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OpenClaw x Gemini

Gemini 是 Google 的旗舰多模态 LLM，提供 Flash（快速）和 Pro（旗舰推理）变体。通过 RunAPI，所有 Gemini 模型共享相同的 API 接口和计费。

11 variants 起价 $0.10 / 百万 tokens 可商用
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任务匹配时使用 gemini-2.5-flash：速度/成本优化；100 万上下文；稳定基线。

You have access to RunAPI chat models for Gemini.

Available Gemini models:
- gemini-2.5-flash: 速度/成本优化；100 万上下文；稳定基线
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-2.5-flash-lite: Gemini 2.5 Flash-Lite；100 万上下文，默认关闭思考；OpenAI 兼容 Chat Completions
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-2.5-pro: 2.5 代最强推理；100 万上下文
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-3-flash-preview: gemini-3-flash-preview
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3-flash-preview:streamGenerateContent
- gemini-3.1-flash-lite: Gemini 3.1 Flash-Lite；100 万上下文，可调思考；通过 OpenAI 兼容 Chat Completions 发送文本请求
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-3.1-pro-preview: gemini-3.1-pro-preview
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-3.5-flash: 面向高并发生产场景的快速多模态流式输出
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.5-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.5-flash-lite: 轻量级 Gemini，支持 Chat Completions 与原生内容流式文本生成
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:streamGenerateContent
- gemini-3.6-flash: 面向生产工作流的快速多模态对话、工具调用与流式输出
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.6-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.7-flash: 支持用量回传的快速流式对话与原生内容输出
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.7-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.8-flash: 支持函数调用与原生内容流式输出的文本对话，适合 Agent 工作负载
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: 分析这段代码库，给出三项性能优化建议，包含优化前后的对比示例。
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

公开版本与端点

模型 ID 端点 起步价格 模型目录
gemini-2.5-flash
/v1/chat/completions
$0.30 / 百万 tokens 模型详情
gemini-2.5-flash-lite
/v1/chat/completions
$0.10 / 百万 tokens 模型详情
gemini-2.5-pro
/v1/chat/completions
$1.25 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3-flash-preview
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3-flash-preview:streamGenerateContent
$0.30 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.1-flash-lite
/v1/chat/completions
$0.25 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.1-pro-preview
/v1/chat/completions
$1.00 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.5-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.5-flash:streamGenerateContent
$0.90 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.5-flash-lite
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:streamGenerateContent
$0.15 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.6-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.6-flash:streamGenerateContent
$0.75 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.7-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.7-flash:streamGenerateContent
$0.45 / 百万 tokens 模型详情
gemini-3.8-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent
$0.45 / 百万 tokens 模型详情

验证

轮询，直到 Task 进入终态

选择 <model-id> 后生成验证命令。

配置

指南端点: <endpoint>

选择 <model-id> 后，按端点的公开输入契约生成请求。
使用流程

三步开始使用

  1. 选择模型 ID

    选择公开模型 ID，并查看其端点与当前起步价格。

  2. 配置 RunAPI

    为该 Agent 添加 Provider 配置。

  3. 验证结果

    运行下方 Agent 状态与模型选择命令。

使用 OpenClaw + Gemini 可以构建什么

  • 多模态应用

    在文字提示词之外发送图片、PDF、音频或视频，让 Gemini 在一次调用中完成分析、描述或结构化数据抽取。

  • 长文档分析

    在一次请求中把大型代码库、法律文件集或研究资料交给 Gemini 进行分析和总结。

  • 快速的 Agent 循环

    在对速度敏感的工具调用链中使用 Gemini 的 Flash 版本，此时延迟比极致推理质量更重要。

为什么通过 RunAPI + OpenClaw 使用 Gemini

  • 11 个变体，一个 API 密钥

    通过一个 RunAPI 连接选择可用的模型变体，无需更改现有集成。

  • 清晰的用量价格

    发送请求前查看目录中的当前价格，无需订阅或最低消费。

  • 直接返回结果

    同步调用在同一个响应中返回结果，Agent 无需轮询任务即可直接使用。

OpenClaw + Gemini 常见问题

在 OpenClaw 中使用 Gemini 需要 Google Cloud 项目吗？

不需要。RunAPI 通过兼容 OpenAI 的端点提供 Gemini，只需一个 RunAPI API 密钥，无需 Google Cloud 项目、服务账号或 Vertex AI 计费。

什么时候用 Gemini Flash，什么时候用 Pro？

Flash 版本更快、更便宜，适合 Agent 循环、分类和工具调用；Pro 版本适合复杂推理和长上下文分析。

通过 RunAPI 使用 Gemini 支持函数调用吗？

支持。RunAPI 会把兼容 OpenAI 的 tools 和 tool_choice 传给 Gemini，Gemini 在助手消息中返回工具调用。OpenClaw 的处理方式与其他模型的工具调用相同。

应该使用哪个模型 ID？

从版本表选择公开模型 ID。每个 ID 可使用的端点均显示在对应行。

本指南会配置聊天模型吗？

会。该 Model Line 支持面向客户端的 LLM 协议。

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