需依次完成五步：一、安装并验证google-generativeai≥0.8.0；二、通过环境变量配置GOOGLE_API_KEY并调用genai.configure；三、用genai.GenerativeModel初始化模型；四、调用generate_content发送Prompt；五、用start_chat和send_message实现多轮对话。
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如果您希望在 Python 项目中调用 Gemini 模型能力，但尚未完成 google-genai SDK 的配置与基础调用，则可能是由于认证、依赖或初始化流程未正确执行。以下是实现接入的步骤：
一、安装 google-genai SDK 并验证版本兼容性
google-genai 是 Google 官方提供的 Python SDK，用于简化 Gemini API 的调用过程。需确保安装的是官方发布的稳定版本，并与当前 Python 环境（建议 3.9+）兼容。
1、打开终端或命令提示符，执行 pip 安装命令：pip install google-generativeai。
2、安装完成后，运行 Python 解释器并尝试导入以确认无 ImportError：import google.generativeai as genai。
3、检查已安装版本是否为最新稳定版：pip show google-generativeai，确认版本号不低于 0.8.0。
二、配置 API 密钥并设置认证环境
Google 要求所有 Gemini API 请求携带有效的 API 密钥，该密钥需通过 Google AI Studio 获取，并通过环境变量或显式方式注入 SDK。
1、访问 https://aistudio.google.com/，登录 Google 账户后进入 API 密钥管理页面，创建新密钥。
2、将密钥保存至安全位置，**切勿硬编码在源码中**；推荐通过系统环境变量设置：export GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"（Linux/macOS）或 set GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here（Windows cmd）。
3、在 Python 脚本开头调用配置方法：genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))，需提前 import os。
三、初始化模型实例并指定基础参数
gemini SDK 提供多种模型标识符（如 "gemini-1.5-flash"、"gemini-1.5-pro"），需根据使用场景选择对应模型，并可设置生成控制参数。
1、调用 genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash") 创建模型对象，模型名称必须为字符串且区分大小写。
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
2、可选地传入 generation_config 参数字典，例如：generation_config={"temperature": 0.7, "max_output_tokens": 512}。
3、若需启用多模态能力（如图像输入），需在初始化时添加 safety_settings 字段以适配内容审核策略。
四、构造 Prompt 并执行同步生成请求
调用 generate_content 方法发送文本 Prompt，SDK 将返回包含候选响应的响应对象，其结构遵循统一的 Protobuf 定义。
1、准备纯文本 Prompt，例如：prompt = "请用中文解释量子叠加原理"。
2、调用模型对象的生成方法：response = model.generate_content(prompt)。
3、从响应中提取主候选文本：print(response.text)；若需访问完整结构，可打印 response.candidates。
五、处理多轮对话与历史上下文管理
Gemini 支持基于 ChatSession 的会话式交互，需显式维护 message 序列，SDK 会自动将历史消息拼接进后续请求。
1、调用 model.start_chat(history=[]) 初始化会话对象，history 可预填初始对话列表。
2、使用 chat.send_message("你好") 发送用户消息，返回包含响应的 ChatResponse 对象。
3、连续调用 send_message 时，SDK 自动将前序消息加入上下文，无需手动拼接；可通过 chat.history 查看当前累积的消息序列。
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