影刀RPA分享154期|5分钟搞懂！用DMXAIP在影刀享6.8折调用Gemini3，附API实战教程视频

和小可耐学RPA机器人

2025-11-24

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谁懂啊！大模型API调用成本太高？想在影刀里高效集成Gemini3却愁性价比？今天给大家带来双重福利——不仅能用DMXAPI享6.8折解锁Gemini3 API，还附上5分钟超干货调用教程视频，新手也能秒上手！

核心福利：DMXAPI × 影刀，6.8折拿下Gemini3 API

平时调用大模型API总担心预算超标？这次DMXAPI联合影刀推出专属福利，只要通过指定方式在影刀中接入DMXAPI提供的Gemini3 API，就能直接享受6.8折优惠！不管是个人开发者做项目，还是企业团队批量使用，都能大幅降低成本，性价比直接拉满。

👉 福利获取方式：进入DMXAPI官网（www.DMXAPI.cn），在「影刀专属」板块领取折扣券，按照页面指引完成绑定即可享受优惠，全程无套路！

Gemini3 API有多能打？核心能力速览

能让大家争相入手的Gemini3 API，实力自然不容小觑。作为谷歌旗下重磅大模型，它在多模态处理、逻辑推理、代码生成等方面表现突出，适配多种业务场景：

多模态融合：支持文本、图像、音频等多种输入形式，比如上传产品图就能生成推广文案，上传语音就能转写并提炼关键信息，适配影刀的自动化流程需求。
高效逻辑推理：处理复杂数据计算、流程判断不在话下，搭配影刀的自动化操作，能轻松实现智能数据分析、报表自动生成等场景。
低延迟高并发：API响应速度快，支持多任务同时调用，即使是企业级的批量操作也能稳定运行，避免流程卡顿。
适配性强：完美兼容影刀等自动化工具，无需复杂的代码改造，复制密钥即可快速接入。

5分钟视频亮点：手把手教你调用API

为了让大家快速上手，我们专门制作了5分钟以内的实战教程视频，全程干货无废话，重点讲解3大核心环节：

前期准备（1分钟）：教你在DMXAPI官网注册账号、领取6.8折折扣券，以及获取Gemini3 API密钥的详细步骤，每一步都有清晰的界面演示。
影刀接入（2分钟）：演示如何在影刀中新建流程，通过「HTTP请求」组件配置API参数，粘贴密钥并完成连接，新手也能跟着操作。
实战测试（2分钟）：以「自动生成商品描述」为例，演示调用Gemini3 API的完整流程，包括输入参数设置、运行流程及查看结果，还会讲解常见问题的解决方法。

点击下方视频，跟着操作就能快速解锁6.8折Gemini3 API的使用技巧，建议收藏反复观看！

代码参考

# 使用此指令前，请确保安装必要的Python库，例如使用以下命令安装：
# pip install google-genai

from google import genai
from google.genai import types

from typing import *
try:
    from xbot.app.logging import trace as print
except:
    from xbot import print


def call_google_genai_api(api_key, base_url, model_name, prompt_content, thinking_level="low"):
    """
    title: 调用Google Generative AI API生成内容
    description: 使用Google Generative AI API调用指定模型生成内容，支持自定义API密钥 % api_key %、服务器地址 % base_url %、模型名称 % model_name %、提示词 % prompt_content % 和思考等级 % thinking_level %。
    inputs:
        - api_key (str): API密钥，eg: "sk-abc123456789"
        - base_url (str): 服务器基础URL，eg: "https://www.dmxapi.cn"
        - model_name (str): 使用的模型名称，eg: "gemini-3-pro-preview"
        - prompt_content (str): 输入的提示词内容，eg: "How does AI work?"
        - thinking_level (str): 思考等级设置，eg: "low"
    outputs:
        - generated_text (str): AI生成的文本内容，eg: "AI works by processing data through neural networks..."
    """

    # 检查输入参数有效性
    if not api_key or not isinstance(api_key, str):
        raise ValueError("API密钥不能为空且必须为字符串类型")

    if not base_url or not isinstance(base_url, str):
        raise ValueError("服务器地址不能为空且必须为字符串类型")

    if not model_name or not isinstance(model_name, str):
        raise ValueError("模型名称不能为空且必须为字符串类型")

    if not prompt_content or not isinstance(prompt_content, str):
        raise ValueError("提示词内容不能为空且必须为字符串类型")

    def _initialize_client(api_key: str, base_url: str):
        """
        初始化Google Generative AI客户端
        """
        try:
            client = genai.Client(
                api_key=api_key,
                http_options={'base_url': base_url}
            )
            return client
        except Exception as e:
            raise RuntimeError(f"初始化API客户端失败: {str(e)}")

    def _generate_content(client, model_name: str, prompt_content: str, thinking_level: str):
        """
        调用API生成内容
        """
        try:
            response = client.models.generate_content(
                model=model_name,
                contents=prompt_content,
                config=types.GenerateContentConfig(
                    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=thinking_level)
                ),
            )
            return response.text
        except Exception as e:
            raise RuntimeError(f"API调用失败: {str(e)}")

    # 初始化客户端
    client = _initialize_client(api_key, base_url)

    # 生成内容
    generated_text = _generate_content(client, model_name, prompt_content, thinking_level)

    return generated_text