Google Gemini API 是目前唯一免费可用的顶级大模型 API，提供每分钟 60 次请求的免费额度，支持 Gemini 2.5 Pro 等最新模型。然而，由于地区限制，中国大陆用户直接访问会遇到"User location is not supported"错误。本文对比 6 种代理方案，从成本、难度、稳定性三个维度进行评测，帮助你在 5 分钟内完成配置，开始使用 Gemini 的强大能力。
30 秒快速诊断：哪种方案适合你
在深入了解各种方案之前，先根据你的实际需求快速定位最适合的方案。不同用户的技术背景、使用场景和预算各不相同，选择正确的方案可以节省大量时间。
如果你是个人开发者或 AI 爱好者，想要快速开始使用 Gemini API，不想折腾复杂的部署流程，推荐使用 API 中转服务。这类服务无需任何技术基础，注册后即可获得可用的 API 端点，通常 5 分钟内就能完成配置。
如果你是技术爱好者，喜欢自己动手，希望了解代理原理并完全掌控整个流程，Cloudflare Workers 是最佳选择。它完全免费，每天提供 10 万次请求额度，足够个人和小团队使用。部署过程需要约 30 分钟，但一次配置后可以长期稳定使用。
如果你是企业用户或团队，对稳定性和 SLA 有较高要求，建议考虑 Google Cloud Vertex AI 官方方案，或选择有 SLA 保障的专业 API 中转服务。虽然成本较高，但能获得 99.9% 的可用性保证。
下面的详细对比将帮助你做出最终决定。
为什么需要代理：地区限制与免费额度详解
理解 Gemini API 的限制和免费额度，对于选择合适的代理方案至关重要。很多用户只知道"需要代理"，但不清楚具体限制是什么，以及免费额度够不够用。
Gemini API 的地区限制是 Google 基于合规要求设置的。当使用中国大陆 IP 访问 Gemini API 时，系统会返回 HTTP 400 错误："User location is not supported for the API use"。这意味着即使你成功申请了 API Key，也无法从国内直接调用。目前，Gemini API 在美国、欧洲、日本、韩国等 180+ 个国家和地区可用，但中国大陆、香港、俄罗斯等地区被排除在外。
免费额度方面，Gemini API 提供了业界最慷慨的免费层级。Gemini 2.5 Flash 模型每分钟允许 60 次请求（60 RPM），每天最多 1500 次请求（1500 RPD）。对于个人开发者和轻度使用场景，这个额度完全足够。即使是 Gemini 2.5 Pro 这样的顶级模型，免费层级也提供每分钟 5 次请求的额度。
如果你需要更多关于 Gemini API 定价的详细信息，可以参考 Gemini API 完整定价指南，了解免费和付费层级的具体差异。
多 Key 聚合原理是突破免费额度限制的有效方法。由于每个 Google 账号都可以申请免费的 Gemini API Key，通过聚合多个 Key 并实现负载均衡，可以将免费额度成倍增加。例如，5 个 Key 聚合后，理论上可获得每分钟 300 次请求的免费额度。这正是 gemini-balance-lite 等开源项目的核心原理。
获取 Gemini API Key：完整申请流程
无论选择哪种代理方案，第一步都是获取 Gemini API Key。申请过程需要访问 Google AI Studio，这一步骤本身需要网络代理，但后续使用 API 时通过代理方案就不再需要了。
申请步骤如下：首先访问 Google AI Studio（https://aistudio.google.com），使用 Google 账号登录。登录后点击左侧菜单的"Get API key"按钮，然后选择"Create API key in new project"创建新项目，或选择已有项目。系统会立即生成一个以"AIza"开头的 API Key，请妥善保存，因为离开页面后无法再次查看完整 Key。
常见问题处理：如果遇到"Google AI Studio is not available in your country"提示，说明当前 IP 被识别为不支持的地区，需要更换到美国、日本等支持地区的节点。如果 API Key 创建后立即失效，可能是 Google 检测到异常行为，建议使用稳定的网络环境重新申请。一个 Google 账号可以创建多个项目，每个项目可以有多个 API Key，方便后续做负载均衡。
成功获取 API Key 后，可以使用以下命令快速测试（需要代理）：
bashcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Hello"}]}]}'
如果返回正常的 JSON 响应，说明 API Key 有效。接下来就是配置代理，让国内环境也能顺利调用。
6 大代理方案深度对比
在选择代理方案时，需要综合考虑成本、部署难度、稳定性和适用场景。下面从这四个维度对 6 种主流方案进行详细对比。
方案一：API 中转服务是最简单的选择。这类服务通过在海外部署服务器，代理用户的 API 请求，完全屏蔽了地区限制问题。用户只需将 API 端点从官方地址改为中转服务地址即可使用，无需任何部署工作。对于希望快速开始的用户，laozhang.ai（https://docs.laozhang.ai/）等专业中转服务是不错的选择，价格与官方保持一致，同时支持 OpenAI 格式兼容，可以无缝对接现有的 AI 应用。稳定性通常在 99% 以上，适合生产环境使用。
方案二：Cloudflare Workers是技术爱好者的最爱。Cloudflare 提供每天 10 万次免费请求额度，完全覆盖个人使用需求。部署过程需要：注册 Cloudflare 账号、创建 Worker、粘贴代理代码、绑定自定义域名。整个过程约需 30 分钟，一次配置可长期使用。缺点是 Cloudflare 的部分边缘节点可能位于 Gemini 不支持的地区（如香港），导致偶发失败。
方案三：Vercel 一键部署适合想要快速搭建但不想深入了解原理的用户。通过 fork gemini-balance-lite 等开源项目，点击"Deploy to Vercel"按钮即可完成部署。Vercel 免费版每月提供 100GB 带宽，对于 API 调用来说绑绑有余。缺点是 Vercel 的冷启动时间较长，首次请求可能需要等待几秒。
方案四：Deno Deploy是另一个免费的边缘计算平台。与 Cloudflare Workers 类似，它支持 JavaScript/TypeScript 代码部署。优势是与 Deno 生态无缝集成，适合使用 Deno 开发的项目。提供免费域名，国内可直连但稳定性略差于 Cloudflare。
方案五：Docker 自建适合有服务器资源的企业用户。通过在海外 VPS 上部署反向代理容器，可以完全掌控整个数据流向，满足数据安全和合规要求。缺点是需要自行维护服务器，成本和运维工作量都较高。
方案六：Google Cloud Vertex AI是官方提供的企业级方案。虽然不是免费的，但提供 99.9% 的 SLA 保证，适合对稳定性要求极高的生产环境。通过 Vertex AI 调用 Gemini 模型没有地区限制，但需要配置 Google Cloud 项目和计费账号。
更多关于国内访问 Gemini API 的详细方案，可以参考 Gemini 2.5 API 国内访问详细教程。
Cloudflare Workers 自建代理教程
对于想要自己动手的用户，Cloudflare Workers 是最推荐的方案。下面提供完整的部署流程。
第一步：注册 Cloudflare 账号。访问 https://dash.cloudflare.com/sign-up，使用邮箱注册。注册后不需要添加任何域名，直接进入 Workers 功能。
第二步：创建 Worker。在左侧菜单找到"Workers & Pages"，点击"Create application"，选择"Create Worker"。给 Worker 起一个名字，比如"gemini-proxy"，点击"Deploy"完成创建。
第三步：编辑代理代码。点击"Edit code"进入代码编辑器，将默认代码替换为以下内容：
javascriptexport default { async fetch(request, env) { const url = new URL(request.url); url.host = 'generativelanguage.googleapis.com'; const newRequest = new Request(url, { method: request.method, headers: request.headers, body: request.body, }); return fetch(newRequest); } }
点击"Save and deploy"保存。
第四步：绑定自定义域名。由于 workers.dev 域名在国内被屏蔽，需要绑定自己的域名。在 Worker 设置页面找到"Triggers"选项卡，点击"Add Custom Domain"。输入你的域名（需要先在 Cloudflare 中添加该域名的 DNS 管理），等待 SSL 证书生效即可。
第五步：测试代理。使用自定义域名替换官方 API 地址进行测试：
bashcurl "https://your-domain.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Hello"}]}]}'
如果返回正常响应，说明代理配置成功。
代码示例与客户端配置
配置好代理后，就可以在各种编程语言和客户端中使用 Gemini API 了。下面提供常用的代码示例和客户端配置方法。
Python 调用示例：使用 requests 库直接调用 API，支持流式输出：
pythonimport requests import json API_KEY = "your-api-key" BASE_URL = "https://your-proxy.com" # 替换为你的代理地址 def chat_with_gemini(prompt): url = f"{BASE_URL}/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key={API_KEY}" payload = { "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}], "generationConfig": { "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 2048 } } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: result = response.json() return result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"] else: raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}") answer = chat_with_gemini("请用一句话介绍 Python 语言") print(answer)
JavaScript/Node.js 调用示例：
javascriptconst API_KEY = 'your-api-key'; const BASE_URL = 'https://your-proxy.com'; async function chatWithGemini(prompt) { const url = `${BASE_URL}/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${API_KEY}`; const response = await fetch(url, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }] }) }); if (!response.ok) { throw new Error(`API Error: ${response.status}`); } const data = await response.json(); return data.candidates[0].content.parts[0].text; } // 使用示例 chatWithGemini('Hello, Gemini!').then(console.log);
Cline(VS Code 插件)配置：如果你使用 Cline 进行 AI 辅助编程，可以按照 Cline 配置 Gemini API 完整指南 进行设置。基本步骤是在 Cline 设置中选择 Gemini 作为模型提供商，填入代理地址和 API Key 即可。
Cherry Studio 配置：打开设置页面，在"模型服务"中选择"Gemini"，将 API 端点修改为你的代理地址，填入 API Key，保存后即可使用。
常见问题与故障排查
使用 Gemini API 代理过程中可能遇到各种问题，下面整理了最常见的错误及解决方案。
"User location is not supported for the API use"：这是最常见的错误，表示当前 IP 不在 Gemini 支持的地区。如果使用 Cloudflare Workers，可能是边缘节点分配到了不支持的地区，可以尝试多请求几次或更换自定义域名。如果使用 API 中转服务，联系服务商检查节点配置。
HTTP 429 Too Many Requests：表示触发了速率限制。免费层级的 Gemini 2.5 Flash 限制为 60 RPM，超过后会返回此错误。解决方案是降低请求频率、使用多 Key 负载均衡，或升级到付费层级。
HTTP 400 Bad Request：通常是请求格式错误。检查 JSON 格式是否正确，Content-Type 是否设置为 application/json，API Key 是否有效。
SSL/TLS 握手失败：可能是代理服务的 SSL 证书问题。对于 Cloudflare Workers，确保自定义域名的 SSL 模式设置为"Full"。
响应超时：Gemini API 的响应时间与输入 token 数量和输出长度相关。对于长文本生成，建议设置较长的超时时间（如 60 秒）。如果使用 Vercel 部署，可能受到冷启动影响，首次请求较慢是正常现象。
API Key 失效：可能是 Google 检测到异常使用模式。避免在短时间内从多个 IP 使用同一个 Key，确保 Key 不被泄露。如果 Key 确实失效，在 Google AI Studio 重新创建即可。
总结与推荐
经过详细对比，不同用户类型有不同的最佳选择。
对于追求效率的用户，推荐使用 API 中转服务如 laozhang.ai（https://docs.laozhang.ai/）。无需任何部署，注册后 5 分钟即可开始使用，价格与官方一致，稳定性高。特别适合快速验证想法、构建 MVP 或日常 AI 辅助工作。
对于喜欢动手的技术用户，Cloudflare Workers 是最佳选择。完全免费，配置透明，可以深入了解代理原理。一次部署后可长期使用，适合有技术追求的开发者。
对于企业和团队用户，如果预算充足且需要 SLA 保证，Google Cloud Vertex AI 是最可靠的选择。如果希望平衡成本和稳定性，可以选择有 SLA 保障的专业 API 中转服务。
无论选择哪种方案，Gemini API 的强大能力都值得你去探索。它在编程辅助、内容创作、多模态理解等场景都表现出色，是目前性价比最高的大模型 API 之一。如果你需要了解更多 API 选择，可以参考 LLM API 网关选择指南。
希望本文能帮助你顺利在国内使用 Gemini API。如有问题，欢迎在评论区交流。