Gemini Balance：Gemini模型API兼容OpenAI格式，解锁区域限制并支持多API Key轮询

综合介绍

Gemini Balance是一个基于FastAPI框架开发的OpenAI API代理服务，旨在提供高效的多API Key管理和优化功能。该项目支持Gemini模型调用，主要功能包括多API Key轮询、认证鉴权、流式响应、CORS跨域支持和健康检查接口。通过使用Python 3.9+和Docker等技术栈，Gemini Balance为开发者提供了一个灵活且高效的API代理解决方案，适用于需要高并发和高可靠性的应用场景。

功能列表

• 多API Key轮询支持
• Bearer Token认证
• 支持流式响应
• CORS跨域支持
• 健康检查接口
• 支持Gemini模型调用
• 支持搜索功能
• 支持代码执行

使用帮助

环境要求

• Python 3.9+
• Docker（可选）

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置文件

创建.env文件并配置以下参数：

API_KEYS=["your-api-key-1","your-api-key-2"]
ALLOWED_TOKENS=["your-access-token-1","your-access-token-2"]
BASE_URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
TOOLS_CODE_EXECUTION_ENABLED=true
MODEL_SEARCH=["gemini-2.0-flash-exp"]

Docker部署

docker build -t gemini-balance .
docker run -p 8000:8000 -d gemini-balance

API接口

• 获取模型列表

  GET /v1/models
Authorization: Bearer your-token

• 聊天完成

  POST /v1/chat/completions
Authorization: Bearer your-token
{
"messages": [...],
"model": "gemini-1.5-flash-002",
"temperature": 0.7,
"stream": false,
"tools": []
}

• 获取Embedding

  POST /v1/embeddings
Authorization: Bearer your-token
{
"input": "Your text here",
"model": "text-embedding-004"
}

• 健康检查

  GET /health

代码结构

• app/
  • api/
  • routes.py：API路由
  • dependencies.py：依赖注入
  • core/
  • config.py：配置管理
  • security.py：安全认证
  • services/
  • chat_service.py：聊天服务
  • key_manager.py：Key管理
  • model_service.py：模型服务
  • schemas/
  • request_model.py：请求模型
  • main.py：主程序入口
• Dockerfile：Docker配置
• requirements.txt：项目依赖

安全特性

• API Key轮询机制
• Bearer Token认证
• 请求日志记录
• 失败重试机制
• Key有效性检查

注意事项

• 请确保妥善保管API Keys和访问令牌
• 建议在生产环境中使用环境变量配置敏感信息
• 默认服务端口为8000
• API Key失败重试次数默认为10次
• 支持的模型列表请参考Gemini API文档

补充：huggingface部署gemini代理，账号轮询调用，解锁区域限制

1.复制space空间
Gemini Balance - a Hugging Face Space by snailyp

2.修改visibility为Public(一定注意修改成public,不然访问不到)，配置ALLOWED_TOKENS,API_KEYS,BASE_URL默认

ALLOWED_TOKENS 格式为["自定义apikey"],注意中括号，逗号，引号都有严格遵循。
API_KEYS格式为单个key的形式：["gemini_key1"]，多个key的形式["gemini_key1","gemini_key2"],注意中括号，逗号，引号都有严格遵循。
BASE_URL保持默认

3.等待部署成功，部署成功后，会出现如下的日志和running状态

4.这时该huggingface服务的默认host为huggingface用户名-gemini-balance.hf.space,比如我的就是snailyp-gemini-balance.hf.space

注意：huggingface服务48h不使用会进入sleeping,建议通过青龙面板或者uptime kuma等定时任务进行保活。（直接用get请求调用https://用户名-gemini-balance.hf.space即可）

5.支持的端点/hf/v1/models和/hf/v1/chat/completions

6.huggingface域名国内可能无法直接访问，hf.space 好像可以访问，如果不能访问，可以参考下面的流程。

可以通过cf workers代理一下，并且绑定自定义域名，便可在国内访问了，cf worker代理代码如下，url.host修改成自己的：

export default { async fetch(request, env) { const url = new URL(request.url); url.host = 'xxx-gemini-balance.hf.space'; url.pathname = "/hf" + url.pathname; return fetch(new Request(url, request)) } }

注意：经过代理后的端点去掉了/hf，因此现在的端点变成了/v1/models和/v1/chat/completions,客户端的配置需要注意一下

7.一些限制，目前还无法进行图片处理和结构话输出