Gemini 最近的讨论很热。一边是 Gemini 3.1 Pro、Gemini CLI、AI agent 这些新工具让人想马上试试；另一边，开发者社区也不断提醒大家注意假冒工具、密钥泄露、权限过大这些问题。
如果只是自己玩一下，风险可能还可控。但只要你准备把 Gemini API 放进公司项目，事情就不能只按 Demo 的方式处理。
第一个习惯：Key 不要写进代码
最常见的事故不是黑客电影里的复杂攻击，而是很普通的一行代码：
apiKey = "xxxxxx"
这行代码如果进了 Git 仓库，哪怕后来删除，也可能留在提交历史里。更糟的是，有些团队会把仓库同步到多个平台，或者把日志发到外部系统，泄露范围会越来越大。
正确做法是把 Key 放在环境变量、Secret 管理工具或企业配置中心里。开发、测试、生产环境的 Key 要分开。生产环境的 Key 还要能随时轮换，发现异常调用时可以马上停掉。
第二个习惯：不要让前端直接调用
Gemini API、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 这类模型都应该从服务端调用。前端页面、App 包、浏览器插件里不要放真实密钥。
比较稳的结构是：
用户 -> 你的后端 -> 模型接口层 -> Gemini / GPT / Claude
这样做有几个好处：你能知道是谁发起的请求，能限制每个用户的调用次数，也能在后端做内容过滤、日志脱敏和成本统计。以后要从 Gemini 切到其他模型，业务代码也不用大改。
第三个习惯：给 AI agent 设边界
Gemini CLI 这类工具很好用。它能在终端里读代码、解释仓库、生成脚本，甚至参与 GitHub 工作流。问题也在这里：它越接近真实开发流程，越需要权限边界。
不要一开始就让 agent 拥有整个项目的写权限。可以先让它只读分析，再逐步开放小范围目录。涉及删除文件、批量修改、数据库操作、部署命令时，最好加人工确认。AI 能提高效率，但不能替团队承担事故责任。
第四个习惯：上线前先算限流和预算
Google 文档里提到，Gemini API 的限流会涉及每分钟请求数、每分钟 token 数、每天请求数等维度。不同模型和不同账号层级限制也不一样。
很多小团队一开始只关心“能不能调通”，上线后才发现高峰期会触发限流，或者长文档分析把账单拉高。建议上线前先做一个简单预算：
每个用户每天最多调用多少次？
每次平均输入多少 token？
输出大概多长？
失败重试会多花多少？
是否需要上下文缓存？
这些问题不复杂，但要提前想。
第五个习惯：国内使用要多看一层现实条件
国内团队用 Gemini API，除了技术本身，还会遇到几类限制。
首先是网络。海外 API 的访问速度和稳定性，可能受企业网络、跨境链路、DNS 等因素影响。
其次是结算。官方美元账单、海外支付、发票和企业采购流程，不一定适合每家公司。
还有合规。客户数据、日志、文件、代码能不能发给境外模型，需要按行业和公司制度判断。
最后是模型变化。预览模型、正式模型、价格、限流和生命周期都可能调整，业务不能完全绑在一个入口上。
所以，Gemini 很值得试，但不建议毫无准备地直接上生产。
词元无忧 API 适合什么情况
如果你的团队只是想先验证 Gemini 3.1 Pro 能不能解决业务问题，可以考虑用词元无忧 API 这类聚合入口做 POC。它支持 Gemini、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 等主流模型统一接入，接入方式对标 OpenAI API，对已经写过 OpenAI 调用的团队比较友好。
更现实的一点是，它支持按量计费、人民币企业结算和专线优化。对国内团队来说，这些不如模型参数听起来酷，但真正上线时很重要。
我会把它理解成一个过渡层：先把模型能力用起来，把成本、速度和稳定性跑出数据，再决定后面是继续用聚合 API，还是把某些能力自建。
一句话总结
Gemini API 上生产前，先别急着讨论“模型有多强”。Key 怎么放、权限怎么收、限流怎么做、账单怎么控、国内网络和合规怎么处理，这些才是能不能稳定使用的基础。
