Gemini API из России

Google не открыл Gemini API для России. Запрос с российского адреса получает ответ 400 со статусом FAILED_PRECONDITION и текстом «User location is not supported for the API use». Ключ из AI Studio при этом может быть действующим.

Платный доступ Google подключает через биллинг Google Cloud с привязкой карты. Карту российского банка там не принять, так что оплатить запросы к Gemini напрямую не получится.

С Pro AI API этих шагов нет. Проект в Google Cloud, биллинг и ключ AI Studio не нужны, хватит ключа sk-cxa-... и рублёвого баланса.

Google сам публикует OpenAI-совместимый вариант Gemini API, так что вызывать Gemini через OpenAI SDK для этой модели штатный сценарий. У нас то же самое: клиент OpenAI с нашим адресом и ключом, а в поле model ID модели Gemini.

Работает только Chat Completions, эндпоинт /v1/chat/completions. Через Responses API Gemini недоступен, поэтому в Codex CLI его не выбрать. Родной SDK Google (google-genai) с нашим адресом тоже не заработает, он обращается к своим эндпоинтам, которых у нас нет.

• base_url: https://api.pro-ai.online/v1;
• ключ: sk-cxa-... из кабинета;
• model: gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro или gemini-3.1-pro-preview;
• сообщения в обычном формате OpenAI с ролями system, user и assistant.

Начните с gemini-2.5-flash. Она быстрая и недорогая, её хватает для чат-ботов, пересказа, перевода, извлечения полей из текста и других задач, где запросов много, а каждый в отдельности несложен.

gemini-2.5-pro пригодится, когда Flash начинает ошибаться: на длинных документах, многошаговой логике, разборе кода. Стоит она дороже.

У gemini-3.1-pro-preview пометка preview. Это предварительная версия, её поведение может меняться, поэтому сравнивать её с 2.5 Pro на своих задачах полезно, а ставить в рабочий сервис спокойнее модель без такой пометки.

Проверить это на своих задачах несложно. Соберите запросы, на которых Flash ответила плохо, отправьте их в gemini-2.5-pro и посмотрите, сколько исправилось. Если только пара из десятка, дешевле доработать промпт для Flash, чем переводить всё на Pro.

Проект на SDK Google придётся перевести на OpenAI SDK. Обычно это несколько строк в том месте, где код обращается к модели, остальная логика приложения не меняется.

Соответствие вызовов такое:

Стриминг в google-genai шёл через generate_content_stream. В OpenAI SDK это тот же вызов create с параметром stream=true, а куски текста приходят в choices[0].delta.content.

• client.models.generate_content заменяется на client.chat.completions.create;
• contents превращается в массив messages с ролями user и assistant;
• system_instruction из config уходит в первое сообщение с ролью system;
• вместо response.text читайте choices[0].message.content;
• ID модели пишется без префикса models/, например gemini-2.5-pro.

Подойдёт любая программа, где можно указать свой OpenAI-совместимый адрес. Для своего кода это OpenAI SDK на Python или Node.js, как в примерах выше. В Cursor и расширениях VS Code вроде Cline или Continue выберите в настройках провайдера OpenAI Compatible и добавьте ID модели вручную, подробности в /guides/cursor-vs-code.

В n8n Gemini подключается через стандартный credential OpenAI: в поле Base URL вставьте https://api.pro-ai.online/v1, в API Key ключ sk-cxa-..., а Organization ID оставьте пустым. Модель потом выбирается в узле OpenAI Chat Model, ID gemini-2.5-flash можно ввести вручную.

Частый случай: Telegram-бот или внутренний сервис уже работает на GPT, и хочется проверить, справится ли Gemini дешевле. Поменяйте ID модели в одном месте и прогоните обычные запросы. Адрес и ключ остаются прежними, а в «Расходе» видно, какая модель обошлась дешевле на тех же задачах. Если Gemini справляется хуже на отдельных типах вопросов, можно оставить обе модели и выбирать ID в коде по типу задачи.

Gemini 2.5 Flash заметно дешевле GPT-6 Sol, Pro-модели дороже Flash. Точную цену каждого запроса показывает кабинет, в разделе «Расход», сразу после вызова.

Прогноз на месяц проще всего сделать по своим данным. Отправьте два-три десятка типичных запросов, посмотрите среднюю стоимость одного в «Расходе» и умножьте на ожидаемое число запросов. Делайте это на настоящих промптах: системная инструкция на две страницы меняет цену сильнее, чем выбор между похожими моделями.

Длинные документы Gemini принимает охотно, но платите вы за каждый входной токен. Если модели нужен один раздел договора, отправляйте его, а не весь файл.

Пополнить баланс можно с 50 ₽: подойдут карта любого российского банка, СБП и криптовалюта. Подписки нет, баланс не сгорает, неиспользованный остаток возвращаем в течение 14 дней после пополнения.

Самая частая задача для gemini-2.5-flash в ботах и сервисах: вытащить из текста поля и вернуть их в машиночитаемом виде. Чтобы ответы были стабильными, задайте формат прямо в системном сообщении и приведите один пример результата.

Модель иногда оборачивает JSON в пояснения или пропускает поле, поэтому ответ проверяйте в коде. Не разобрался ответ, отправьте запрос ещё раз с той же инструкцией, а после двух неудач переключайте его на gemini-2.5-pro.

• поставьте temperature около 0, если нужна одинаковая структура на одинаковых входах;
• перечислите поля и их типы, а для пустых значений попросите писать null;
• длинный документ режьте на части и обрабатывайте по очереди, так проще найти, где модель ошиблась;
• разбирайте ответ json.loads или JSON.parse и логируйте те, что не прошли проверку.

Если первый запрос не прошёл, сверьтесь со списком. Когда ошибка не похожа ни на одну из этих, откройте «Расход»: если запрос там есть, он дошёл до модели, если нет, ищите причину в адресе, ключе или коде.

• User location is not supported: запрос всё ещё уходит в Google, а не на api.pro-ai.online;
• вызов client.responses.create: Gemini работает только через client.chat.completions.create;
• model_not_found: вместо ID написано название вроде «Gemini 2.5 Flash» или остался префикс models/; список ID есть в /docs#models;
• 404: в base_url пропущен /v1;
• 401: ключ скопирован не полностью или перевыпущен в кабинете;
• ответ обрывается на середине: поднимите max_tokens.