在当今人工智能迅速发展的时代，大型语言模型（LLM）API成为了推动创新和提升应用智能化水平的关键技术之一。众多厂商纷纷发布自家的大型语言模型及完善的API服务，力图在激烈的市场竞争中占据一席之地。作为科技巨头之一的谷歌，凭借其Gemini系列模型在模型能力和多模态能力上取得了显著优势，尤其是在长上下文处理、多模态微调以及多领域推理方面展现出无限潜力。然而，令人遗憾的是，Google Gemini的API却因开发者体验极差、文档缺失严重以及设计不合理等问题，成为业内公认的“最差LLM API”之一。今天，我们将全面深入解析Google Gemini API的问题根源，并结合当前市场其他领先厂商的做法，对其进行比较和反思。首先，Google Gemini的API散落于两个不同的平台——Vertex AI和Google AI Studio。
这两个平台不仅功能不一致，发布新功能的节奏错落不齐，甚至某些关键功能仅存在于其中一个平台。谷歌的开发者宣传人员建议初创公司或个人开发者优先使用AI Studio，而企业则采用Vertex AI，理论上与OpenAI API和Azure OpenAI API的划分类似。但在实际操作中，这种划分并未带来一致的体验——某些功能在AI Studio迟迟无法上线，而若想获得完整功能，则不得不切换至Vertex AI，由此导致开发者不得不在两者间反复折腾，增加了项目开发和维护的复杂度。其次，文档支持的缺陷极大妨碍开发者快速上手。Google AI Studio与Vertex AI分别拥有独立文档网站，初次接触时很易进入错误的文档陷阱。更糟糕的是，这些文档内容大量陈旧，仍停留在Gemini 1.5版本，忽视Gemini 2.x系列的升级变更，使得开发者难以辨别当前支持的功能和限制。
文档中的示例代码不完善，某些细节仅在社区中口口相传，显著提升了集成难度。此外，API设计本身带有诸多“怪癖”，例如存在默认为严格限制某些输入请求的安全设置，尽管可关闭，但并无友好的指导说明。虽然AI Studio提供了一个兼容OpenAI的SDK，便于快速调用接口，但明显不支持多模态能力，进一步限制了丰富功能的使用。Vertex AI SDK则完全没有这样的兼容层，需要开发者自行实现大量底层逻辑。针对认证方式，Vertex AI更是做出不同于行业标准的选择。多数大型LLM提供商均采用Bearer Token与API Key的简单认证方式，方便开发者管理和集成。
但Vertex AI SDK不使用传统API Key，而是依赖于复杂的credentials.json文件及Google Cloud多阶段认证流程，这对刚入门的开发者来说无疑是很高的门槛。尤其是在通过自治路由器（Bring-Your-Own-Key）的场景下，这一认证机制显得更加繁琐且容易出错，使得部署和维护变得困难。更令人沮丧的是官方TypeScript SDK竟然不支持调用经过微调的Gemini模型。微调是模型定制化的关键步骤，允许开发者针对特定应用或行业场景进行优化。然而，Vertex AI在微调模型的调用上设计极不合理。开发者需要手动部署端点，并且如果端点名称不使用默认设置，常常出现神秘的内部错误。
同时，返回用于请求的端点ID是一串晦涩难解的数字字符串，缺少可读性及自定义命名能力。尝试通过官方TS SDK调用微调端点更是行不通，开发者被迫退而求其次，使用REST API或第三方路由器调用，这严重降低了开发效率与代码整洁度。Prefix缓存功能设计不合理也成为一个典型问题。在多次请求中复用固定上下文前缀能极大降低成本和延迟表现。行业内不同厂商对此有不同的设计思路：OpenAI自动缓存复用前缀，无需开发者干涉；Anthropic使用请求中的标记来标示缓存区块；而Gemini则采用了更为复杂且开发者负担较重的方案，需要开发者先通过单独接口上传并获取缓存ID，再在调用时带上该ID。除此之外，缓存条目不支持自动续期，开发者还需额外调用接口延长缓存存活时间，进一步增加集成成本及运维难度。
在实际开发中，即使需要依赖Google Gemini模型，建议开发者将Vertex AI作为主力入口，但是同时结合Google AI Studio，利用各自优势来规避功能缺陷。为了应对繁琐且不统一的API接口，使用成熟的LLM路由器成为较优选择。Vercel AI SDK提供了本地运行环境，且有人维护补丁以支持微调模型调用，是首选方案。另外，OpenRouter提供了方便的缓存管理功能，虽需支付5%费用，但能让前端处理更简洁流畅。LiteLLM与Helicone等工具也逐渐成为社区关注的辅助选项，帮助解决监控、记录及提示模板等需求。总结来说，Google Gemini大型语言模型无论在模型性能还是多模态能力等技术层面都具备显著优势，是长上下文处理价格最具竞争力的解决方案。
但是，其API设计散乱且文档不完善导致开发者体验严重受损，成为业内实际应用和集成中的绊脚石。面对这种困境，开发者需主动结合多平台，多路由方案以及第三方工具，才能最大化发挥Gemini模型的价值。谷歌作为拥有世界领先AI技术的巨头，若能在API设计、文档完善和开发者支持上下更大功夫，完全有潜力将其成为与OpenAI、Anthropic等媲美的优质平台。目前的状况则提醒整个行业，技术实力之外，易用性与生态建设同样不可或缺。未来期待Google Gemini能够突破现有困境，带来更加成熟和开放的开发环境，从而真正推动人工智能技术的普及与创新。
