问题背景与适用场景

由于 Google Gemini API 在中国大陆地区存在访问限制，开发者无法直接使用官方接口进行集成开发。HolySheep 作为第三方中转服务，提供了兼容 Gemini 2.5 Pro 的 API 端点，支持高达百万 token 的上下文窗口，适用于长文档分析、多轮对话系统、企业知识库问答等需要处理超长文本的业务场景。

前置条件

配置步骤详解

第一步：安装依赖库。使用 pip 安装 requests 库用于发送 HTTP 请求，推荐同时安装 python-dotenv 管理环境变量。

第二步：配置 Base URL 和 API Key。将官方 API 端点替换为 HolySheep 的中转地址，设置环境变量避免硬编码敏感信息。

第三步：构建请求体。Gemini API 使用 Google 标准的 requests 格式，需要正确配置 contents 数组中的 parts 内容。

第四步：发送请求并处理响应。使用 POST 方法向 /v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent 端点发送请求。


import requests
import json
import os
from typing import Optional, Dict, Any


============================================


HolySheep Gemini API 接入配置


Base URL: https://api.holysheep.ai


============================================


class GeminiAPI:
    """Gemini API 客户端封装（支持 HolySheep 中转）"""
    
    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai"):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = base_url.rstrip('/')
        self.headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {api_key}"
        }
    
    def generate_content(
        self,
        model: str = "gemini-2.0-flash",
        prompt: str = "",
        system_instruction: Optional[str] = None,
        generation_config: Optional[Dict[str, Any]] = None
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        调用 Gemini 生成内容
        
        Args:
            model: 模型名称，支持 gemini-2.0-flash, gemini-2.5-pro-preview 等
            prompt: 用户输入提示词
            system_instruction: 系统指令，用于设定 AI 行为角色
            generation_config: 生成配置参数
        
        Returns:
            API 响应字典
        """
        endpoint = f"{self.base_url}/v1beta/models/{model}:generateContent"
        
        # 构建请求体
        contents = [
            {
                "role": "user",
                "parts": [{"text": prompt}]
            }
        ]
        
        payload = {"contents": contents}
        
        # 添加系统指令
        if system_instruction:
            payload["systemInstruction"] = {
                "parts": [{"text": system_instruction}]
            }
        
        # 添加生成配置
        if generation_config:
            payload["generationConfig"] = generation_config
        
        try:
            response = requests.post(
                endpoint,
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=120
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return {"error": str(e), "status_code": getattr(e.response, 'status_code', None)}


def main():
    """主函数演示"""
    api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    client = GeminiAPI(api_key=api_key)
    
    # 示例：调用 Gemini 2.0 Flash
    result = client.generate_content(
        model="gemini-2.0-flash",
        prompt="解释一下什么是 RESTful API",
        generation_config={
            "temperature": 0.7,
            "maxOutputTokens": 2048
        }
    )
    
    # 解析响应
    if "error" in result:
        print(f"请求失败: {result['error']}")
    else:
        try:
            text = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
            print(f"Gemini 回复: {text}")
        except (KeyError, IndexError) as e:
            print(f"响应解析错误: {e}, 原始响应: {result}")


if __name__ == "__main__":
    main()

完整代码示例

以下示例展示如何使用 curl 命令行直接调用 Gemini API，适用于快速测试和 DevOps 集成场景：


#!/bin/bash

============================================


HolySheep Gemini API - Bash 调用示例


============================================


API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL="https://api.holysheep.ai"
MODEL="gemini-2.5-pro-preview-06-05"


调用 Gemini 2.5 Pro 处理长文本

curl -X POST \
  "${BASE_URL}/v1beta/models/${MODEL}:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "请分析以下技术文档并提取关键架构设计要点：\n\n本文档描述了一个分布式微服务架构系统，包含用户服务、订单服务、支付服务等核心模块。各服务通过 gRPC 进行通信，使用 Consul 进行服务发现，Redis 作为分布式缓存，MySQL 作为主数据库..."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "temperature": 0.3,
      "maxOutputTokens": 8192,
      "topP": 0.95,
      "topK": 40
    }
  }' 2>/dev/null | jq -r '.candidates[0].content.parts[0].text'


百万上下文测试 - 流式输出模式

echo "=== 测试百万上下文支持 ==="
curl -X POST \
  "${BASE_URL}/v1beta/models/${MODEL}:streamGenerateContent?alt=single" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",