zhiyu1998/Gemi2Api-Server

Gemi2Api‑Server – 一個輕量級的 Google Gemini 自託管代理伺服器

是什麼

• 一個小型 FastAPI 服務，將請求轉發至 unofficial Google Gemini 網頁 API（與 Gemini‑API 專案使用的 API 相同）。它模擬了 OpenAI 的 /v1/chat/completions 端點，因此現有的客戶端可以直接與 Gemini 對話，而無需使用 Google 的官方 SDK。
• 包含內建的管理介面 (admin UI)，您可以在其中查看服務狀態、編輯所需的 Gemini cookies、更改 API key，以及進行聊天測試。

為什麼存在

• Google Gemini 目前尚未提供公開且付費的 API（截至本文撰寫時）。要以程式化方式呼叫它，唯一的途徑是透過逆向工程網頁 UI，並發送與瀏覽器相同的 HTTP 請求。此專案將該逆向工程後的客戶端 (gemini‑webapi) 包裝成一個可重複使用的伺服器。
• 透過提供標準的 OpenAI 相容性端點，開發者可以將 Gemini 作為 ChatGPT 風格服務的直接替換方案。

如何運作

1. 身份驗證 – 您必須提供登入 Gemini 會話所產生的兩個 cookies (__Secure-1PSID 和 __Secure-1PSIDTS)。README 說明了如何從瀏覽器的開發者工具中提取它們。
2. FastAPI + Uvicorn – 伺服器運行一個 FastAPI app (main.py)。對 /v1/models 的請求會返回可用 Gemini 模型列表；對 /v1/chat/completions 的 POST 請求會將 payload 轉發至 Gemini 網頁端點，並以 OpenAI 格式返回響應。
3. 自定義模型定義 – 可選的 custom_models.yaml 可以覆蓋或新增模型條目，讓您能夠更改 Gemini 所預期的 request headers (x-goog-ext‑…‑jspb)。
4. 圖片代理 – 當 Gemini 返回生成的圖片 URL 時，伺服器可以透過 /gemini‑proxy/image 代理圖片，以便在防火牆或反向代理伺服器後方可以正常存取。
5. 管理面板 – 可在 /admin 存取。該面板受您在 .env 中設置的 API_KEY 保護。它讓您能夠：
   • 查看 Gemini 連線的健康狀態。
   • 在不重新啟動的情況下更新 cookie values。
   • 調整速率限制 (rate-limit) 設置。
   • 查看即時日誌並進行快速聊天測試。

如何運行

• Docker (推薦) – 在將 .env.example 複製為 .env 並填入 cookie values 之後，執行 docker-compose up -d。
• 直接運行 – 安裝依賴項 (uv 或 pip)，啟動虛擬環境，然後執行 uvicorn main:app --reload。
• 環境變數控制可選行為：
  • TEMPORARY_CHAT 會禁用「思考」或圖片生成等功能。
  • AUTO_DELETE_CHAT 在收到響應後會從 Gemini 中移除對話紀錄。
  • PUBLIC_BASE_URL 在使用反向代理時，對於正確的圖片代理 URL 是必要的。

使用場景

• 希望在自己的應用程式中嘗試 Gemini，而不依賴第三方託管服務的開發者。
• 正在構建內部工具且已經支援 OpenAI API 的團隊，因成本或功能原因想要切換到 Gemini。
• 需要在 Render, HuggingFace Spaces, 或自託管伺服器上快速進行 Gemini 聊天與圖片生成功能的演示。

限制

• 它依賴於使用者提供的 cookies；如果 Google 輪換或使之失效，服務將停止運作，直到您更新 cookies。
• 由於它使用的是未公開的網頁 API，它可能會在未經通知的情況下失效。
• 演示部署 (Render, HuggingFace) 附帶一個佔位符密碼，且沒有 Gemini cookies，因此它們僅顯示管理介面。

致謝

• 使用了 gemini‑webapi 函式庫進行底層請求處理。
• 圖片去水印代碼是借用自 journey‑ad/gemini-watermark-remover 和 allenk/GeminiWatermarkTool 專案。

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TL;DR: Gemi2Api‑Server 是一個基於 FastAPI 的代理伺服器，讓您能像呼叫 OpenAI 相容性 API 一樣呼叫 Google Gemini。您需要提供自己的 Gemini 登入 cookies，可選擇性地自定義模型 headers，並在本地或容器中運行。對於想要使用 Gemini 的聊天與圖片生成功能，但又沒有官方 API 的開發者來說，這是一個實用的橋樑。