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title: "Gemini in OpenClaw via RunAPI verwenden — LLM-API-Anleitung"
url: "https://runapi.ai/de/openclaw-gemini.md"
canonical: "https://runapi.ai/de/openclaw-gemini"
locale: "de"
model: "gemini"
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# Gemini in OpenClaw verwenden.

Google Gemini ist über RunAPIs OpenAI-kompatiblen Endpunkt verfügbar — Gemini 3.5 Flash für Sub-100ms-First-Token-Latenz, 3.x Pro für komplexes Reasoning und 2.5 Pro für Produktions-Workloads. OpenClaw behandelt es wie ein anderes OpenAI-kompatibles Modell, sodass dieselbe Provider-Konfiguration und derselbe RUNAPI_API_KEY, der GPT antreibt, auch Gemini aufruft. Kein Google-Cloud-Projekt, kein Service-Account, keine Vertex-AI-Einrichtung.

## API example

```bash
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 256
  }'

```

### Response

```json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses HTTP/1.1 (or 2) with JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 34,
    "completion_tokens": 71,
    "total_tokens": 105
  }
}

```

## How it works

1. **RunAPI konfigurieren** — Die RUNAPI_API_KEY-Umgebungsvariable setzen. Wenn RunAPI bereits als OpenClaw-Provider konfiguriert wurde, funktionieren derselbe Key und dieselbe baseUrl für Gemini — einfach die Modell-ID ändern. Keine Google-Cloud-Zugangsdaten nötig.
2. **Gemini über Chat-Completions aufrufen** — Einen POST-Request an /v1/chat/completions mit model gemini-3.5-flash senden. Ein messages-Array mit system- und user-Rollen übergeben. Der Endpunkt akzeptiert dieselbe OpenAI-kompatible Form, die der Agent bereits für GPT-Modelle verwendet.
3. **Antwort auslesen** — Die Antwort kommt synchron im OpenAI-Chat-Completion-Format. Die Assistent-Antwort ist in choices[0].message.content, mit Token-Usage im usage-Objekt. Für Streaming stream auf true setzen und SSE-Events parsen.

## Parameters

| Parameter | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | `string` | Erforderlich. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, gemini-3-pro-preview oder gemini-3.1-pro-preview. |
| `messages` | `array` | Erforderlich. Array von Message-Objekten mit role (system, user, assistant) und content-Feldern. |
| `temperature` | `number` | Optional. Sampling-Temperatur zwischen 0 und 2. Niedrigere Werte liefern deterministischeren Output. Standard variiert je nach Modell. |
| `max_tokens` | `integer` | Optional. Maximale Anzahl zu generierender Token in der Antwort. |
| `stream` | `boolean` | Optional. Wenn true, streamt die Antwort als Server-Sent Events. Jedes Event enthält ein Delta mit partiellem Inhalt. |
| `top_p` | `number` | Optional. Nucleus-Sampling-Schwellenwert zwischen 0 und 1. Alternative zu temperature zur Steuerung der Output-Zufälligkeit. |

## FAQ

### Kann ich Google Gemini in OpenClaw ohne ein Google-Cloud-Projekt verwenden?

Ja. RunAPI stellt Gemini-Zugang über seinen OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereit. Nur ein RUNAPI_API_KEY benötigt — kein Google-Cloud-Projekt, kein Service-Account-JSON, keine Vertex-AI-Abrechnungseinrichtung.

### Welche Gemini-Modelle sind über RunAPI verfügbar?

RunAPI bietet Gemini 3.5 Flash (neuest, schnellst), Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3 Pro Preview und Gemini 3.1 Pro Preview. Den Versions-Slug als model-Parameter übergeben — zum Beispiel gemini-3.5-flash oder gemini-2.5-pro.

### Wie funktioniert die Gemini-Preisgestaltung auf RunAPI?

Gemini wird pro Token auf RunAPI mit Pay-as-you-go-Preisen abgerechnet. Input- und Output-Token werden separat gemessen. Kein monatliches Abonnement, kein Mindestausgabe. Aktuelle Preise pro Million Token auf der RunAPI-Preisseite.

### Kann ich in derselben OpenClaw-Sitzung zwischen Gemini und GPT wechseln?

Ja. Beide verwenden dieselbe RunAPI-Provider-Konfiguration und denselben API-Key. Den model-Parameter von gemini-3.5-flash auf gpt-5.5 (oder ein anderes RunAPI-Modell) ändern, ohne den Provider neu zu konfigurieren. OpenClaw wählt Modelle pro Request.

### Unterstützt Gemini über RunAPI Streaming-Antworten?

Ja. stream im Request-Body auf true setzen. RunAPI streamt Gemini-Antworten als Server-Sent Events im OpenAI-kompatiblen Delta-Format, sodass OpenClaw sie genauso verarbeitet wie GPT-Streaming.


## Links

- [OpenClaw Einrichtungsanleitung →](https://runapi.ai/de/openclaw)
- [Gemini models →](https://runapi.ai/de/models/gemini)
- [Model catalog](https://runapi.ai/de/models)
- [API docs](https://runapi.ai/de/docs)