設定模型 Provider

akasha 使用模型別名選擇 Provider。請將憑證放在 shell 環境變數或本機 .env 檔案中，絕對不要提交 API key。

GEMINI_API_KEY=your_key
OPENAI_API_KEY=your_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_key

Gemini 後端模式

使用 Gemini Developer API 時，只需設定 API key：

GEMINI_API_KEY=your_key

若要以 API key 使用 Vertex AI Express Mode，使用同一把 key 並開啟 Vertex selector：

GEMINI_API_KEY=your_key
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

Express Mode 不要設定 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 或 GOOGLE_CLOUD_LOCATION。 這兩個變數設定的是完整 Vertex AI 的 project/location 認證路徑；該路徑需要 Application Default Credentials (ADC)，且會優先於 API key。Akasha 的 Vertex API-key 支援是 Express Mode，不會設定完整的 ADC 路徑。

模型別名範例：

gemini:gemini-2.5-flash
openai:gpt-4o
anthropic:claude-3-5-sonnet-latest
ollama:qwen3:8b

: 前面的 Provider 名稱決定整合方式，後面的模型名稱決定要使用的模型。

安全地檢查設定

不要把 key 印出來，只檢查環境變數是否存在：

import os

if not os.getenv("GEMINI_API_KEY"):
    raise RuntimeError("請先設定 GEMINI_API_KEY")

print("Provider 設定存在")

Warning

有 API key 不代表模型一定可用，也可能產生費用。執行即時範例前，請先確認 Provider 的模型權限與計費設定。

下一步：執行第一個對話。