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国内使用 Gemini 3.1 Pro 与 Gemini Code Assist 完整指南

发布修订作者Router One 团队方法说明

Google 的 Gemini 3.1 Pro 是市面上最强的模型之一——百万 token 上下文窗口、扎实的编码分数、很有竞争力的价格。Gemini Code Assist 这个 IDE 助手共享同一系列。国内开发者面临的麻烦和 Google 其他服务一样:generativelanguage.googleapis.com 在大陆网络上不稳定可达,Google Cloud 计费要的卡国内大多数发不了。

这篇文章讲清 2026 年真正能跑通的路径——API、Gemini Code Assist,以及 Gemini 的百万上下文能解锁的具体用例。

Gemini 值得折腾的地方

进入配置之前,先说清为什么值得。Gemini 3.1 Pro 在三个对真实工程重要的维度上领先 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7:

  • **上下文窗口。**100 万 token 意味着可以把一个中型代码库整个塞进 prompt,跨文件问架构问题。这一项本身已经不构成差异化——GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 同样是百万级窗口——真正该比的是在整个窗口上的检索质量,而不是标称数字。
  • **成本结构。**你真正能控制的杠杆是每一轮往窗口里塞多少上下文——token 账单跟着它走,而不是跟着调用次数走,所以接近百万 token 的 prompt 是一个明确的花钱决策,而不是意外。Router One 自己对每个 Gemini 模型的挂牌单价,和目录里其他模型并排列在模型目录
  • **多模态。**Gemini 原生在同一会话里处理视频帧、音频、PDF。处理"截图日志、带附件工单、带图文档"这类内容时直接拉满。

更全面的对比见 2026 LLM 选型指南;编码方向的具体 benchmark 见 DeepSeek V3 vs Claude 4 vs GPT-4.1 编程能力对比(2026 年 4 月)

两堵网络墙

Google 的开发者端点——Gemini API 走 generativelanguage.googleapis.com,Vertex AI 走 aiplatform.googleapis.com——背后都是 Google 全球基础设施。从国内看:

  • 连通性时好时坏。城市和 ISP 之间差异大,同一条链路按小时浮动。
  • 就算通,延迟也是 200-500ms 加长尾,对流式输出体验摧毁性的。
  • 鉴权 token(Application Default Credentials、OAuth)会周期性刷新失败,因为 OAuth 端点本身就不稳。

常见的几种自救:

  1. VPN——能用,但每个请求都加延迟,而且要常开。
  2. 香港/新加坡部署一个代理——单人开发可以;做成生产服务从国内调过去就不行。
  3. 在国内能用的区域上的 Vertex AI——只有 Google Cloud 客户加全球计费账号才走得通。

第四条路,也就是这篇文章的重点:通过国内可达、人民币结算的网关调 Gemini。

通过 Router One 调 Gemini

Router One 把 Gemini 3.1 Pro 暴露在一个 OpenAI 兼容端点后面,DNS 解析直接落到对国内友好的基础设施上。设两个环境变量,像调任何模型一样调它:

export OPENAI_BASE_URL=https://api.router.one/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-your-router-one-key
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "给 ClickHouse 设计一个查询优化器架构"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

需要更便宜更快可以切到 google/gemini-3.7-flash——最新一代 Flash,截至本次更新也是目录里单价最低的 Gemini 档;平台上其他模型不换 SDK 直接切 model 字段。计费走人民币,支付宝或银行卡充值——完整支付流程见 国内给 OpenAI/Claude API 充值完整教程

用好百万上下文

百万窗口你不喂对内容就是浪费。几个值得知道的模式:

全代码库提问。find . -name "*.go" | xargs cat 把 repo 拼进一个 prompt,问"这个单体拆成微服务的话哪里最痛?"对 ~15 万行的 Go、~10 万行的 TypeScript 都能塞下,再大就接近窗口边缘了。

**长文档分析。**把 700 页法律合同、整年的客户反馈 CSV 一次性丢进 prompt。检索 vs 上下文的取舍翻了:百万上下文下,常常可以跳过 RAG,让模型直接看全部。

**多文档推理。**架构 review 一次性给到 PRD + 设计文档 + 已有代码 + 最近事故。模型同时看到四份;能发现 RAG 流水线漏掉的不一致——因为切片之间从来没共现过。

实战注意:超长输入下流式输出会延迟开始,模型确实需要把所有内容读完。接近百万 token 的 prompt 第一个 token 打头一般 3-8 秒。

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist 是 Google 的 IDE 插件(VS Code、JetBrains、Android Studio)。模型和 API 一样,但默认走 Google 自管端点。国内大多数情况下,插件在 OAuth 回调步骤失败。

当下两条可行路:

  1. **直接调 API + 自己包薄壳。**Router One 端点 + Continue.dev 这样的可定制插件,质量是 Gemini 的,网络是你掌控的。
  2. **等插件支持自定义端点。**2026 H1,Gemini Code Assist 设置里只对 Vertex AI 用户开放自定义 endpoint。如果哪天对一般 API 用户开放,把 Router One 的 URL 填进去就完事。

目前国内团队用 Gemini 做编码,多数是 API + Continue / Cursor(自定义端点)/ Claude Code(也能指向任意 OpenAI 兼容端点——配置见 Claude Code 配置指南)。

模型阵容

你要在这几代 Gemini 之间做选择,各自适合的场景如下:

模型能力画像最适合
Gemini 3.1 Pro1M 上下文、64K 最大输出、原生多模态(视频帧 / 音频 / PDF)长上下文分析、深度推理、全代码库 prompt
Gemini 3.7 Flash最新一代 Flash(2026-08-17 上架)——1M 上下文、64K 最大输出,支持视觉与工具调用,调用方式与 Pro 一致高频任务、延迟敏感链路、最便宜的 Gemini 兜底
Gemini 3.5 Flash更早一代 Flash,调用方式完全一致已经在它上面验证过的 prompt;是否仍在售以模型目录为准
Gemini 3(2026 年 1 月)上一代已经在它上面验证过的 prompt;是否仍在售以模型目录为准

这里不转载各厂商的价目表——它们一直在变,一张过期的表比没有表更糟。模型目录上列着 Router One 在售的每个 Gemini 模型的挂牌单价,旁边就是上下文窗口和能力标签,部分模型最低官方价 1 折。Router One 把按量 token 费用和结账费用分开展示:人民币充值涉及的 FX 与支付通道费用会在确认前显示,已上线订阅套餐会单独说明订阅经济模型。Gemini 3.1 Pro 在前沿质量上和 Claude Opus 4.7、GPT-5.5 有得比;真正拉开账单差距的很少是标价,而是每一轮带了多少上下文。

什么时候专门挑 Gemini

不是每个任务都最适合 Gemini。粗略指南:

  • **挑 Gemini 3.1 Pro:**上下文大小重要时——跨文件重构、长文档 QA、多模态流水线、任何不想用 RAG 的场景。
  • **挑 Claude Opus 档(当前为 Claude Opus 5):**生产级 Agent 循环最强——Claude Code、多工具 Agent、长程规划。见 DeepSeek V3 vs Claude 4 vs GPT-4.1 编程能力对比(2026 年 4 月)
  • **挑 GPT-5.5:**短而严谨的 prompt 下需要精确指令执行,延迟比深度更重要时。
  • **挑 Gemini 3.7 Flash:**高量、成本敏感的任务——吞吐和更便宜的 token 账单比最后几个点的质量更重要时。

常见问题

Vertex AI 的 context caching 之类的特性怎么办? prompt 缓存是底层模型 API 的能力:某个调用能不能吃到缓存、缓存 token 怎么计费,取决于模型本身和请求的构造方式——以模型目录和你自己的请求 trace 为准,不要想当然。Vertex 专属扩展(自部署模型端点、batch prediction)目前没有通过 OpenAI 兼容接口暴露。如果你专门需要 Vertex,请在 Google Cloud 项目下用接受你信用卡的计费账号跑 Vertex,其他模型用 Router One。

能在 Router One 上用 Gemini 原生 SDK(google-generativeai)吗? 当下最干净是 OpenAI 兼容接口。原生 Google SDK 用的是 Google 专属鉴权,转发不过来。多数团队要么用 OpenAI SDK 配 model="google/gemini-3.1-pro-preview",要么自己写一层薄包装直接打 Router One 的 chat-completions 端点。

embedding 怎么办? 目前 Router One 目录里没有 embedding 模型,也没有 /v1/embeddings 端点。OpenAI 兼容接口覆盖 chat completions、Anthropic 风格 messages、Responses API,以及图像/视频生成。以 router.one/models 为准;如果现在就需要 Gemini embedding,请直连调用并把这部分代码单独封装,方便日后切换。

支持 Gemini 的图像生成模型吗? 图像生成(Imagen 3)是 Vertex AI 的一部分,独立计费独立服务。本文聚焦 Router One 上的文本模型路由;最新覆盖见 router.one/models

有免费额度吗? Google 给 Gemini API 直连提供少量免费额度,但有上面说的网络问题。Router One 没有免费层,默认可按量从钱包扣费;如果想要可预测的月度成本,已上线订阅套餐可用。

以后想切到 Google Cloud 直连,代码怎么保持兼容? 用 OpenAI SDK + OPENAI_BASE_URL 写。哪天切到 Vertex/Gemini API 直连,改 base URL,可能还要改 SDK 调用形态。把 prompt 和工具放在独立模块里,迁移就是机械的事。

结论

Gemini 3.1 Pro 的百万上下文、多模态、激进定价让它在很多任务上是对的选择——尤其是输入量大的场景。国内直连不稳;通过 Router One 它就和任何 OpenAI 兼容端点一样工作,支付宝人民币计费。

更宏观的跨厂商路由叙事见 AI 模型路由详解;端到端如何在生产环境跑多模型 Agent,见 生产环境 AI Agent 完整指南

相关权威页面

这篇文章归入「LLM API 支付」主题,以下页面作为商业页、配置文档、证据页和信任事实源。

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