开始前先卖个关子：朋友们知道ai.com这个 AI 时代看起来最贵的域名是谁的吗？其实我也不知道，它很神秘，又但会在不同时间指向最火的 AI 产品，而现在它指向了 DeepSeek ->神秘的 AI.com，真的被 DeepSeek 买下来了？话说回来，作为开发界看起来最贵的域名：ai.dev，朋友们知道现在它是谁家的吗？这个我知道，是财大气粗的 Google，它指向了Google AI Studio！ 在 LLM 用户体验方面，Google 有些偏科，它在开发者体验方面投入很多，而在用户体验方面发力较晚。最早接触到 Google Deepmind 开发者体验，是前 OpenAI 开发者关系负责人 Logan 的加盟，后来全球最大开源模型社区 HuggingFace 的两位研究员也相继加入，Deepmind 开发者关系团队星光熠熠，几乎没有其他 AI 团队可以相比。印象很深的一次，是 Logan 和著名独立开发者在 X(Twitter) 上就 Google AI Studio 的上手开发体验问题很客观的讨论。大型公司的产品往往都会有一个问题：上手很难、很多集团性的授权、认证和页面跳转等，对新手很不友好。在 Logan 的推动下，Google AI Studio 把新手上手门槛做了很大的优化，进入网站后直接 Google 登录就可以在单个页面内完成 API Key 申请、Playground 体验、复制 Python 代码到 Colab 运行等完整流程。而在近期 Google Gemini 一系列全新能力的发布中，Google AI Studio 也都是首发位置，且都可以免费体验，没有付费门槛，咱们一起看看它都能做什么？最全的 Deepmind 模型可体验，包括 Gemini、Gemma 和其他最新体验类模型。每个模型都有一个模型卡片，把上下文长度、输入输出 token 单价、用途推荐、实际案例、知识截止、限额和延迟等都很明确的说明。另外调用过程还可以指定温度、Top P 等参数，以及标准化输出、方法调用、代码执行、Google 搜索等可选能力。对比两个不同模型在结果输出，调整参数后，选择在你的应用场景下更合适的模型和参数。https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits也可以在 Google AI Studio 个人账号下查询：https://aistudio.google.com/plan_informationGemini live 推出之时非常惊艳，通过实时录制屏幕和语音通话，实时得到 Gemini 的 AI 语音响应，指导网站操作的流程、甚至现实世界中的动作引导等。这个官方示例也是后面很多实时音视频助手的标准做法，录屏后通过特定帧率传输图像和音频，连续理解用户意图和环境，做出有记忆的正确判断和输出。Github -https://github.com/google-gemini/starter-applets官方为开发者集成 Gemini 最新能力提供的示例应用，对场景的启发和新能力的实践都起到了很不错的打样的效果，目前提供了三个场景：1. 空间理解应用 - 展示 Gemini 的 2D 和 3D 空间实时理解与推理能力2. 视频分析 - 调用 Function Call 进行视频内容分析3. 地图探索 - 结合 Gemini 和 Google Map API 探索地图https://github.com/googleapis/python-genaifromgoogleimportgenaiclient=genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")response=client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash",contents="ExplainhowAIworksinafewwords")print(response.text) https://github.com/google-gemini/cookbook开发朋友们一定要关注这个 Cookbook，Google AI Studio 的能力都可以在这里找到对应的代码实现，更新也非常及时。还有一个很重要的功能是在 Colab 打开示例代码，它免去了自己创建 Colab 再粘贴代码的过程，而且预置了参数信息，开发验证非常便捷。这个 Prompt 集合，汇集了很多实用场景下的提示词，如果你想找一些提示词灵感，或想通过提示词来测试对比模型推理结果，这里是一个很不错的集合地。选择下面这个模型，就可以体验图像生成和编辑能力了。通过自然语言生成图像（和图像类模型的使用方法一样），再通过自然语言来局部微调、精修图像。比如下面我们生成钢铁侠的图片后，让 Gemini 把战甲颜色变为橘色，看生成结果是遵循了我的要求的。没想到这个开发者平台，做的效果比图像生成类产品更直接。。Gemini 作为面向 C 端用户的应用，我自己觉得它相比 Google AI Studio 和其他 AI 助手的两个比较大的亮点：Deep Research 和 Canvas。Gemini Deep Research 的强大，依托于 Google 强大的搜索数据，这一点相信任何产品都是不能相比的。它会先拟定一个研究计划，并得到我的许可后，开始执行研究。研究过程中，搜索到的参考网站非常全，一般会超过 100 个，且不会因为我输入了中文，而把 CSDN 等低质量网站纳入研究范围。在搜索数据源和数据源的质量判断上，Google 的能力还是非常值得信赖的。几分钟的搜索和 Gemini 解读整理后，会输出一篇非常完整的研究报告，无论从格式上还是内容详实程度、信息可溯源的角度，质量都非常的高。免费用户每个月都指定的使用次数，感兴趣的朋友可以试试，可以和 Grok-3、OpenAI 等 Deep Research/Search 作对比。Canvas 能力本身并不新鲜，OpenAI Canvas 和 Claude Artifacts 都有类似的能力。Gemini Canvas 可以生成并制定代码页面预览、可以生成文档、SVG 等内容，并支持通过自然语言来互动编辑。
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