基于 Gemini 网页版的逆向工程，提供 OpenAI 兼容 API 服务。
- ✅ 文本对话
- ✅ 多轮对话（上下文保持）
- ✅ 图片识别（支持 base64 和 URL）
- ✅ 流式响应（Streaming）
- ✅ OpenAI SDK 完全兼容
- ✅ Web 后台配置界面
- ✅ 后台登录认证
pip install -r requirements.txtpython server.py启动后会显示：
╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Gemini OpenAI Compatible API Server ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 后台配置: http://localhost:8000/admin ║
║ API 地址: http://localhost:8000/v1 ║
║ API Key: sk-gemini ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════╝
- 打开 http://localhost:8000/admin
- 使用默认账号登录：
- 用户名:
admin - 密码:
admin123
- 用户名:
- 获取 Cookie：
- 登录 https://gemini.google.com
- F12 → Application → Cookies
- 右键任意 cookie → Copy all as Header String
- 粘贴到后台配置页面，点击保存
💡 系统会自动解析 Cookie 并获取所需 Token，无需手动填写
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8000/v1",
api_key="sk-gemini"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(response.choices[0].message.content)| 项目 | 值 |
|---|---|
| Base URL | http://localhost:8000/v1 |
| API Key | sk-gemini |
| 后台地址 | http://localhost:8000/admin |
| 登录账号 | admin / admin123 |
gemini-3.0-flash- 快速响应gemini-3.0-flash-thinking- 思考模式gemini-3.0-pro- 专业版
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="sk-gemini")
messages = []
# 第一轮
messages.append({"role": "user", "content": "我叫小明，是一名程序员"})
response = client.chat.completions.create(model="gemini-3.0-flash", messages=messages)
reply = response.choices[0].message.content
print(f"助手: {reply}")
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
# 第二轮（测试上下文）
messages.append({"role": "user", "content": "我刚才说我叫什么？"})
response = client.chat.completions.create(model="gemini-3.0-flash", messages=messages)
print(f"助手: {response.choices[0].message.content}")
# 输出: 你刚才说你叫小明import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="sk-gemini")
# 读取本地图片
with open("image.png", "rb") as f:
img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.0-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "请描述这张图片"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}}
]
}]
)
print(response.choices[0].message.content)response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.0-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "这是什么动物？"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
]
}]
)from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="sk-gemini")
stream = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}],
stream=True
)
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)运行交互式演示程序：
python demo_chat.py演示包含：
- 基础文本对话
- 多轮对话（上下文保持）
- 图片识别（网络图片）
- 多轮对话 + 图片识别
- 本地图片识别
- 交互式对话
| 文件 | 说明 |
|---|---|
server.py |
API 服务 + Web 后台 |
client.py |
Gemini 逆向客户端 |
demo_chat.py |
完整演示程序 |
api.py |
OpenAI 兼容封装 |
config.example.py |
配置模板 |
config_data.json |
运行时配置（自动生成） |
编辑 server.py 顶部配置：
# 后台登录账号密码
ADMIN_USERNAME = "admin"
ADMIN_PASSWORD = "your_password"API_KEY = "your-api-key"PORT = 8000重新在后台粘贴 Cookie 即可，无需重启服务。配置保存后立即生效。
- 确保 Cookie 完整，系统会自动获取 PUSH_ID
- 如果仍失败，检查 Cookie 是否过期
- 确保图片格式正确（支持 PNG、JPG、GIF、WebP）
确保客户端支持 SSE（Server-Sent Events），并设置 stream=True。
配置 OpenAI 兼容的 AI 插件：
- Base URL:
http://localhost:8000/v1 - API Key:
sk-gemini - Model:
gemini-3.0-flash
确保每次请求都包含完整的消息历史（messages 数组）。
在 get_client() 中设置 debug=True 可查看详细请求日志。
所有 API 调用会记录到 api_logs.json 文件。
MIT