--- title: 透過 RunAPI 在 WorkBuddy 中使用 Gemini — MCP 指南 | RunAPI description: 透過 RunAPI MCP server 從 WorkBuddy 呼叫 Google Gemini。Gemini 3.5 Flash、3.x Pro、2.5 Pro — 一把 key、一份 MCP 設定，無需 Google Cloud 專案。 url: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini.md canonical: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini locale: zh-TW site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-gemini zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-gemini es: https://runapi.ai/es/workbuddy-gemini ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini de: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-gemini pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-gemini ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gemini it: https://runapi.ai/it/workbuddy-gemini nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-gemini pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-gemini tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-gemini zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-gemini ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-gemini x-default: https://runapi.ai/workbuddy-gemini model: gemini --- > HTML version: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # 在 WorkBuddy 中使用 Gemini。 可透過 RunAPI 使用 Google Gemini — Gemini 3.5 Flash 提供低於 100ms 的首 token 延遲，3.x Pro 適合複雜推理，2.5 Pro 則適合具備 1M token context window 的正式環境工作負載。WorkBuddy 原生支援 MCP，因此驅動 GPT 的同一個 runapi MCP server 和 RUNAPI_API_KEY 也能呼叫 Gemini。無需 Google Cloud 專案、service account 或 Vertex AI 設定。 - [取得 API Key](https://runapi.ai/zh-TW/login) - [閱讀說明文件](https://runapi.ai/zh-TW/docs/guides) 一把 RunAPI key · MCP 一鍵連線 · 無需 Google Cloud 專案 ### 提示詞 ```text Use the runapi MCP server to send a chat request to Gemini. Requirements: - Call the RunAPI chat tool exposed by the runapi MCP server - Set model to "gemini-3.5-flash" - Ask: "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences." - Set temperature to 0.7 and max_tokens to 256 - Show me the assistant reply and the token usage counts ``` ### MCP 設定 ```bash { "mcpServers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### 回應 ```json { "model": "gemini-3.5-flash", "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses 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 } } ``` ## 三個步驟在 WorkBuddy 中使用 Gemini 1. **註冊 RunAPI MCP server** - 在啟動 WorkBuddy 的環境中設定 RUNAPI_API_KEY，接著新增名為 runapi、透過 streamable HTTP 指向 https://runapi.ai/mcp 的 MCP server。無需 Google Cloud 憑證或 service account JSON — Gemini 只需要 RunAPI key。 `export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp ` 2. **提示工作台 agent** - 在 WorkBuddy 輸入自然語言請求並指定 model — 以 gemini-3.5-flash 取得速度，或使用 gemini-2.5-pro 進行長 context 推理。WorkBuddy 會填入 RunAPI chat tool 的 model 與 messages arguments，並送出呼叫。 `model: gemini-3.5-flash` 3. **讀取工具結果** - MCP tool 會同步回傳回覆與 token 使用量。下一個 prompt 可切換至 GPT 或 Claude，無需修改設定 — runapi server 後方的每個 model 都共用相同 key 與 tool 格式。 `usage.total_tokens: 105` ## RunAPI MCP server 上的 Gemini tool parameters | 參數 | 類型 | 說明 | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | 必填。gemini-3.5-flash、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-3-flash-preview 或 gemini-3.1-pro-preview。 | | `messages` | `array` | 必填。包含 role（system、user、assistant）及 content 欄位的訊息物件陣列。WorkBuddy 會根據您的提示建立此內容。 | | `temperature` | `number` | 選填。取樣溫度介於 0 到 2 之間。數值越低，輸出越確定。預設值因模型而異。 | | `max_tokens` | `integer` | 選填。回應中最多生成的 token 數量。 | | `top_p` | `number` | 選填。Nucleus 取樣閾值介於 0 到 1 之間。作為溫度的替代方案，用於控制輸出隨機性。 | | `tools` | `array` | 選填。用於 function calling 的 tool definitions。Gemini 會在 assistant message 中回傳 tool_calls，WorkBuddy 會如同處理其他 tool result 一樣處理。 | ## WorkBuddy 上的 Gemini 是什麼？ 無需 Google Cloud 專案、service account 或 Vertex AI 設定，即可透過 RunAPI 使用 Google Gemini。WorkBuddy 透過與 GPT 和 Claude 共用的 runapi MCP server 及 RUNAPI_API_KEY 存取它。Gemini 3.5 Flash 為即時 agent loops 提供低於 100ms 的首 token 延遲，而 Gemini 2.5 Pro 則以 1M token context window 與 thinking mode 處理複雜推理的長 context 任務。 ## Gemini 使用情境 - **從工作台進行多模態分析** - 隨文字 prompts 一併傳送圖片、PDF、音訊檔或影片影格，讓 Gemini 分析、描述或擷取結構化資料 — 全部透過一次 tool call 原生處理。 - **使用 1M token 上下文進行長文件分析** - 將整個程式碼庫、法律文件集或研究論文集輸入 Gemini 2.5 Pro 的 1M token 上下文視窗，進行分析與摘要，無需分塊或檢索流程。 - **使用 Flash 建立即時 agent 迴圈** - 在重視速度的 tool-calling chains 中使用 Gemini 3.5 Flash；此時低於 100ms 的首 token 延遲比最高推理品質更重要。其每百萬 token 成本在目錄中屬於最低之一。 ## Gemini + WorkBuddy 問題 ### 我可以在沒有 Google Cloud 專案的情況下於 WorkBuddy 使用 Google Gemini 嗎？ 可以。RunAPI 透過其 MCP server 提供 Gemini 存取。您只需要 RUNAPI_API_KEY — 無需 Google Cloud 專案、service account JSON 或 Vertex AI billing 設定。 ### Gemini Flash 和 Pro 有何差異？我該在何時使用各自版本？ Flash (gemini-3.5-flash) 速度最快且最便宜 — 最適合即時 agent loops、分類及 tool-calling chains。Pro (gemini-2.5-pro) 可處理複雜推理、長 context 分析及多步驟任務，適用於準確性比速度更重要的情境。 ### 透過 RunAPI 使用 Gemini 如何計費？ 按 token 計費，無月費訂閱或最低消費額。輸入與輸出 token 分別計量，Gemini Flash 費率在 RunAPI 目錄中屬於最低之一。請查看 RunAPI pricing page 了解最新費率。 ### 我可以在同一個 WorkBuddy session 中切換 Gemini 和 GPT 嗎？ 可以。兩者都透過同一個 runapi MCP server 與 API key 使用。只要在下一個 prompt 指定不同 model — gemini-3.5-flash、gpt-5.5 或目錄中的任何其他 model — WorkBuddy 只會變更 tool call 的 model argument。 ### 透過 RunAPI 使用 Gemini 支援 function calling 和 tool use 嗎？ 支援。在請求中定義 tools，Gemini 會在 assistant message 中回傳 tool_calls。WorkBuddy 會以處理 GPT 或 Claude tool calls 的相同方式處理這些項目。 - [WorkBuddy 設定指南 →](https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy.md) - 尚未連線嗎？請先參閱 WorkBuddy 的 RunAPI MCP 設定指南。 - [Gemini models →](https://runapi.ai/zh-TW/models/gemini.md) - 查看所有 Gemini 版本、定價方案及 API 文件。 ## 立即在 WorkBuddy 中試用 Gemini。 取得免費 RunAPI key，註冊 MCP server，並開始使用 Gemini 3.5 Flash 聊天 — 無需 Google Cloud 專案。 [瀏覽模型 →](https://runapi.ai/zh-TW/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/zh-TW/.md) ### 產品 - [模型目錄](https://runapi.ai/zh-TW/models.md) - [價格](https://runapi.ai/zh-TW/pricing.md) - [提供商](https://runapi.ai/zh-TW/models#all-models) ### 開發者 - [文件](https://runapi.ai/zh-TW/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/zh-TW/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/zh-TW/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/zh-TW/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/zh-TW/x402.md) ### 指南 - [Claude Code 與 Cursor](https://runapi.ai/zh-TW/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API 設定](https://runapi.ai/zh-TW/cursor-api-setup.md) - [RunAPI 與 OpenRouter](https://runapi.ai/zh-TW/openrouter-alternative.md) ### 公司 - [企業版](https://runapi.ai/zh-TW/contact.md) - [聯絡我們](https://runapi.ai/zh-TW/contact.md) ### 法律 - [服務條款](https://runapi.ai/zh-TW/terms.md) - [隱私權](https://runapi.ai/zh-TW/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/zh-TW", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/zh-TW/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/zh-TW", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/zh-TWicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "SoftwareApplication", "name": "適用於 WorkBuddy 的 RunAPI Gemini", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "透過 RunAPI MCP server 從 WorkBuddy 呼叫 Google Gemini。Gemini 3.5 Flash、3.x Pro、2.5 Pro — 一把 key、一份 MCP 設定，無需 Google Cloud 專案。", "url": "https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "我可以在沒有 Google Cloud 專案的情況下於 WorkBuddy 使用 Google Gemini 嗎？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "可以。RunAPI 透過其 MCP server 提供 Gemini 存取。您只需要 RUNAPI_API_KEY — 無需 Google Cloud 專案、service account JSON 或 Vertex AI billing 設定。" } }, { "@type": "Question", "name": "Gemini Flash 和 Pro 有何差異？我該在何時使用各自版本？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Flash (gemini-3.5-flash) 速度最快且最便宜 — 最適合即時 agent loops、分類及 tool-calling chains。Pro (gemini-2.5-pro) 可處理複雜推理、長 context 分析及多步驟任務，適用於準確性比速度更重要的情境。" } }, { "@type": "Question", "name": "透過 RunAPI 使用 Gemini 如何計費？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "按 token 計費，無月費訂閱或最低消費額。輸入與輸出 token 分別計量，Gemini Flash 費率在 RunAPI 目錄中屬於最低之一。請查看 RunAPI pricing page 了解最新費率。" } }, { "@type": "Question", "name": "我可以在同一個 WorkBuddy session 中切換 Gemini 和 GPT 嗎？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "可以。兩者都透過同一個 runapi MCP server 與 API key 使用。只要在下一個 prompt 指定不同 model — gemini-3.5-flash、gpt-5.5 或目錄中的任何其他 model — WorkBuddy 只會變更 tool call 的 model argument。" } }, { "@type": "Question", "name": "透過 RunAPI 使用 Gemini 支援 function calling 和 tool use 嗎？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "支援。在請求中定義 tools，Gemini 會在 assistant message 中回傳 tool_calls。WorkBuddy 會以處理 GPT 或 Claude tool calls 的相同方式處理這些項目。" } } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "HowTo", "name": "如何透過 RunAPI 在 WorkBuddy 中使用 Gemini", "description": "在 WorkBuddy 中將 RunAPI 註冊為 MCP server，提示工作台 agent 呼叫 Gemini chat tool，並讀取回傳的回覆。", "step": [ { "@type": "HowToStep", "position": 1, "name": "註冊 RunAPI MCP server", "text": "在啟動 WorkBuddy 的環境中設定 RUNAPI_API_KEY，接著新增名為 runapi、透過 streamable HTTP 指向 https://runapi.ai/mcp 的 MCP server。無需 Google Cloud 憑證或 service account JSON — Gemini 只需要 RunAPI key。", "url": "https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini#how-step-1" }, { "@type": "HowToStep", "position": 2, "name": "提示工作台 agent", "text": "在 WorkBuddy 輸入自然語言請求並指定 model — 以 gemini-3.5-flash 取得速度，或使用 gemini-2.5-pro 進行長 context 推理。WorkBuddy 會填入 RunAPI chat tool 的 model 與 messages arguments，並送出呼叫。", "url": "https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini#how-step-2" }, { "@type": "HowToStep", "position": 3, "name": "讀取工具結果", "text": "MCP tool 會同步回傳回覆與 token 使用量。下一個 prompt 可切換至 GPT 或 Claude，無需修改設定 — runapi server 後方的每個 model 都共用相同 key 與 tool 格式。", "url": "https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini#how-step-3" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "zh-TW", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "首頁", "item": "https://runapi.ai/zh-TW" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "適用於 WorkBuddy 的 RunAPI Gemini", "item": "https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini" } ] } ] ```