企业采购 Gemini API，容易简化成“每百万 Token 多少钱”。真正决定项目能否上线的，是额度、速率、数据条款、账号与 Key 管理、账单对账，以及主通道出问题时有没有备份。

本文按采购与上线顺序给一份检查清单。具体模型与价格以站内模型价格页和 Google 文档为准，本文不写死单价，也不替任何一方做法律结论。

说明：Google、Gemini 是 Google LLC 的商标。Google AI Studio 与 Vertex AI 的条款、区域和配额规则可能不同，最终以签署合同、官方条款和实际控制台配置为准。中商起航 AI 网关是独立的第三方 API 网关，本文仅讨论接入与采购方法。

一、先算工作负载，再谈额度

采购前先回答四个问题，否则额度只能拍脑袋。

  1. 每天有多少次请求，峰值集中在北京时间几点？
  2. 平均输入、输出各多少 Token，最长的那 5% 有多长？
  3. 图片、音频、视频、PDF 占多大比例，单次素材多大？
  4. 重试率、失败率和历史消息重复发送带来多少额外请求？

把最近一周日志按模型、任务类型和输入长度分组，算出日请求量、日 Token 量和峰值并发，再乘 30 得到月度基线，叠加 20%–30% 的重试余量。没有日志的新项目，先用小流量跑一周，不要按“用户数 × 次数”硬估。

二、额度、速率与账单

AI Studio 免费档适合验证，但速率和额度更紧，数据条款也可能不同。生产环境按付费档规划，并把以下事项写进采购单：

  • 结算主体是海外账号还是国内公司，币种和汇率怎么处理。
  • 采用预付费还是后付费，余额告警和自动充值如何设置。
  • 配额按项目还是按团队分配，谁能申请临时提额。
  • 429 出现时的重试、排队和降级策略。
  • 发票类型、开票周期和对账所需字段。

官方直连通常按美元结算，适合已有海外付款流程的团队；需要人民币发票和统一多模型账单的团队，可以评估国内网关。两条路径成本结构不同，不能只比标价。

三、数据与合规：把问题问在签约前

合规边界取决于用哪个入口、开哪些功能、数据放在哪个区域。采购时形成书面问题清单，交给法务、安全和业务评审：

  1. 输入和输出是否会被用于模型训练，企业条款是否有不同约定？
  2. 数据保留多久，删除请求如何发起，多久生效？
  3. 数据存储在哪些区域，能否满足公司或客户的数据驻留要求？
  4. 能否签署数据处理协议，责任边界和赔偿上限怎么写？
  5. 子处理商有哪些，变更时是否提前通知？
  6. 日志、缓存和文件上传是否默认开启，能否关闭或缩短保留期？

不要接受口头答复。把隐私政策、数据处理协议、安全说明和子处理商清单归档，作为验收材料。涉及个人信息或跨境数据时，先脱敏并让法务确认路径。

四、账号、权限与 Key 管理

企业账号最怕“一把 Key 全公司用”。建议按下面的顺序落地：

  1. 用企业域名邮箱注册，组织绑定公司主体，不使用个人账号承接业务。
  2. 按生产、测试、开发拆分 Cloud 项目或工作区，账单和配额分别归集。
  3. 管理员权限只给少数人，开启双因素认证，每季度复核成员。
  4. 业务调用使用服务账号或独立 Key，不用管理员凭据。
  5. 每把 Key 标注负责人、用途、环境和创建时间，离职即吊销。
  6. 打开审计日志与用量告警，异常调用先停 Key 再定位。

Key 只放服务端环境变量或密钥管理服务，不进前端、仓库和工单截图。演示用单独的低额度 Key，结束即删除。

五、成本控制：从架构下手，而不是只换供应商

Gemini 的成本由模型档位、输入输出长度、多模态素材和重试共同决定。顺序应是：先治理输入，再分层路由，最后比较单价。

  • 固定系统提示和长文档前缀，使用上下文缓存，减少重复输入。
  • 分类、抽取、改写等任务走轻量档，复杂推理再升级。
  • 设置 maxOutputTokens，要求 JSON 或固定字段，避免长篇发挥。
  • 图片降分辨率，视频降低抽帧频率，PDF 只传相关页。
  • 离线任务走批处理，接受排队，换取更低成本。
  • 给重试设上限和退避，429 期间不要放大请求量。
  • 按项目、团队、任务三个维度记录用量，做内部成本分摊。

接入网关后，可以用 OpenAI SDK 统一请求，并在返回里核对用量：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ZSQH_API_KEY"],
    base_url="https://ai.zhongshangqihang.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="<价格页上的 Gemini 模型名>",
    messages=[{"role": "user", "content": "只回复 OK"}],
    max_tokens=64,
)

print(resp.usage)

模型名以模型价格页为准，不要沿用旧文档里的名字。上线新任务前，用真实样本测“完成一个合格任务的成本”，不要只看单次请求价格。

六、备用供应商与降级预案

企业采购要假设主通道会抖动，至少准备三层：同厂商备用模型、另一家厂商模型、业务侧降级话术或缓存结果。

把模型调用抽象成统一接口，配置超时、重试、熔断和切换开关，切换应在一分钟内完成且不改业务代码。每季度演练一次，确认备用通道的 Key、额度和模型名有效；合同里写清服务等级与退出安排。

七、试点与验收：四周评估计划

建议用四周做小范围试点，避免一次性全量迁移。

环节 负责 R 审批 A 协作 C 知情 I 交付物
需求与额度测算 业务负责人 部门负责人 财务、技术 采购 用量基线表
数据与合规评审 安全合规 法务 技术、采购 管理层 风险清单与结论
账号与权限配置 平台管理员 技术负责人 安全 业务 项目与 Key 清单
技术接入与压测 开发负责人 技术负责人 运维 业务 接入报告与压测记录
成本监控与对账 财务 财务负责人 技术、采购 管理层 周度成本报表
合同与付款 采购 财务负责人 法务 业务 合同、发票、回单
上线验收 业务负责人 部门负责人 技术、安全 管理层 验收签字单

第一周跑通接口和权限，第二周用真实样本做质量对比，第三周做峰值压测和故障演练，第四周汇总成本并提交验收。指标包括任务准确率、P95 延迟、错误率与重试率、单任务成本、Key 与权限检查；具体阈值由团队按业务定。

八、合同里要问的问题

  1. 服务等级如何定义，统计口径和赔付方式是什么？
  2. 价格调整提前多久通知，已购额度是否受影响？
  3. 配额提升的申请流程和响应时间是多少？
  4. 数据处理协议、区域限制和删除流程能否写进合同？
  5. 发票类型、币种、付款周期和退款规则是什么？
  6. 支持渠道、响应时间和升级路径是什么？
  7. 终止合作后数据如何导出和删除？
  8. 子处理商变更和安全事件如何通知？

常见问题

Gemini API 企业采购一定要用 Vertex AI 吗？

不一定。数据区域、IAM、审计和合同主体要求高的团队更适合 Vertex AI；快速验证和小规模业务可先用 AI Studio。先确认条款和配额能满足业务，再决定入口。

免费额度能用于生产吗？

不建议。免费档的速率、额度和数据条款通常与付费档不同，突然限流会影响体验。生产环境按付费档规划，免费档只用于原型和内部测试。

Gemini API 的数据会被用于训练吗？

不同产品、条款和配置下答案可能不同。以数据处理协议和官方条款为准；涉及敏感数据时先脱敏，并让法务确认留存与训练条款。

额度不够或经常 429 怎么办？

先看是速率限制还是总额度限制，再优化重试、并发和请求长度；确认是业务增长导致的，再申请提额或增加备用通道。盲目重发只会更糟。

怎么证明采购后的成本可控？

上线前建立用量基线，上线后按项目出周报，跟踪单任务成本、缓存命中、重试率和档位占比。连续四周在预算内且质量达标，才算可控。

下一步

先用真实任务在中商起航 AI 网关创建测试 Key，验证模型、延迟和人民币账单，再按环境拆分正式 Key。价格以模型价格页为准，采购前把清单交给财务、法务和技术各过一遍。

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