AI Studio 免费额度用尽后的 3 种继续使用 Gemini 的方法

"你好,我在谷歌 AI Studio 上有账号,但是免费的额度显示已用尽了。我想继续用 AI Studio 创建模型,但是我的免费账户不会充值。怎么样往我那个谷歌账号上充值,或者怎么样用其他方式继续使用?"

这是我们每天都会收到的用户咨询。Google AI Studio 的免费额度确实有限,而且 2025 年 12 月 Google 还大幅下调了免费层级的配额。

好消息是:你不需要给 Google 账号充值,也能继续使用 Gemini 全系列模型。

核心思路很简单:导出你的代码,到本地调用开发。

本文将详细介绍 3 种解决方案,帮你在免费额度用尽后继续使用 Gemini。

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理解 AI Studio 的额度限制

当前免费层级配额 (2026 年)

2025 年 12 月 7 日,Google 对 Gemini Developer API 配额进行了重大调整,许多开发者的应用突然开始报 429 错误:

模型	免费层级 RPM	免费层级 RPD	付费层级 RPM
Gemini 2.5 Pro	5	25	1,000
Gemini 2.5 Flash	15	500	2,000
Gemini 2.0 Flash	15	1,500	4,000

注: RPM = 每分钟请求数,RPD = 每日请求数

为什么额度会突然用尽

原因	说明
RPM 超限	短时间内请求过多
RPD 超限	当日请求总数达到上限
TPM 超限	长上下文消耗大量 Token
配额下调	Google 2025.12 调整后限制更严

重要提醒:多个 API Key 无法绑定配额

很多用户以为创建多个 API Key 可以获得更多配额,但实际上:

配额是按项目 (Project) 计算的,不是按 API Key。 在同一个项目中创建多个 API Key 不会增加配额。

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方案一:导出代码到本地开发 (推荐)

核心思路

AI Studio 的本质是一个可视化的 Prompt 调试工具。你在 AI Studio 中创建的模型、调试的 Prompt,都可以导出为代码,在本地环境中使用自己的 API Key 调用。

操作步骤

Step 1: 在 AI Studio 中完成 Prompt 调试

使用 AI Studio 的免费额度调试好你的 Prompt、参数配置等。

Step 2: 导出代码

AI Studio 提供多种导出方式:

• 下载 ZIP: 导出完整代码包到本地
• 推送到 GitHub: 直接推送到你的代码仓库
• 复制代码片段: 复制 Python/JavaScript/curl 代码

Step 3: 本地配置 API Key

# 设置环境变量 (推荐)
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

# 或者
export GOOGLE_API_KEY="your-api-key-here"

Step 4: 本地运行

import google.generativeai as genai
import os

# 自动读取环境变量中的 API Key
genai.configure(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))

model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
response = model.generate_content("你好,请介绍一下自己")
print(response.text)

注意事项

事项	说明
API Key 安全	不要在客户端代码中硬编码 API Key
环境变量	使用 GEMINI_API_KEY 或 GOOGLE_API_KEY
配额依然受限	本地调用仍受免费层级配额限制

🎯 技术建议: 导出代码后,如果免费配额仍然不够用,可以考虑使用 API易 apiyi.com 等第三方 API 服务商。这些平台提供更高的配额和更灵活的计费方式。

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方案二:使用第三方 API 代理服务 (最佳方案)

什么是 API 代理服务

API 代理服务商会聚合多个 API Key 和账户资源,提供统一的 API 接口。你只需要:

1. 在代理平台注册获取 API Key
2. 将代码中的 API 地址改为代理地址
3. 继续使用,无需关心配额问题

为什么选择 API 代理

优势	说明
无配额焦虑	代理商管理配额,你只管用
支持全系列模型	Gemini Pro、Flash、Nano Banana 等全覆盖
OpenAI 兼容格式	无需修改现有代码结构
按量付费	用多少付多少,无月费
更稳定	多节点负载均衡,避免单点限流

代码迁移示例

迁移前 (直接调用 Google API):

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_GOOGLE_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
response = model.generate_content("Hello")

迁移后 (使用 API 代理):

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

支持的模型列表

模型系列	具体模型	说明
Gemini 2.5	gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash	最新多模态模型
Gemini 2.0	gemini-2.0-flash, gemini-2.0-flash-thinking	快速推理模型
Gemini 3	gemini-3-pro-image-preview	图像生成模型
Nano Banana	nano-banana-pro	原生图像生成

💡 快速开始: 推荐使用 API易 apiyi.com 平台快速接入。该平台支持 Gemini 全系列模型,提供 OpenAI 兼容格式,5 分钟即可完成迁移。

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方案三:升级到 Google 付费层级

付费层级配额对比

如果你希望继续使用 Google 官方服务,可以考虑升级到付费层级:

层级	触发条件	Gemini 2.5 Pro RPM	Gemini 2.5 Flash RPM
Free	默认	5	15
Tier 1	启用计费	150	1,000
Tier 2	消费 $50+	500	2,000
Tier 3	消费 $500+	1,000	4,000

升级步骤

1. 登录 Google Cloud Console
2. 创建或选择项目
3. 启用 Billing (绑定信用卡)
4. 在 AI Studio 中查看配额变化

付费层级的问题

问题	说明
需要国际信用卡	国内用户办理困难
需要 Google Cloud 账户	配置相对复杂
最低消费门槛	升级高层级需要消费达标
仍有配额上限	只是上限提高,不是无限

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三种方案对比

对比维度	导出本地开发	API 代理服务	升级付费层级
配置难度	中等	简单	复杂
配额限制	仍受限	无限制	上限提高
成本	免费 (受限)	按量付费	按量付费
需要信用卡	否	否	是 (国际卡)
稳定性	一般	高	高
适用场景	轻度使用	推荐大多数用户	企业级需求

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详细教程:从 AI Studio 迁移到 API 代理

Step 1: 注册 API 代理平台账户

访问 API易 apiyi.com,注册账户并获取 API Key。

Step 2: 安装 OpenAI SDK

# Python
pip install openai

# Node.js
npm install openai

Step 3: 修改代码配置

Python 示例:

import openai

# 配置 API 代理
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

# 调用 Gemini 模型
def chat_with_gemini(prompt):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.5-flash",  # 可选其他 Gemini 模型
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=2048
    )
    return response.choices[0].message.content

# 使用示例
result = chat_with_gemini("用 Python 写一个快速排序算法")
print(result)

Node.js 示例:

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    apiKey: 'YOUR_APIYI_KEY',
    baseURL: 'https://api.apiyi.com/v1'
});

async function chatWithGemini(prompt) {
    const response = await client.chat.completions.create({
        model: 'gemini-2.5-flash',
        messages: [
            { role: 'user', content: prompt }
        ]
    });
    return response.choices[0].message.content;
}

// 使用示例
const result = await chatWithGemini('解释什么是机器学习');
console.log(result);

Step 4: 测试验证

# 测试连接
try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.5-flash",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello, 测试连接"}],
        max_tokens=50
    )
    print("连接成功:", response.choices[0].message.content)
except Exception as e:
    print("连接失败:", e)

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图像生成模型的迁移

AI Studio 中的图像生成

如果你在 AI Studio 中使用 Gemini 的图像生成功能 (Nano Banana Pro),同样可以通过 API 代理继续使用:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 图像生成
response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt="一只可爱的橘猫在阳光下打盹,写实摄影风格",
    size="1024x1024",
    quality="hd"
)

image_url = response.data[0].url
print(f"生成的图像: {image_url}")

多模态对话 (图文混合)

import base64

def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

image_base64 = encode_image("example.jpg")

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "描述这张图片的内容"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

💰 成本优化: 对于图像生成需求,API易 apiyi.com 平台提供灵活的计费方式,支持 Nano Banana Pro、DALL-E、Stable Diffusion 等多种模型,可根据需求选择最优方案。

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常见错误处理

错误 1: 429 Too Many Requests

import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def call_api_with_retry(prompt):
    return client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.5-flash",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

错误 2: API Key 无效

# 检查 API Key 配置
import os

api_key = os.environ.get("APIYI_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("请设置 APIYI_KEY 环境变量")

client = openai.OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

错误 3: 模型不存在

# 确认模型名称正确
SUPPORTED_MODELS = [
    "gemini-2.5-pro",
    "gemini-2.5-flash",
    "gemini-2.0-flash",
    "nano-banana-pro"
]

model_name = "gemini-2.5-flash"
if model_name not in SUPPORTED_MODELS:
    print(f"警告: {model_name} 可能不在支持列表中")

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常见问题解答 FAQ

Q1: AI Studio 的免费额度什么时候重置?

• RPM (每分钟请求数): 滚动窗口,每分钟重置
• RPD (每日请求数): 太平洋时间午夜重置
• TPM (每分钟 Token 数): 滚动窗口,每分钟重置

如果急需使用,建议通过 API易 apiyi.com 平台调用,无需等待配额重置。

Q2: 使用 API 代理安全吗?

选择正规的 API 代理服务商是安全的。主要注意:

• 选择有信誉的服务商
• 不要在代码中硬编码 API Key
• 使用环境变量管理密钥

Q3: API 代理的价格如何?

大多数 API 代理服务采用按量计费模式,通常比官方价格更优惠。API易 apiyi.com 平台提供透明的计价方式,可以在网站上查看具体价格。

Q4: 迁移后代码需要大改吗?

如果使用 OpenAI 兼容格式的 API 代理,代码改动很小:

• 只需修改 api_key 和 base_url
• 模型名称可能需要调整
• 其他代码逻辑无需改动

Q5: 可以同时使用多个 API 服务吗?

可以。你可以根据不同场景选择不同服务:

• 轻度测试用 AI Studio 免费额度
• 日常开发用 API 代理服务
• 特殊需求用官方付费服务

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总结

当 Google AI Studio 免费额度用尽时,你有 3 种选择:

方案	适用人群	核心操作
导出本地开发	轻度使用者	导出代码,本地调用
API 代理服务	大多数开发者	修改 base_url,继续使用
升级付费层级	企业级需求	绑定信用卡,提升配额

核心建议:

1. 不要给 Google 账号充值 (除非你有国际信用卡且需要企业级服务)
2. 导出你的代码 到本地环境
3. 使用 API 代理服务 继续调用 Gemini 模型
4. 一句话总结: 导出你的代码,到本地区调用开发

推荐通过 API易 apiyi.com 快速恢复 Gemini 使用,该平台支持全系列 Gemini 模型,提供 OpenAI 兼容格式,迁移成本极低。

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延伸阅读:

• Gemini API 速率限制: ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits
• AI Studio 构建模式: ai.google.dev/gemini-api/docs/aistudio-build-mode
• API Key 使用指南: ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key

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📝 作者: APIYI 技术团队 | 专注 AI 大模型 API 集成与优化
🔗 技术交流: 访问 API易 apiyi.com 获取 Gemini 全系列模型调用支持