用途：通过 scripts/ 目录下的脚本调用 Gemini Batch API，批量提交大量请求，适合批量文本生成、JSONL 文件处理、大数据集 AI 加工以及无需实时响应的异步任务。
主要能力：提供三个脚本。scripts/create_batch.js 从 JSONL 文件创建批处理作业，参数包括 input_file（必填）、--model/-m、--name/-n，输出作业名/ID。scripts/check_status.js 监控作业进度，参数为 job_name（必填）与 --wait/-w 轮询至完成。scripts/get_results.js 获取已完成结果，参数为 job_name（必填）与 --output/-o。作业状态包括 PENDING、RUNNING、SUCCEEDED、FAILED、CANCELLED、EXPIRED。
使用方式：基本流程为三条命令依次执行——node scripts/create_batch.js requests.jsonl；node scripts/check_status.js <job-name> --wait；node scripts/get_results.js <job-name> --output results.jsonl。可加 --model gemini-3-flash-preview --name "my-job"。JSONL 每行一个对象，含 key 与 request.contents[].parts[].text。可用 Shell 或 Python 脚本批量生成 JSONL。结果 JSONL 每行含 key 与 response.text。
适用场景：批量内容生成（博客、邮件、产品描述）、数据集加工与丰富、营销邮件个性化、长时后台作业、多阶段流水线，以及高并发成本敏感型任务。
限制：需要 API Key（https://aistudio.google.com/apikey）。内联请求需小于 20MB，文件上传方式无大小限制；失败请求会随结果返回错误信息，部分失败不影响整体作业。若提示 google-genai 未安装，可执行 npm install @google/genai@latest dotenv@latest。大作业可能耗时数小时，超过 24 小时未完成建议联系支持。具体价格与配额资料未提供详细数值。