Gemini API代理设置教程：本地调用的环境变量与curl测试

本地调用 Gemini API 时，请求是由你的 Python 脚本、Node.js 服务或命令行工具直接发出的，浏览器里的系统代理对它们通常不起作用。通用做法是：在启动程序的终端里设置 HTTPS_PROXY 环境变量，先用 curl 验证能否经代理访问 Gemini API，再确认所用运行时是否读取这个变量；不读取时，开启代理客户端的 TUN 模式最省事。网页端 AI Studio 打不开的问题请看 Google AI Studio 访问排查。

为什么浏览器能用，程序却超时

代理客户端开启“系统代理”后，只是把代理地址写进了操作系统设置，浏览器会主动读取它，但大多数编程语言的 HTTP 库不会。结果就是：在 AI Studio 网页里调试提示词一切正常，把同样的请求写进脚本，却一直卡住直到超时。解决思路只有两条：

• 告诉程序代理在哪里：通过 HTTPS_PROXY 等环境变量，适合单个脚本或少量工具；
• 让系统接管所有流量：开启 TUN 模式，程序无需任何改动，适合多语言、多工具并用的项目。

下面先按环境变量的思路一步步配置。

第一步：把 API Key 放进环境变量

不要把 Key 写死在代码里，也不要拼进网址。官方示例常用 GEMINI_API_KEY 这个变量名，SDK 是否会自动读取，以所用 SDK 的文档为准：

export GEMINI_API_KEY="你的APIKey"

$env:GEMINI_API_KEY = "你的APIKey"

第二步：设置代理环境变量

以代理客户端混合端口 7890 为例，请替换为客户端实际显示的端口：

export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export NO_PROXY=localhost,127.0.0.1

$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTP_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
$env:NO_PROXY = "localhost,127.0.0.1"

这些变量只对当前终端以及从它启动的程序生效。编辑器、Jupyter 等需要在设置变量后重新启动。

第三步：用 curl 验证连通性

列出可用模型是最简单的测试，不消耗生成额度。Key 通过请求头传递：

curl -sS -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models

Windows PowerShell 中使用 curl.exe，并把变量写成 $env:GEMINI_API_KEY。结果判断：

第四步：让程序也走代理

curl 通了但代码仍然超时，说明所用运行时没有读取代理变量。以下是各运行时的通用情况，SDK 内部用的 HTTP 库不同，行为也可能不同，请以实际测试为准：

• Python：requests、httpx 等常见库默认读取代理环境变量，设置后一般直接生效；
• Node.js：内置 fetch 在很多版本中默认不读取代理变量，可查阅所用 Node.js 版本的文档，或改用 TUN 模式；
• Go：标准库默认的 HTTP 传输会读取代理环境变量；
• Java：JVM 通常通过 -Dhttps.proxyHost、-Dhttps.proxyPort 等系统属性配置代理，而不是读取环境变量。

Docker 与 WSL 的注意事项

• Docker 容器：容器里的 127.0.0.1 指容器自己，不是宿主机。Docker Desktop 下通常可以用 host.docker.internal 访问宿主机的代理端口；
• WSL：同样需要把代理地址指向 Windows 宿主机，并在代理客户端中开启“允许局域网连接”，具体取决于 WSL 的网络模式；
• 两种情况下都要确认宿主机防火墙没有拦截代理端口。

节点与线路

API 请求同样受地区限制，出现地区相关错误时参考 地区不支持报错处理。批量调用、长时间调试时建议固定一个支持地区的节点。本站收录的机场中，目前只有 二猫云 的资料注明支持 Gemini（官方标称加实测），其他品牌未注明，请以实测为准。品牌资料整理自公开资料，核验于 2026-09，价格以官网为准。地区判断原理见 Gemini 网络环境指南。

请在遵守当地法律法规和 Google 服务条款的前提下调用 Gemini API。