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Hermes Agent x Gemini

Gemini 是 Google 的旗艦多模態 LLM，提供 Flash（快速）及 Pro（前沿推理）變體。透過 RunAPI，所有 Gemini 模型共用相同的 API 結構及計費方式。

11 variants 由 $0.10 / 百萬 tokens 可商用
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任務合適時使用 gemini-2.5-flash：針對速度／成本優化；1M 上下文；舊世代基準。

You have access to RunAPI chat models for Gemini.

Available Gemini models:
- gemini-2.5-flash: 針對速度／成本優化；1M 上下文；舊世代基準
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-2.5-flash-lite: Gemini 2.5 Flash-Lite；100 萬上下文，預設關閉思考；OpenAI 相容 Chat Completions
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-2.5-pro: 2.5 世代中推理能力最強；1M 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 萬上下文，可調思考；透過 OpenAI 相容 Chat Completions 傳送文字請求
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-3.1-pro-preview: gemini-3.1-pro-preview
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- gemini-3.5-flash: 快速多模態串流，適用於大量正式環境工作負載
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.5-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.5-flash-lite: 輕量級 Gemini，支援 Chat Completions 與原生內容串流文字生成
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:streamGenerateContent
- gemini-3.6-flash: 面向正式環境工作流程的快速多模態對話、工具調用與串流輸出
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.6-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.7-flash: 支援用量回報的快速串流對話與原生內容輸出
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1beta/models/gemini-3.7-flash:streamGenerateContent
- gemini-3.8-flash: 支援函數呼叫與原生內容串流輸出的文字對話，適合 Agent 工作負載
  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: 分析這個程式碼庫，並提出三項效能改進建議，附上改動前後的範例。
Verify the active model with: hermes model;hermes doctor

公開版本與端點

模型 ID 端點 起始價格 模型目錄
gemini-2.5-flash
/v1/chat/completions
$0.30 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-2.5-flash-lite
/v1/chat/completions
$0.10 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-2.5-pro
/v1/chat/completions
$1.25 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3-flash-preview
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3-flash-preview:streamGenerateContent
$0.30 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.1-flash-lite
/v1/chat/completions
$0.25 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.1-pro-preview
/v1/chat/completions
$1.00 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.5-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.5-flash:streamGenerateContent
$0.90 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.5-flash-lite
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:streamGenerateContent
$0.15 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.6-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.6-flash:streamGenerateContent
$0.75 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.7-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.7-flash:streamGenerateContent
$0.45 / 百萬 tokens 模型詳情
gemini-3.8-flash
/v1/chat/completions /v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent
$0.45 / 百萬 tokens 模型詳情

驗證

輪詢，直到 Task 進入終態

選擇 <model-id> 後產生驗證命令。

設定

指南端點: <endpoint>

選擇 <model-id> 後，依端點的公開輸入契約產生請求。
使用流程

三步開始使用

  1. 選擇模型 ID

    選擇公開模型 ID，並查看其端點與目前起始價格。

  2. 設定 RunAPI

    為此 Agent 新增 Provider 設定。

  3. 驗證結果

    執行下方 Agent 狀態與模型選擇命令。

使用 Hermes Agent + Gemini 可以建立甚麼

  • 多模態 Agent

    利用 Gemini 的多模態輸入，建立能同時根據文字、圖片、音訊和影片進行推理的 Hermes Agent 工作流程。

  • 長文件分析

    在一次請求中把大型代碼庫、合約或研究數據交給 Gemini，再讓 Hermes Agent 針對同一份數據繼續追問。

  • 低成本的工具調用鏈

    在需要連續多次調用的工具循環中使用 Gemini 的 Flash 版本，速度快、成本低。

為甚麼透過 RunAPI + Hermes Agent 使用 Gemini

  • 11 個變體，一個 API 金鑰

    透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體，無需更改現有整合。

  • 清晰的用量價格

    發送請求前查看目錄中的目前價格，無需訂閱或最低消費。

  • 直接返回結果

    同步調用會在同一個回應中返回結果，Agent 無需輪詢任務即可直接使用。

Hermes Agent + Gemini 常見問題

在 Hermes Agent 中使用 Gemini 需要 Google Cloud 憑證嗎？

不需要。RunAPI 透過相容 OpenAI 的端點提供 Gemini。用你的 RunAPI API 金鑰在 Hermes Agent 中將 RunAPI 設定為供應商即可，不需要 Google Cloud 項目或 Vertex AI 設定。

上下文緩存對長文件有什麼幫助？

當同一段大型上下文在多個請求中重複傳送時，緩存可以降低後續調用的輸入成本，適合指令和參考數據反覆出現的 Agent 循環。

Hermes Agent 能在會話中途於 Gemini 和其他模型之間切換嗎？

可以。RunAPI 的所有語言模型共用同一個供應商和 API 金鑰，在會話中切換模型不必修改供應商設定。

應該使用哪個模型 ID？

從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點均列於相應資料列。

本指南會設定聊天模型嗎？

會。此 Model Line 支援面向用戶端的 LLM 協定。

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