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保定网站优化公司,高端网站推荐,大数据精准营销如何做,网站建设需要些什么软件如果你也在找Gemini API#xff0c;要注意了#xff0c;你正在使用的 Google Gemini#xff0c;可能是個“残缺版”。 在 AI 圈子里#xff0c;Gemini 3 Pro#xff08;以及最新的 Flash#xff09;以其恐怖的 100万 Token 上下文和原生多模态能力#xff0c;被视为 GP…如果你也在找Gemini API要注意了你正在使用的 Google Gemini可能是個“残缺版”。在 AI 圈子里Gemini 3 Pro以及最新的 Flash以其恐怖的100万 Token 上下文和原生多模态能力被视为 GPT 最强劲的对手。尤其是它的视频理解和超长文档分析能力说是独步天下也不为过。但是请看一眼你手里的 API 中转站或者聚合客户端你能上传一段 30 分钟的 MP4 视频让它总结吗 能直接扔进去一份 50 页的 PDF 图表财报让它分析吗 甚至能一次性上传多张高清大图进行对比吗如果答案是“不能”那么很遗憾你正在为一个被严重“阉割”的服务付费。为什么 90% 的中转站都“不行”成也“兼容”败也“兼容”目前市面上绝大多数的 API 中转服务包括大名鼎鼎的 OpenRouter为了工程上的便利都遵循一个潜规则“一切向 OpenAI 格式看齐”。如果不讲技术细节简单来说就是 大家强行把 Gemini 塞进了一个原本为 GPT 设计的“模具”里。OpenAI 的标准接口Chat Completions对纯文本支持很好。但是Google Gemini 原生的多模态数据传输方式特别是处理视频流、大文件与 OpenAI 的标准完全不同。大多数中转站为了省事直接砍掉了 Gemini 那些“不兼容 OpenAI 格式”的功能。结果就是你明明调用的是Gemini 3 Pro这样一辆“全地形越野车”但中转站只给了你一条针对“轿车”修的窄路。于是Gemini 最引以为傲的“视觉之眼”被戳瞎了它变成了一个平平无奇的聊天机器人。真正的 Gemini 多模态到底有多强如果解除了封印Gemini 的生产力是极其可怕的。它不仅仅是“能看图”它是真正意义上的“原生多模态”Native Multimodality。在MetaChat元语我们拒绝做“二道贩子”式的阉割。我们专门适配了 Google 官方原生 API 标准。在 MetaChat你的 Gemini 可以做到这些 视频直接处理。如果你有一段 全英文技术讲座视频。直接把 MP4 扔进 MetaChat 的Gemini API。Gemini 可以读完并回答你“第 15 分钟讲师提到的那个 Python 库叫什么” 复杂文档秒读。别的模型看 PDF 还要先转成文字如果遇到复杂的表格、图表就瞎了。MetaChat 支持直接上传 PDF。Gemini 是像人眼一样“看”文档的。它能精准分析财报里的趋势图甚至指出合同里某一页的条款漏洞。 视觉编程。在白板上画一个草图或者截一张你喜欢的网页。 扔给 Gemini让它直接写出 HTML 代码。MetaChat拒绝阉割还原满血体验我们深知用户为此付费不仅是为了那个模型的名字更是为了模型背后完整的Thinking思考与Sensing感知能力。这也是为什么当同行都在卷价格战、搞标准兼容的时候MetaChat 坚持要支持Google 原生接口。在 MetaChat 聚合平台你可以满血体验支持图片、视频、文件多种格式输入。一站式切换上一秒用 Gemini 分析视频下一秒切换到 Claude 写代码无需更换平台。国内直连极速专线告别 Timeout。结语别再让你的 AI “带着镣铐跳舞”了。这是一个 AI 算力爆炸的时代工具的上限很大程度上决定了你效率的上限。如果你想体验 Google Gemini 3 Pro 真正的完全体或者你需要处理复杂的视频和文档任务——欢迎来到 MetaChat。这里只有满血版。 立即体验满血多模态[ https://metachat.fun ]MetaChat Gemini API 详情参见https://metachat.apifox.cn 支持图片、视频、PDF 文档等多模态输入。本文简要介绍使用 Gemini API 处理图片、视频、PDF 文档的一些可能方法。图片输入对于小于 20MB 的图片可以通过 inline_data 方式和文本提示词一起提交。参考如下 Python 代码样例from google import genai from google.genai import types import requests client genai.Client( api_keysk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......, # MetaChat API Key http_options{ base_url: https://llm-api.mmchat.xyz/gemini # MetaChat Gemini API 地址 } ) # 从本地文件读取图片 with open(path/to/small-sample.jpg, rb) as f: image1_bytes f.read() # 将读取的图片数据转成 Base64 格式 image1 types.Part.from_bytes( dataimage1_bytes, mime_typeimage/jpeg ) # 从 URL 下载图片 image_path https://goo.gle/instrument-img image2_bytes requests.get(image_path).content # 将下载的图片数据转成 Base64 格式 image2 types.Part.from_bytes( dataimage2_bytes, mime_typeimage/jpeg ) # 将图片和文本提示词一起提交给模型 response client.models.generate_content( modelgemini-2.5-flash, contents[ 这两张图片的内容分别是, image1, image2 ] ) print(response.text)JavaScript 代码样例import { GoogleGenAI } from google/genai; import * as fs from node:fs; const ai new GoogleGenAI({}); // 从本地文件读取图片 const base64ImageFile fs.readFileSync(path/to/small-sample.jpg, { encoding: base64, }); const image1 { inlineData: { mimeType: image/jpeg, data: base64ImageFile, } } // 从 URL 下载图片 const imageUrl https://goo.gle/instrument-img; const response await fetch(imageUrl); const imageArrayBuffer await response.arrayBuffer(); const base64ImageData Buffer.from(imageArrayBuffer).toString(base64); const image2 { inlineData: { mimeType: image/jpeg, data: base64ImageData, } } // 将图片和文本提示词一起提交给模型 const contents [ { text: 这两张图片的内容分别是 }, image1, image2 ]; const response await ai.models.generateContent({ model: gemini-2.5-flash, contents: contents, }); console.log(response.text);视频输入对于小于 20MB 的视频video/mp4可以通过 inline_data 方式和文本提示词一起提交。视频文件支持的格式video/mp4video/mpegvideo/movvideo/avivideo/x-flvvideo/mpgvideo/webmvideo/wmvvideo/3gpp参考如下 Python 代码样例from google import genai from google.genai import types import requests client genai.Client( api_keysk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......, # MetaChat API Key http_options{ base_url: https://llm-api.mmchat.xyz/gemini # MetaChat Gemini API 地址 } ) # 从本地文件读取视频 with open(path/to/small-video.mp4, rb) as f: video1_bytes f.read() # 将读取的视频数据转成 Base64 格式 video1 types.Part.from_bytes( datavideo1_bytes, mime_typevideo/mp4 ) # 将视频和文本提示词一起提交给模型 response client.models.generate_content( modelgemini-2.5-flash, contents[ 这个视频的内容分别是, video1 ] ) print(response.text) # 从 URL 下载视频 video_path https://goo.gle/small-video.mp4 video2_bytes requests.get(video_path).content # 将下载的视频数据转成 Base64 格式 video2 types.Part.from_bytes( datavideo2_bytes, mime_typevideo/mp4 ) # 将视频和文本提示词一起提交给模型 response client.models.generate_content( modelgemini-2.5-flash, contents[ 这个视频的内容分别是, video2 ] ) print(response.text)JavaScript 代码样例import { GoogleGenAI } from google/genai; import * as fs from node:fs; const ai new GoogleGenAI({}); // 从本地文件读取视频 const base64VideoFile fs.readFileSync(path/to/small-sample.mp4, { encoding: base64, }); const video1 { inlineData: { mimeType: video/mp4, data: base64VideoFile, } } // 将视频和文本提示词一起提交给模型 const contents [ { text: 这个视频的内容分别是 }, video1, ]; const response await ai.models.generateContent({ model: gemini-2.5-flash, contents: contents, }); console.log(response.text); // 从 URL 下载视频 const videoUrl https://goo.gle/small.mp4; const response await fetch(imageUrl); const videoArrayBuffer await response.arrayBuffer(); const base64VideoData Buffer.from(videoArrayBuffer).toString(base64); const video2 { inlineData: { mimeType: video/mp4, data: base64VideoData, } } // 将视频和文本提示词一起提交给模型 const contents [ { text: 这个视频的内容分别是 }, video2, ]; const response await ai.models.generateContent({ model: gemini-2.5-flash, contents: contents, }); console.log(response.text);PDF 输入对于小于 20MB 的 PDF 文档可以通过 inline_data 方式和文本提示词一起提交。参考如下 Python 代码样例from google import genai from google.genai import types import requests client genai.Client( api_keysk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......, # MetaChat API Key http_options{ base_url: https://llm-api.mmchat.xyz/gemini # MetaChat Gemini API 地址 } ) # 从本地文件读取文档 with open(path/to/small-sample.pdf, rb) as f: pdf1_bytes f.read() # 将读取的 PDF 数据转成 Base64 格式 pdf1 types.Part.from_bytes( datapdf1_bytes, mime_typeapplication/pdf ) # 从 URL 下载文档 pdf_path https://goo.gle/instrument.pdf pdf2_bytes requests.get(pdf_path).content # 将下载的PDF数据转成 Base64 格式 pdf2 types.Part.from_bytes( datapdf2_bytes, mime_typeapplication/pdf ) # 将图片和文本提示词一起提交给模型 response client.models.generate_content( modelgemini-2.5-flash, contents[ 这两篇文档的内容分别是, pdf1, pdf2, ] ) print(response.text)JavaScript 代码样例import { GoogleGenAI } from google/genai; import * as fs from node:fs; const ai new GoogleGenAI({}); // 从本地文件读取 PDF const base64PdfFile fs.readFileSync(path/to/small-sample.pdf, { encoding: base64, }); const pdf1 { inlineData: { mimeType: application/pdf, data: base64PdfFile, } } // 从 URL 下载 PDF const pdfUrl https://goo.gle/instrument.pdf; const response await fetch(pdfUrl); const pdfArrayBuffer await response.arrayBuffer(); const base64PdfData Buffer.from(pdfArrayBuffer).toString(base64); const pdf2 { inlineData: { mimeType: application/pdf, data: base64PdfData, } } // 将图片和文本提示词一起提交给模型 const contents [ { text: 这两篇文档的内容分别是 }, pdf1, pdf2 ]; const response await ai.models.generateContent({ model: gemini-2.5-flash, contents: contents, }); console.log(response.text);