Gemini API 命令行工具 - 5分钟上手指南一个简单优雅的 Gemini API 测试工具，支持 Markdow

一个简单优雅的 Gemini API 测试工具，支持 Markdown 美化渲染、多模型切换、一键运行

为什么做这个工具？

玩 Google Gemini API 的时候，每次都要写代码测试太麻烦了：

# 每次都要写这些... 😓
from google import genai
client = genai.Client(api_key="...")
response = client.models.generate_content(...)

能不能一行命令就搞定？

于是有了这个工具：

./gemini.sh -p "解释什么是量子计算"

✨ 核心特性

1️⃣ 一键运行

# 不需要 source venv/bin/activate
./gemini.sh

2️⃣ Markdown 渲染

代码高亮、表格、列表统统美化：

3️⃣ 多模型支持

# 默认模型：gemini-2.5-flash-lite
./gemini.sh -p "你好"

# 指定模型
./gemini.sh -m gemini-2.5-pro -p "写一首诗"

# 查看所有模型
./gemini.sh --list-models

🚀 5分钟快速上手

Step 1: 安装（2分钟）

git clone https://github.com/your-username/gemini-test.git
cd gemini-test

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install google-genai "httpx[socks]" rich python-dotenv

Step 2: 配置（1分钟）

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 API 密钥（从 https://ai.google.dev/ 获取）

Step 3: 运行（1秒）

./gemini.sh -p "你好"

搞定！🎉

💡 实用场景

场景 1: 快速测试 API

./gemini.sh -p "用一句话介绍 Go 语言"

场景 2: 生成代码

./gemini.sh -p "写一个二分查找的 Python 实现"

场景 3: 对比模型

# 使用 2.5-lite
./gemini.sh -m gemini-2.5-flash-lite -p "解释机器学习"

# 使用 2.5-pro
./gemini.sh -m gemini-2.5-pro -p "解释机器学习"

# 对比输出差异

场景 4: 检查模型可用性

python3 check_models.py

🛠️ 技术实现

google-genai - Gemini API SDK
rich - 终端美化（代码高亮、表格、面板）
python-dotenv - 环境变量管理
httpx - HTTP 客户端，支持 SOCKS 代理

🔒 安全设计

✅ API 密钥存储在 .env 文件（不提交到 Git）
✅ 提供 .env.example 模板
✅ 智能重试，自动切换失败模型

📦 项目结构

gemini-test/
├── gemini.sh          # ⭐ 一键运行脚本
├── test.py            # 主程序
├── check_models.py    # 模型测试工具
├── .env.example       # 配置模板
├── README.md          # 完整文档
└── MODELS_STATUS.md   # 模型状态报告

Gemini API 命令行工具 - 5分钟上手指南

为什么做这个工具？

✨ 核心特性

1️⃣ 一键运行

2️⃣ Markdown 渲染

3️⃣ 多模型支持

🚀 5分钟快速上手

💡 实用场景

🛠️ 技术实现

🔒 安全设计

📦 项目结构

开发过程记录

CLI 说明

获取可用模型

模型可用性测试

切换模型

指定提示词

指定模型和提示词

开发统计

💬 结语