SDK 与工具库
Google GenAI SDK
通过修改 Base URL 即可使用官方 Google GenAI SDK 接入 OpenModel
官方 Google GenAI SDK 可以直接与 OpenModel 配合使用。将 Base URL 指向 OpenModel，使用你的 OpenModel API Key 即可访问 Gemini 模型。
安装
pip install google-genai配置
Python
from google import genai
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)Node.js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"
const ai = new GoogleGenAI({
apiKey: "om-your-api-key",
httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.openmodel.ai" },
})注意：
api_version必须设为"v1beta"，Base URL 应为https://api.openmodel.ai（不含尾部路径）。SDK 会自动拼接完整端点。
环境变量
Google GenAI SDK 默认读取 GOOGLE_API_KEY 环境变量：
export GOOGLE_API_KEY="om-your-api-key"注意： SDK 不支持通过环境变量设置 Base URL，必须在构造客户端时显式传入
http_options。
示例
基础生成
from google import genai
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.5-flash",
contents="解释神经网络是如何学习的。",
)
print(response.text)流式响应
from google import genai
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)
response = client.models.generate_content_stream(
model="gemini-3.5-flash",
contents="写一份详细的酸面包制作指南。",
)
for chunk in response:
print(chunk.text, end="", flush=True)
print()多轮对话
from google import genai
from google.genai.types import Content, Part
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.5-flash",
contents=[
Content(role="user", parts=[Part(text="法国的首都是哪里？")]),
Content(role="model", parts=[Part(text="法国的首都是巴黎。")]),
Content(role="user", parts=[Part(text="它的人口是多少？")]),
],
)
print(response.text)系统指令
from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.5-flash",
contents="写一个合并两个有序数组的函数。",
config=GenerateContentConfig(
system_instruction="你是一位 Python 专家开发者。请提供简洁的、可用于生产环境的代码。",
),
)
print(response.text)错误处理
from google import genai
from google.genai.errors import ClientError, ServerError
client = genai.Client(
api_key="om-your-api-key",
http_options={"api_version": "v1beta", "url": "https://api.openmodel.ai"},
)
try:
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.5-flash",
contents="你好！",
)
print(response.text)
except ClientError as e:
print(f"客户端错误: {e}")
except ServerError as e:
print(f"服务器错误: {e}")完整的错误处理模式请参阅错误处理。