在Gemini Notebook中配置API密钥是启用本地大模型推理的必要前提，需先在Google AI Studio获取合法密钥并启用generativelanguage.googleapis.com服务，再通过os.environ设置GEMINI_API_KEY和GOOGLE_GEMINI_BASE_URL环境变量，最后验证调用是否成功。

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在Gemini Notebook中配置API密钥是启用本地大模型推理能力的必要前提，不完成这一步将始终提示“API key not found”或返回空响应，所有代码单元执行都会卡在等待认证状态。

获取合法有效的Gemini API密钥

打开浏览器，访问 Google AI Studio → 使用与Google Cloud项目绑定的同一Google账号登录 → 左侧导航栏点击「API keys」→ 点击「Create API key」→ 复制生成的密钥（格式为AIzaSy...开头、长度约39位的字符串）。

【务必确认当前项目已启用generativelanguage.googleapis.com服务】，否则密钥虽能创建，但调用时会返回403错误且无明确提示。

若页面显示“API keys are not available for your account”，说明你使用的是Google Workspace教育版或受限组织账号，需切换至个人Gmail账号操作。

在Gemini Notebook中设置环境变量

启动Gemini Notebook（确保是v0.8.2及以上版本），新建一个代码单元，粘贴并运行以下三行：

import os
os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "AIzaSyXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
os.environ["GOOGLE_GEMINI_BASE_URL"] = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"

注意：第二行中的密钥必须用英文双引号包裹，且不能包含前后空格或换行符；第三行URL末尾不可加斜杠，否则后续请求会因路径拼接错误而失败。

运行后不报错即表示变量注入成功。这一步仅对当前Notebook会话有效，关闭后需重新执行。

验证密钥是否生效

方法一：直接调用基础接口测试

新建单元，运行：

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("你好，请用中文回答")
print(response.text)

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若输出“你好！”或类似正常回复，说明密钥已通过认证并可调用模型。

方法二：检查环境变量是否被识别

运行：print(os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "MISSING")) → 应完整显示密钥字符串（不含引号）；若输出MISSING，则前一步变量未正确写入。

【切勿在Notebook中打印完整密钥到输出区域】，一旦误存为.ipynb文件并上传至GitHub等公开平台，密钥将立即泄露，可能产生不可控费用。

持久化保存密钥（推荐进阶用户）

第一步：在Notebook所在目录下创建隐藏配置文件

运行以下命令（注意替换为你的真实密钥）：

%%bash
echo 'export GEMINI_API_KEY="AIzaSyXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"' > .gemini_env
chmod 600 .gemini_env

第二步：在Notebook首个单元添加自动加载逻辑

import os
if not os.environ.get("GEMINI_API_KEY"):
  with open(".gemini_env") as f:
    exec(f.read())

第三步：重启内核并重新运行全部单元，确认仍可正常调用模型。

该方式避免密钥硬编码在Notebook中，也防止误提交到版本控制。文件权限设为600后，只有当前用户可读写，其他用户无法窥探内容。