Alle kostenlosen APIs
Kostenlose APILLMAPI-SchlüsselOffiziell

Google Gemini API

Kostenloses multimodales Gemini Flash mit täglichem Anfragenkontingent, keine Kreditkarte

Googles Gemini API bietet über Google AI Studio einen kostenlosen Tarif für die Gemini Flash- und Flash-Lite-Modellfamilien, einschließlich Text-, Vision- und Langkontext-Nutzung. Ein Key wird in AI Studio ohne Kreditkarte generiert; die API ist über einen REST-Endpunkt oder offizielle SDKs erreichbar.

Free Tier

Kostenloser Tarif für Flash/Flash-Lite-Modelle (keine Kreditkarte). Pro-Modelle erfordern ab 2026 ein kostenpflichtiges (Billing-aktiviertes) Projekt. Kostenlose Tarif-Limits sind nicht garantiert; Google kürzte sie am 7. Dezember 2025 um 50–80 % und ändert sie ohne Vorankündigung.

Ratenlimits

Pro Projekt und Modell (Stand Juni 2026): Gemini 2.5/3 Flash = 10 RPM, 250 Anfragen/Tag; Flash-Lite = 15 RPM, 1.000 Anfragen/Tag; gemeinsam genutzte 250K TPM. Pro (5 RPM, 100 Anfragen/Tag) erfordert nun Billing. Tägliche Kontingente werden um Mitternacht Pacific zurückgesetzt. Aktuelle Limits im AI Studio prüfen.

Auth

API-Schlüssel

Basis-URL

https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta

Was du damit bauen kannst

  • Multimodale Automationen, die Bilder, PDFs oder Audio zusammen mit Text verarbeiten
  • Langkontext-Dokumentenzusammenfassung mit Flashs großem Tokenfenster
  • Kostenlose Embeddings für leichtgewichtige RAG-Prototypen
  • Vision-fähige Fallbacks für Claude Skills, bei denen Googles multimodale Abdeckung gewünscht ist

Wichtige Endpunkte

  • POST/models/{model}:generateContentText-/multimodale Inhalte aus einem Prompt generieren
  • POST/models/{model}:streamGenerateContentEine multimodale Generierung streamen
  • POST/models/{model}:embedContentText-Embeddings erstellen
  • GET/modelsVerfügbare Modelle und unterstützte Methoden auflisten
Mitglieder

Mitglieder erhalten das ausführbare Rezept

Melde dich kostenlos an, um die Beispielanfrage zu kopieren, eine Beispielantwort zu sehen und die Stolperfallen zu lesen.

Tags

llmmultimodalvisionembeddingslong-context