Google AI Studio 使用指南及 Cherry Studio MCP 实战教程

速率限制与项目的用量层级（Tier）相关联:

这里就把 Tier1 的速率限制列出来：这是变化的，只作为参考，仅仅是发文时的数据，这里是 非批量 API 的速率限制。

主要看最后一列：每日请求次数限制（RPD）即可。

免费层级 的我没找到 准确 数据，但据以前的使用经验：对话一般每天足够使用的（除非你 1+1 这种问题也要问），图片生成数量很少，好像就几张。只要绑定有效的卡，就可以升级 Tier1，使用这个 key 是付费的。免费层级，也可以创建 API Key，这个 key 你可以在你的代码中使用，或者其它软件中使用，速率一样有限制。网页对话的 Gemini 3.0 Pro 不适用以上内容，也不是本文的主题。

1.3 Google AI Studio 隐私问题（重要）

1.31 案例分享

三星源码泄露事件 (2023)：

• 这是所有大模型（包括 Google Gemini）'免费层级'隐私警告的源头案例。虽然主角是 ChatGPT，但它直接导致了 Google 随后更新了极其严格的内部政策，并警告用户：'免费层级的对话就是训练数据'。

针对 Google Gemini 的'秘密监控'集体诉讼 (2025 年 11 月):

1.32 Gemini API 附加服务条款

直接看官方文档吧：

即使你使用的是后者，也最好不要上传敏感、机密、个人信息，开源尚且有风险，闭源就更不必说了。（其它领域也是类似，如不要向网盘上传我列举的那些内容）

1.4 API Key 的价格

列出 3.0 的对话和画图的价格，其它模型以去官网文档查看：

下图中的：官网的谷歌翻译有问题，这里说明一下

• token、词元、令牌 都代表：tokens
• 提示：prompts，即你的输入（一段文字，一个 pdf，一个代码等等）

Token 与单词、汉字之间的数量关系：

20 万个 token 相当于：大约 150,000 个英文单词。大约 130,000 ~ 200,000 个汉字。

Gemini 3 Pro 预览版：

简要解释：这个是按照一次会话（可以有多轮，直到你发起新的对话）计算的，在这一次会话中，如果你的输入内容总长度不大于 20 万个 tokens，那么：输入价格就是 2 美元/100 万 tokens，输出价格就是 12 美元/100 万 tokens。

场景：输入 100 tokens，输出 1000 tokens，没超过 20 万档位。

1. 输入费： $$ 100 \text{ tokens} \times \frac{$2.00}{1,000,000} = $0.0002 $$
2. 输出费： $$ 1000 \text{ tokens} \times \frac{$12.00}{1,000,000} = $0.012 $$
3. 总费用： $$ $0.0002 + $0.012 = \mathbf{$0.0122} $$

上下文缓存： AI 模型是无状态的，它不会自动记住上次对话。每次请求都是一个独立事件，必须把需要它知道的'记忆'（即上下文，即前面所有输入输出）全部塞给它。因此，处理长文档的多轮对话会非常昂贵，因为每次都要为不断变长文档付费。

如果，我一开始就丢给他一本书的 PDF，那我问了几个问题后，费用不是爆炸？

不会：模型有上下文缓存功能，2.5 及以后的模型的 隐式缓存默认 处于启用状态，当上下文的 tokens 大于 4096 时即可开启，这会降低你的费用。（显式缓存开启时你自己使用 Gemini 的 SDK、API 写代码调用时的选项，网页版和 Studio 中没有相关选项）

所以：每次聊天的上下文不要太长了，一方面是价格问题，另一方面是上下文太长会降智，比如一直回复相同的内容。

Gemini 3 Pro Image 预览版：

1.5 Google AI Studio 使用说明

目前页面不支持中文的（聊天支持），页面的英文选项你应该都认识。

先用图片标注说明这个页面的各部分是什么含义吧：

模型参数解释：

💬（1）对话：功能是否开启，根据你的需求来，比如你发给它一个网址，让它读，就开启 URL context

🖼️（2）画图：

音视频的就不说了，选项很少。

不同模型的参数有差异，如 Imagen 4，可以一次最多生成 4 张不同的图片。

二、Cherry Studio

2.1 速通

Cherry Studio 是一款开源、跨平台的 AI 桌面客户端，专门为专业用户和开发者设计。

它就像一个 '万能聚合器' ：你不需要去打开一个个独立的网页（比如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 官网），而是把这些模型全部装进这一个软件里，通过你自己的 API Key 来使用，同时加上了极其强大的本地功能（如知识库、自动化助手）。

下载地址：

• GitHub: https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
• 官网：https://www.cherry-ai.com/

如使用 gemini-3-pro-preview 和 gemini-3-pro-image-preview（这两个叫做 模型 id）：

画图示例：

各种功能自己探索即可，都是中文。

2.2 MCP

知识库什么的，就不展开说了，比如你有一项新技术，你可以把相关论文、教程创建一个知识库，让 AI 基于这个知识库回答。

AI 的知识库是落后的，让它搜索也可能效果不好，较新、冷门的内容可以创建知识库。

这里说一下 Cherry Studio 的 MCP 功能。

MCP 全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议）：它的核心目的是：打破 AI 的孤岛状态，让 AI 能以一种标准化的方式，去读取你本地的数据、操作你的工具。

使用 VScode、Cursor、Google Antigravity 的时候，AI 可以读取你整个项目的内容，再使用 Agent 的话，还能完全操控你的文件（增加、删除、修改等），而 Cherry Studio 默认没有这些功能。

先添加文件系统 MCP：

填写配置：

示例：主要设置 args 那里的项目目录（可以填写多个目录，告诉 AI 你要操作哪个即可），以及 isActive 设置为 true

{"mcpServers":{"U-B_DuXl3EbzIGGOMeFNF":{"isActive": true,"name":"@cherry/filesystem","type":"inMemory","args":["E:/AI/BrowserExtension"],"provider":"CherryAI","shouldConfig": true,"installSource":"builtin","isTrusted": true },"wU439NroVcqpl5K26dpRQ":{"isActive": false,"name":"wU439NroVcqpl5K26dpRQ","type":"stdio","installSource":"unknown"}}}

在对话里面选择这个 MCP，AI 就能读取电脑上的文件了：

让它生成一个 readme 文件：

检查无误：

你可以添加其它 AI 的 key，如 deepseek 的，去 deepseek 开放平台弄就行了。