Si vous utilisez déjà le SDK OpenAI, le moyen le plus rapide de tester Gemini consiste à modifier la clé API, l’URL de base et l’ID du modèle. L’URL de base officielle compatible OpenAI de l’API Gemini est :
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
Pour Flatkey, l’URL de base du routeur compatible OpenAI est :
https://router.flatkey.ai/v1
C’est le cœur de la configuration de l’URL de base compatible OpenAI pour l’API Gemini et du routeur Flatkey : l’utilisation directe de Gemini emploie une clé API Google et le point de terminaison compatible OpenAI de Google ; Flatkey utilise une clé Flatkey, le routeur Flatkey et un ID de modèle Gemini disponible dans votre compte Flatkey.
Utilisez le chemin direct de Google lorsque vous n’avez besoin que de Gemini et souhaitez la configuration la plus proche de celle du fournisseur. Utilisez le chemin Flatkey lorsque vous comparez déjà Gemini avec GPT, Claude, DeepSeek, Qwen ou d’autres modèles et que vous voulez une seule URL de base compatible OpenAI, une seule liste de modèles et un seul journal d’utilisation.
Configuration de l’URL de base compatible OpenAI pour l’API Gemini et du routeur Flatkey en un coup d’œil
| Choix de configuration | URL de base | Clé API | Source de l’ID du modèle | Cas d’usage idéal |
|---|---|---|---|---|
| Gemini direct | https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ |
Clé API Gemini | Documentation des modèles de l’API Google Gemini ou client.models.list() |
Vous n’avez besoin que de Gemini et souhaitez un accès direct à Google. |
| Routeur Flatkey | https://router.flatkey.ai/v1 |
Clé API Flatkey | /v1/models de Flatkey ou le répertoire des modèles |
Vous voulez Gemini à côté d’autres fournisseurs de modèles derrière une seule clé. |
Ne mélangez pas les deux. Une clé API Gemini ne s’authentifiera pas auprès de Flatkey, et une clé Flatkey ne s’authentifiera pas auprès du point de terminaison Gemini direct de Google.
Configuration directe de Gemini avec le SDK OpenAI
La couche de compatibilité OpenAI de Google vous permet de conserver la structure du SDK OpenAI pour les flux de travail courants de chat-completion. La différence importante réside dans la configuration du client.
Python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"],
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.8-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "Écrivez une phrase sur l’acheminement des modèles."}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY,
baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
messages: [
{ role: "user", content: "Écrivez une phrase sur l’acheminement des modèles." },
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
REST
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Écrivez une phrase sur le routage des modèles."}
]
}'
Avant de lancer en production, exécutez client.models.list() ou GET /openai/models sur la même URL de base. Cela permet de détecter l'erreur la plus courante : recopier un ancien ID de modèle depuis un article de blog et supposer qu'il existe toujours pour votre compte.
Configuration du routeur Flatkey pour Gemini
Flatkey conserve la forme du SDK OpenAI, mais l'URL de base et la clé changent à nouveau. Vous utilisez le routeur Flatkey, puis vous choisissez un ID de modèle Gemini à partir de la réponse /v1/models de Flatkey ou du Model Directory en direct.
Python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
)
models = client.models.list()
gemini_models = [model.id for model in models.data if "gemini" in model.id]
print(gemini_models)
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ.get("FLATKEY_GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-flash"),
messages=[
{"role": "user", "content": "Écrivez une phrase sur le routage des modèles."}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.FLATKEY_API_KEY,
baseURL: "https://router.flatkey.ai/v1",
});
const models = await client.models.list();
console.log(models.data.map((model) => model.id).filter((id) => id.includes("gemini")));
const response = await client.chat.completions.create({
model: process.env.FLATKEY_GEMINI_MODEL || "gemini-2.5-flash",
messages: [
{ role: "user", content: "Écrivez une phrase sur le routage des modèles." },
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
En production, n'assumez pas que l'ID de modèle direct de Google et l'ID de modèle routé de Flatkey seront toujours identiques. Traitez la liste des modèles comme la source de vérité pour le compte que vous interrogez.
Variables d'environnement pour garder le basculement réversible
Une configuration propre de l'URL de base compatible OpenAI pour l'API Gemini et du routeur Flatkey devrait permettre de comparer facilement les tests directs et routés sans modifier le code de l'application.
# Gemini direct
GEMINI_API_KEY="..."
GEMINI_OPENAI_BASE_URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
GEMINI_MODEL="gemini-3.8-flash"
# Routeur Flatkey
FLATKEY_API_KEY="..."
FLATKEY_BASE_URL="https://router.flatkey.ai/v1"
FLATKEY_GEMINI_MODEL="gemini-2.5-flash"
Puis sélectionnez la route depuis la configuration :
import os
from openai import OpenAI
route = os.environ.get("AI_ROUTE", "flatkey")
if route == "direct_gemini":
client = OpenAI(
api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"],
base_url=os.environ["GEMINI_OPENAI_BASE_URL"],
)
model = os.environ["GEMINI_MODEL"]
else:
client = OpenAI(
api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
base_url=os.environ["FLATKEY_BASE_URL"],
)
model = os.environ["FLATKEY_GEMINI_MODEL"]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Retourne exactement : route ok"}],
)
Ce schéma permet à un indie hacker de tester d’abord Gemini en direct, d’ajouter Flatkey plus tard, et de revenir en arrière sans réécrire le chemin de requête.
Checklist de test rapide avant de déplacer le trafic
| Vérification | Gemini direct | Routeur Flatkey |
|---|---|---|
| Authentification | Confirmez que la clé Gemini fonctionne uniquement avec le point de terminaison de Google. | Confirmez que la clé Flatkey fonctionne uniquement avec router.flatkey.ai. |
| Liste des modèles | Exécutez client.models.list() sur l’URL de base Gemini. |
Exécutez client.models.list() sur Flatkey et filtrez les ID Gemini. |
| Chat de base | Envoyez une courte complétion de chat sans streaming. | Envoyez le même prompt via le modèle Gemini de Flatkey. |
| Streaming | Testez le streaming uniquement si votre application l’utilise. | Testez le streaming sur le modèle routé exact avant de l’activer pour les utilisateurs. |
| Appel d’outils | Testez un petit schéma de fonction si votre application utilise des outils. | Confirmez que le modèle routé prend en charge le comportement d’outil attendu par votre application. |
| Sortie structurée | Validez une vraie sortie JSON, pas seulement le statut 200. |
Validez le même schéma et le même comportement de nouvelle tentative. |
| Revue de l’utilisation | Vérifiez l’utilisation Google et les erreurs dans votre compte fournisseur. | Consultez les journaux d’utilisation Flatkey pour le modèle, les nombres de jetons, la latence et le coût. |
Compatible OpenAI ne signifie pas que chaque fonctionnalité propre au fournisseur se comporte de manière identique. Cela signifie que la forme de votre client peut rester suffisamment proche pour les flux de travail SDK courants. Le test rapide doit couvrir les fonctionnalités dont votre application dépend réellement.
Erreurs courantes de base URL
Oublier /openai/ sur la route Gemini directe
Pour les appels Gemini directs compatibles OpenAI, utilisez :
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
N’utilisez pas le point de terminaison natif Gemini generateContent avec du code de complétion de chat du SDK OpenAI. Les exemples natifs de l’API Gemini et les exemples compatibles OpenAI ont des formes de requête différentes.
Utiliser base_url dans Node ou baseURL en Python
La configuration du SDK OpenAI en Python utilise base_url. Le SDK JavaScript utilise baseURL.
OpenAI(base_url="https://router.flatkey.ai/v1")
new OpenAI({ baseURL: "https://router.flatkey.ai/v1" })
Considérer les ID de modèle comme permanents
Les noms de modèles changent plus vite que le code de configuration du SDK. Pour la route directe, consultez la documentation des modèles de Google ou listez les modèles via le point de terminaison Gemini compatible OpenAI. Pour Flatkey, consultez /v1/models et le répertoire des modèles.
Ignorer les journaux
La première réponse réussie n’est pas la fin de la configuration. Après la première requête Flatkey, ouvrez les journaux d’utilisation et vérifiez le modèle, les nombres de jetons, la latence et le coût. Cela rend la base URL compatible OpenAI de l’API Gemini et la configuration du routeur Flatkey traçables opérationnellement plutôt que simplement correctes sur le plan syntaxique.
Quand Flatkey apporte de la valeur
Flatkey est utile lorsque Gemini n’est qu’une route dans une pile de modèles plus large. Par exemple :
- Vous voulez Gemini, Claude, GPT, DeepSeek et Qwen derrière une seule base URL compatible OpenAI.
- Vous testez le comportement de repli des modèles et ne voulez pas de clés de fournisseurs séparées dispersées dans les applications et les agents.
- Vous avez besoin d’un registre d’utilisation partagé pour les identifiants de modèle, les nombres de jetons, la latence et le coût par requête.
- Vous voulez que les développeurs changent le paramètre de modèle sans changer le client du SDK.
Si votre application n’appellera Gemini qu’en permanence, la configuration directe de Google peut suffire. Si votre produit compare déjà des fournisseurs, le routeur Flatkey vous offre un chemin de migration plus propre.
Liens internes à garder ouverts
- Démarrage rapide de l’API Flatkey
- Guide de migration compatible OpenAI
- Vérifications de route Gemini vs Claude
- Répertoire des modèles Flatkey
- Page de tarification Flatkey
- Page d’état Flatkey
Questions fréquentes
Quelle est la base URL officielle compatible OpenAI pour Gemini ?
La base URL officielle compatible OpenAI pour Gemini est https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/. Utilisez-la avec une clé API Gemini, pas une clé Flatkey.
Quelle base URL dois-je utiliser pour Gemini via Flatkey ?
Utilisez https://router.flatkey.ai/v1 avec une clé API Flatkey. Choisissez ensuite un identifiant de modèle Gemini à partir de la réponse de /v1/models de Flatkey ou du répertoire des modèles en direct.
Puis-je utiliser le même identifiant de modèle Gemini aux deux endroits ?
Parfois, mais ne le supposez pas. La méthode sûre consiste à lister les modèles pour la route exacte et le compte que vous utilisez, puis à figer cet identifiant dans la configuration.
Compatible OpenAI signifie-t-il une parité complète des fonctionnalités ?
Non. Considérez la compatibilité OpenAI comme une commodité pour le SDK et la forme des requêtes. Testez le streaming, les outils, les sorties structurées, les fichiers et les entrées multimodales sur le modèle et la route exacts avant un déploiement en production.
Un indie hacker devrait-il commencer en direct ou avec Flatkey ?
Commencez en direct si vous cherchez seulement à prouver que Gemini fonctionne. Commencez avec Flatkey si la vraie décision est de savoir quel modèle doit alimenter le produit, et non si Gemini seul peut répondre au prompt.
En résumé
La base URL compatible OpenAI de l’API Gemini et la configuration du routeur Flatkey sont simples lorsque vous séparez les deux routes :
- Gemini direct :
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ - Routeur Flatkey :
https://router.flatkey.ai/v1
Conservez les clés séparées, listez les modèles avant d’appeler les complétions de chat, testez les fonctionnalités utilisées par votre application et vérifiez l’utilisation après la première requête. Lorsque vous êtes prêt à comparer Gemini avec d’autres fournisseurs via une couche compatible OpenAI, créez une clé Flatkey et migrez une charge de travail à la fois.
