Gemini AI Studio 綁卡指南:如何綁定信用卡並解鎖 GCP 付費功能

import openai
from datetime import datetime
import sqlite3

class GeminiCostTracker:
    """Gemini API 成本跟蹤器"""

    def __init__(self, api_key, base_url="https://vip.apiyi.com/v1"):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.db = sqlite3.connect('gemini_usage.db')
        self._init_db()

    def _init_db(self):
        """初始化數據庫"""
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS api_calls (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                timestamp TEXT,
                model TEXT,
                input_tokens INTEGER,
                output_tokens INTEGER,
                total_tokens INTEGER,
                estimated_cost REAL
            )
        ''')
        self.db.commit()

    def call_api(self, model, messages):
        """調用 API 並記錄成本"""
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages
        )

        # 計算估算成本(基於官方定價)
        pricing = {
            "gemini-1.5-flash": {"input": 0.000075, "output": 0.0003},
            "gemini-1.5-pro": {"input": 0.00125, "output": 0.005}
        }

        rate = pricing.get(model, pricing["gemini-1.5-flash"])
        cost = (response.usage.prompt_tokens / 1000 * rate["input"] +
                response.usage.completion_tokens / 1000 * rate["output"])

        # 記錄到數據庫
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute('''
            INSERT INTO api_calls
            (timestamp, model, input_tokens, output_tokens, total_tokens, estimated_cost)
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
        ''', (
            datetime.now().isoformat(),
            model,
            response.usage.prompt_tokens,
            response.usage.completion_tokens,
            response.usage.total_tokens,
            cost
        ))
        self.db.commit()

        return response, cost

    def get_monthly_cost(self):
        """獲取本月總成本"""
        cursor = self.db.cursor()
        cursor.execute('''
            SELECT SUM(estimated_cost) FROM api_calls
            WHERE timestamp >= date('now', 'start of month')
        ''')
        return cursor.fetchone()[0] or 0.0

# 使用示例
tracker = GeminiCostTracker(api_key="YOUR_API_KEY")
response, cost = tracker.call_api(
    model="gemini-1.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "寫一個快速排序算法"}]
)
print(f"本次調用成本: ${cost:.6f}")
print(f"本月累計成本: ${tracker.get_monthly_cost():.2f}")

信用卡驗證失敗的常見原因:

1. 地區限制: GCP 在部分地區不支持本地銀行卡,需使用 Visa/Mastercard 國際卡
2. 餘額不足: 驗證時會有小額授權扣款(1 美元),需確保餘額充足
3. 卡片限制: 部分銀行限制境外支付,需聯繫銀行開通
4. 地址不匹配: 賬單地址需與信用卡註冊地址完全一致

解決方案:

• 使用虛擬信用卡服務(如 Privacy.com、Revolut)
• 聯繫銀行確認是否開通國際支付功能
• 嘗試使用 PayPal 等替代支付方式
• 考慮使用第三方 API 中轉服務,如 API易 apiyi.com

不會自動扣費,除非你主動設置了 GCP 計費賬戶。

免費層的工作機制:

• 達到 15 RPM 或 1500 RPD 限制後,API 會返回 429 錯誤(速率限制)
• 不會產生任何費用
• 次日凌晨(UTC 時間)配額自動重置

如果已設置計費但想控制費用:

• 設置預算提醒(如上文所述)
• 使用 GCP 的配額管理功能限制最大調用量
• 定期檢查 Billing Dashboard

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺獲取更靈活的計費控制,該平臺提供按需付費和預付套餐兩種模式,便於成本管理。

可以,但有限制條件。

Google Cloud 新用戶的 300 美元免費額度:

• 有效期: 90 天
• 適用範圍: 所有 GCP 服務,包括 Vertex AI(Gemini API 的企業版)
• 不適用於: AI Studio 的直接 API 調用(這部分有獨立的免費層)

實際使用建議:

• AI Studio 免費層優先使用(無需消耗 GCP 額度)
• 超出免費層後,GCP 試用額度纔會生效
• 試用期結束後,需要有效付費方式才能繼續使用

以下是 Gemini API 官方定價(2026 年 1 月):

成本計算示例:

場景: 使用 Gemini 1.5 Pro 生成一篇 500 字文章
輸入: 100 tokens (提示詞)
輸出: 700 tokens (生成內容)

成本 = (100/1000000 × $1.25) + (700/1000000 × $5.00)
     = $0.000125 + $0.0035
     = $0.003625 (約 ¥0.026 人民幣)

💰 成本優化: 對於預算敏感的項目,可以考慮通過 API易 apiyi.com 平臺調用 API,該平臺提供靈活的計費方式和更優惠的價格,適合中小團隊和個人開發者。

如果無法完成 GCP 綁卡,以下是可行的替代方案:

方案 1: 使用第三方 API 平臺

• API易 (apiyi.com): 提供 Gemini Nano Banana Pro API,價格低至官網 2 折
• OpenRouter: 聚合多家 AI 模型 API
• AI Proxy 服務: 支持國內支付方式

方案 2: 使用虛擬信用卡服務

• Privacy.com (美國用戶)
• Revolut (歐洲用戶)
• Wise (全球用戶)

方案 3: 通過 Vertex AI 使用 Gemini

• 如果已有 GCP 企業賬戶,可通過 Vertex AI 調用
• 計費方式與 AI Studio 相同,但需要更復雜的配置

推薦方案:對於國內開發者,直接使用 API易 apiyi.com 是最便捷的方式,支持支付寶、微信支付等本地支付方式。

import openai

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

# 調用 Gemini 3 Pro Image Preview 生成圖像
response = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    prompt="一隻在太空中漫步的貓,賽博朋克風格,4K 分辨率",
    size="1024x1024",
    quality="hd",
    n=1
)

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