Gemini 3 Flash API 中转接入与实操指南

# 系统设定 (System Prompt)
你是一个专业的高精度文本信息抽取引擎。请对用户提供的合同或行业研报进行深度解析。

# 输出约束
必须且仅能输出符合以下 JSON Schema 的纯 JSON 对象，严禁任何额外过渡性废话：
{
  "document_type": "string",
  "key_parties": ["string"],
  "core_terms": [
    {"clause": "string", "risk_level": "low|medium|high", "summary": "string"}
  ],
  "effective_date": "YYYY-MM-DD",
  "action_items": ["string"]
}

# 推荐运行参数
- temperature: 0.0 (保证结构化抽取零漂移)
- response_format: {"type": "json_object"}

# 任务描述
分析用户咨询提问，将其归类至标准业务意图库，并判断用户当前情绪状态：
1. 意图标签：[账户充值 / 接口报错 / 费率咨询 / 模型选型 / 人工接入]
2. 情绪等级：[满意 / 平和 / 焦虑 / 愤怒]
3. 推荐初级引导话术（简洁礼貌，首句给出解决动作）

import os
from openai import OpenAI

# 1. 初始化客户端
client = OpenAI(
    base_url="https://www.gpt345.com/v1",
    api_key=os.environ.get("GPT345_API_KEY", "sk-gpt345-your-api-key")
)

# 2. 发送请求
completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位高效的中文文本分析助手。"},
        {"role": "user", "content": "请对用户问题进行多维度意图拆解..."}
    ],
    temperature=0.3
)

print(completion.choices[0].message.content)

curl https://www.gpt345.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gpt345-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请对这段文本进行精简摘要并提取关键结论..."}
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 1500
  }'

import time, random, openai

def call_with_retry(client, **kwargs):
    max_retries = 3
    base_delay = 1.0
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            return client.chat.completions.create(**kwargs)
        except openai.RateLimitError as e:
            if attempt == max_retries:
                raise e
            # 指数退避 + 随机抖动（Jitter），防止群体羊群并发碰撞
            sleep_time = (base_delay * (2 ** attempt)) + random.uniform(0.1, 0.5)
            print(f"触发限流 429，等待 {sleep_time:.2f} 秒后重试 (第 {attempt + 1} 次)...")
            time.sleep(sleep_time)