

    "category": "HARM_CATEGORY_IMAGE_SEXUALLY_EXPLICIT",

    "threshold": "OFF"

  }

]

请求时，在请求头^{Request header}一同传入，不传的情况将使用 标准^Standard 类型。

只有 global 区域支持调整随用随付类型。

有三种随用随付^PayGo类型，分别是 灵活^Flex、标准^Standard 和 优先^Priority。

灵活 类型用更慢的响应换更低的费用倍率，优先 类型用更高的费用倍率换更快的响应。

键^Key为 X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type；

值^Value请看表格：

详细内容可查看官方文档：灵活、标准、优先 和 费用表

Agent Platform 推出后流程被大幅简化了，以下这些手动步骤也不是必要的了。

但内容还未过时（2026.4.23），暂时放到这里，但不会维护了，仅作为参考。