AI Studio 免費額度用盡後的 3 種繼續使用 Gemini 的方法

"你好，我在谷歌 AI Studio 上有賬號，但是免費的額度顯示已用盡了。我想繼續用 AI Studio 創建模型，但是我的免費賬戶不會充值。怎麼樣往我那個谷歌賬號上充值，或者怎麼樣用其他方式繼續使用？"

這是我們每天都會收到的用戶諮詢。Google AI Studio 的免費額度確實有限，而且 2025 年 12 月 Google 還大幅下調了免費層級的配額。

好消息是:你不需要給 Google 賬號充值，也能繼續使用 Gemini 全系列模型。

核心思路很簡單:導出你的代碼，到本地調用開發。

本文將詳細介紹 3 種解決方案，幫你在免費額度用盡後繼續使用 Gemini。

理解 AI Studio 的額度限制

當前免費層級配額（2026 年）

2025 年 12 月 7 日，Google 對 Gemini Developer API 配額進行了重大調整，許多開發者的應用突然開始報 429 錯誤:

模型	免費層級 RPM	免費層級 RPD	付費層級 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 = 每分鐘請求數，RPD = 每日請求數

爲什麼額度會突然用盡

原因	說明
RPM 超限	短時間內請求過多
RPD 超限	當日請求總數達到上限
TPM 超限	長上下文消耗大量 Token
配額下調	Google 2025.12 調整後限制更嚴

重要提醒:多個 API Key 無法綁定配額

很多用戶以爲創建多個 API Key 可以獲得更多配額，但實際上:

配額是按項目（Project）計算的，不是按 API Key。 在同一個項目中創建多個 API Key 不會增加配額。

方案一:導出代碼到本地開發（推薦）

核心思路

AI Studio 的本質是一個可視化的 Prompt 調試工具。你在 AI Studio 中創建的模型、調試的 Prompt，都可以導出爲代碼，在本地環境中使用自己的 API Key 調用。

操作步驟

Step 1: 在 AI Studio 中完成 Prompt 調試

使用 AI Studio 的免費額度調試好你的 Prompt、參數配置等。

Step 2: 導出代碼

AI Studio 提供多種導出方式:

下載 ZIP: 導出完整代碼包到本地
推送到 GitHub: 直接推送到你的代碼倉庫
複製代碼片段: 複製 Python/JavaScript/curl 代碼

Step 3: 本地配置 API Key

# 設置環境變量 （推薦）
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

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

Step 4: 本地運行

import google.generativeai as genai
import os

# 自動讀取環境變量中的 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，請介紹一下自己"）
print（response.text）

注意事項

事項	說明
API Key 安全	不要在客戶端代碼中硬編碼 API Key
環境變量	使用 `GEMINI_API_KEY` 或 `GOOGLE_API_KEY`
配額依然受限	本地調用仍受免費層級配額限制

🎯 技術建議: 導出代碼後，如果免費配額仍然不夠用，可以考慮使用 API易 apiyi.com 等第三方 API 服務商。這些平臺提供更高的配額和更靈活的計費方式。

方案二:使用第三方 API 代理服務（最佳方案）

什麼是 API 代理服務

API 代理服務商會聚合多個 API Key 和賬戶資源，提供統一的 API 接口。你只需要:

在代理平臺註冊獲取 API Key
將代碼中的 API 地址改爲代理地址
繼續使用，無需關心配額問題

爲什麼選擇 API 代理

優勢	說明
無配額焦慮	代理商管理配額，你只管用
支持全系列模型	Gemini Pro、Flash、Nano Banana 等全覆蓋
OpenAI 兼容格式	無需修改現有代碼結構
按量付費	用多少付多少，無月費
更穩定	多節點負載均衡，避免單點限流

代碼遷移示例

遷移前（直接調用 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"）

遷移後（使用 API 代理）:

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_APIYI_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

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	具體模型	說明
Gemini 2.5	gemini-2.5-pro， gemini-2.5-flash	最新多模態模型
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	圖像生成模型
Nano Banana	nano-banana-pro	原生圖像生成

💡 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速接入。該平臺支持 Gemini 全系列模型，提供 OpenAI 兼容格式，5 分鐘即可完成遷移。

方案三:升級到 Google 付費層級

付費層級配額對比

如果你希望繼續使用 Google 官方服務，可以考慮升級到付費層級:

層級	觸發條件	Gemini 2.5 Pro RPM	Gemini 2.5 Flash RPM
Free	默認	5	15
Tier 1	啓用計費	150	1，000
Tier 2	消費 $50+	500	2，000
Tier 3	消費 $500+	1，000	4，000

升級步驟

登錄 Google Cloud Console
創建或選擇項目
啓用 Billing （綁定信用卡）
在 AI Studio 中查看配額變化

付費層級的問題

問題	說明
需要國際信用卡	國內用戶辦理困難
需要 Google Cloud 賬戶	配置相對複雜
最低消費門檻	升級高層級需要消費達標
仍有配額上限	只是上限提高，不是無限

三種方案對比

對比維度	導出本地開發	API 代理服務	升級付費層級
配置難度	中等	簡單	複雜
配額限制	仍受限	無限制	上限提高
成本	免費（受限）	按量付費	按量付費
需要信用卡	否	否	是（國際卡）
穩定性	一般	高	高
適用場景	輕度使用	推薦大多數用戶	企業級需求

詳細教程:從 AI Studio 遷移到 API 代理

Step 1: 註冊 API 代理平臺賬戶

訪問 API易 apiyi.com，註冊賬戶並獲取 API Key。

Step 2: 安裝 OpenAI SDK

# Python
pip install openai

# Node.js
npm install openai

Step 3: 修改代碼配置

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易統一接口
）

# 調用 Gemini 模型
def chat_with_gemini（prompt）:
    response = client.chat.completions.create（
        model="gemini-2.5-flash"，  # 可選其他 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 寫一個快速排序算法"）
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（'解釋什麼是機器學習'）；
console.log（result）；

Step 4: 測試驗證

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

圖像生成模型的遷移

AI Studio 中的圖像生成

如果你在 AI Studio 中使用 Gemini 的圖像生成功能（Nano Banana Pro），同樣可以通過 API 代理繼續使用:

import openai

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

# 圖像生成
response = client.images.generate（
    model="nano-banana-pro"，
    prompt="一隻可愛的橘貓在陽光下打盹，寫實攝影風格"，
    size="1024x1024"，
    quality="hd"
）

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

多模態對話（圖文混合）

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": "描述這張圖片的內容"}，
                {
                    "type": "image_url"，
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/jpeg；base64，{image_base64}"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
）
print（response.choices[0].message.content）

💰 成本優化: 對於圖像生成需求，API易 apiyi.com 平臺提供靈活的計費方式，支持 Nano Banana Pro、DALL-E、Stable Diffusion 等多種模型，可根據需求選擇最優方案。

常見錯誤處理

錯誤 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}]
    ）

錯誤 2: API Key 無效

# 檢查 API Key 配置
import os

api_key = os.environ.get（"APIYI_KEY"）
if not api_key:
    raise ValueError（"請設置 APIYI_KEY 環境變量"）

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

錯誤 3: 模型不存在

# 確認模型名稱正確
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"）

常見問題解答 FAQ

Q1: AI Studio 的免費額度什麼時候重置？

RPM （每分鐘請求數）: 滾動窗口，每分鐘重置
RPD （每日請求數）: 太平洋時間午夜重置
TPM （每分鐘 Token 數）: 滾動窗口，每分鐘重置

如果急需使用，建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用，無需等待配額重置。

Q2: 使用 API 代理安全嗎？

選擇正規的 API 代理服務商是安全的。主要注意:

選擇有信譽的服務商
不要在代碼中硬編碼 API Key
使用環境變量管理密鑰

Q3: API 代理的價格如何？

大多數 API 代理服務採用按量計費模式，通常比官方價格更優惠。API易 apiyi.com 平臺提供透明的計價方式，可以在網站上查看具體價格。

Q4: 遷移後代碼需要大改嗎？

如果使用 OpenAI 兼容格式的 API 代理，代碼改動很小:

只需修改 api_key 和 base_url
模型名稱可能需要調整
其他代碼邏輯無需改動

Q5: 可以同時使用多個 API 服務嗎？

可以。你可以根據不同場景選擇不同服務:

輕度測試用 AI Studio 免費額度
日常開發用 API 代理服務
特殊需求用官方付費服務

總結

當 Google AI Studio 免費額度用盡時，你有 3 種選擇:

方案	適用人羣	核心操作
導出本地開發	輕度使用者	導出代碼，本地調用
API 代理服務	大多數開發者	修改 base_url，繼續使用
升級付費層級	企業級需求	綁定信用卡，提升配額

核心建議:

不要給 Google 賬號充值 （除非你有國際信用卡且需要企業級服務）
導出你的代碼 到本地環境
使用 API 代理服務 繼續調用 Gemini 模型
一句話總結: 導出你的代碼，到本地區調用開發

推薦通過 API易 apiyi.com 快速恢復 Gemini 使用，該平臺支持全系列 Gemini 模型，提供 OpenAI 兼容格式，遷移成本極低。

延伸閱讀:

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

📝 作者: APIYI 技術團隊 | 專注 AI 大模型 API 集成與優化
🔗 技術交流: 訪問 API易 apiyi.com 獲取 Gemini 全系列模型調用支持