用途：为在应用中集成 Google Gemini API 提供可直接沿用的调用模式，适用于实现 AI 功能、文本生成以及需要结构化输出的场景。
SDK 设置：使用 @google/genai 包，并通过 Expo Constants 管理 API 密钥，形如 const genAI = new GoogleGenAI({ apiKey: Constants.expoConfig?.extra?.geminiApiKey as string });。
可用模型：资料列出 Gemini 3 Pro（gemini-3-pro-preview，适合高级推理与复杂任务）、Gemini 3 Flash（gemini-3-flash-preview，兼顾速度与智能）、Gemini 2.5 Flash（gemini-2.5-flash，性价比与规模）、Gemini 2.5 Flash-Lite（gemini-2.5-flash-lite，高吞吐低成本）、Gemini 2.5 Pro（gemini-2.5-pro，复杂推理、代码与数学）。资料说明这些模型均支持 1M 输入 token 与 65K 输出 token。
主要能力：基础文本生成使用 genAI.models.generateContent 传入 model 与 contents，读取 response.text；复杂或多轮输入可用完整 contents 结构（含 role: user/model 与 parts）；可通过 config.systemInstruction 设定系统指令；JSON 模式设置 responseMimeType: 'application/json' 后用 JSON.parse 解析，并可结合 Zod 的 responseSchema 做严格模式校验。配置项还含 temperature、topP、topK、maxOutputTokens、stopSequences。
使用与限制：错误处理建议用 try/catch 并处理 response.text 为 undefined 的情况（用 ?? '' 兜底）。资料特别提示 Gemini 3 模型应保持 temperature 为 1.0，低于该值可能导致响应循环、复杂任务性能下降或推理异常。最佳实践包括始终处理空值、为 JSON 响应加类型、使用系统指令、验证 JSON 输出（结构化不保证语义正确）、按需选择 Flash 或 Pro。常见错误包括降低 Gemini 3 温度、假定 JSON 语义有效、忽略 text 为空、多轮对话用字符串拼接而非 contents 数组。其他费用、配额与平台限制暂未提供。