概述
简答:通过 Vercel/Cloudflare 边缘函数免费部署 Gemini API 中转,支持多 Key 负载均衡和 OpenAI 格式兼容。必须绑定自定义域名,广东地区避开 Cloudflare。
本文介绍一种利用边缘函数(Edge Functions)将谷歌 Gemini API 中转的方案。通过 Vercel、Cloudflare 等平台免费部署,不仅解决了网络访问限制,还通过多 Key 负载均衡实现了免费额度的成倍增长。
这是目前最适合个人开发者和 AI 爱好者的零成本方案。
相关阅读:部署完成后,可配合 Kimi k2 AI 编程助手 提升开发效率,或使用 RAG 知识库技术 构建私有 AI 助手。如需了解更多边缘加速方案,推荐阅读 腾讯云 EdgeOne 深度评测。
方案评估要点
| 评估维度 | 说明 |
|---|---|
| 部署门槛 | 是否支持一键部署,是否需要复杂配置 |
| 地理位置与延迟 | 边缘节点是否遍布全球 |
| 生态兼容性 | 是否兼容 OpenAI 格式 |
| 国内可用性 | 是否支持绑定自定义域名 |
边缘函数 vs 传统方案

| 维度 | 边缘函数 | 传统云函数 |
|---|---|---|
| 部署位置 | 全球边缘节点 | 厂商特定机房 |
| 运行环境 | V8 Isolate 轻量沙箱 | 完整 Node.js |
| 启动速度 | 极快(无冷启动) | 较慢(有冷启动) |
| 负载均衡 | 支持多 Key 随机切换 | 需手动实现 |
边缘函数的核心优势是低延迟和零冷启动,非常适合 API 中转场景。
重要限制与注意事项
域名封锁问题

Vercel 和 Cloudflare 分配的默认域名在国内无法直接访问,必须绑定自定义域名才能正常使用。
配置步骤:
- 在 Vercel 项目设置中添加自定义域名
- 在域名 DNS 管理中配置 CNAME 记录
- 添加 TXT 验证记录
- 等待 DNS 生效
边缘环境限制

边缘函数环境并非完整的 Node.js,无法使用以下模块:
fs(文件系统)os(操作系统)- 其他需要系统级 API 的模块
编写自定义逻辑时需注意代码兼容性。
广东地区特殊问题

广东地区用户使用 Cloudflare 时,可能被分配到香港节点,而 Gemini 官方禁止香港 IP 访问,会导致部署后无法使用。
解决方案:
- 改用 Vercel 部署
- 或使用其他地区的代理访问
部署流程
一键部署
项目提供 GitHub 一键部署按钮,小白用户只需:
- 点击部署按钮
- 登录 Vercel/Cloudflare 账号
- 填写 Gemini API Key
- 等待自动部署完成
绑定自定义域名
这是国内可用的关键步骤:
- 准备一个已备案或可用的域名
- 在 Vercel 项目设置中添加域名
- 按提示配置 DNS 记录
- 等待 DNS 生效(通常几分钟到几小时)
配置 AI 客户端

部署完成后,在 Chatbox Studio 等客户端中:
- 将 API 地址改为你的自定义域名
- 填入 Gemini API Key
- 选择模型(支持 Gemini 2.5 Pro/Flash 等)
- 开始使用
核心特性
多 Key 负载均衡
支持配置多个 Gemini API Key,系统会随机切换使用,成倍增加免费请求额度。
OpenAI 格式兼容
项目支持将 Gemini API 转换为 OpenAI 格式,这意味着几乎所有支持 OpenAI 的第三方工具都可以直接使用。
低延迟响应
边缘函数部署在全球节点,用户请求会被路由到最近的节点,延迟极低。
适用人群
推荐使用
- 零成本用户:希望免费使用一线大模型
- 开发者:需要稳定、低延迟的 API 中转服务
- 多设备用户:需要在多个客户端同步使用 Gemini
不建议使用
- 企业级用户:对隐私极度敏感,建议直接购买官方付费版
- 广东地区且无自定义域名的用户:配置成本较高
平台选择建议
| 平台 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| Vercel | 部署简单,国内可绑域名 | 免费额度有限制 |
| Cloudflare Workers | 免费额度大 | 广东地区可能路由到香港 |
| Deno Deploy | 完全免费 | 需要一定技术基础 |
对于大多数用户,推荐优先使用 Vercel。
总结
边缘函数中转 Gemini API 是目前最优雅的零成本方案:
优势:
- 完全免费
- 部署简单(一键完成)
- 低延迟
- 支持多 Key 负载均衡
- 兼容 OpenAI 格式
注意事项:
- 必须绑定自定义域名
- 广东地区需避开 Cloudflare
- 边缘环境有 API 限制
掌握这个方案,你就能以零成本享受 Gemini 2.5 Pro 等顶级模型的能力。
本文基于 YouTube 视频内容整理,仅供学习参考。