BardAPI (unofficial) 在 Bard 升级 Gemini 后无法使用

2026-10-24技术老齐

结论

BardAPI 依赖 Bard/Gemini 网页的内部接口、Cookie 和请求格式。Bard 升级为 Gemini 后，这些内部实现也随之变化。旧版 BardAPI 一旦失效，重新获取 Cookie 通常无法稳定解决问题。

如果无法使用 Gemini Developer API、无法开通 Vertex AI，也没有位于受支持地区的运行环境，就不存在可靠、合规的“通过 Cookie 调用 Gemini”方案。目前可以考虑：

查看 BardAPI 是否已有适配当前 Gemini 网页的维护版本；
使用 Google AI Studio 提供的 Gemini Developer API，前提是所在地区受支持；
使用提供 Gemini 模型的第三方 API 平台；
暂时改用欧洲可用的其他模型服务；
继续在 Gemini 网页中手动使用，等待官方扩大服务范围或解决付款条件。

BardAPI 不是 Google 官方 SDK。它通常通过模拟浏览器请求工作，依赖多项网页内部细节：

Cookie 名称和登录状态；
页面中的会话令牌；
未公开的请求地址；
请求体、响应结构和流式传输格式；
Google 的风控和地区限制。

这些内部机制没有兼容性承诺。网站改版、接口迁移、账号灰度发布或安全策略调整，都可能造成 401、403、空响应或解析错误。

删除 Cookie 后重新登录并复制新 Cookie，只能尝试解决会话过期。如果真正的问题是接口协议已经变化，这样做不会有效。

可以先做的检查

先确认安装的不是早期版本，再查看项目当前文档是否明确说明支持 Gemini：

python -m pip show bardapi
python -m pip install --upgrade bardapi

如果仓库提供了新的安装方法、迁移说明或 Gemini 专用分支，应以仓库当前文档为准。不能仅凭包名或过去的示例判断它现在仍然可用。

还需要根据报错判断问题类型：

401：Cookie、令牌或登录会话无效；
403：可能涉及地区、账号权限、风控或接口访问限制；
404：内部端点可能已经变更；
JSON 解析错误：网页响应格式可能已经变化；
网页可以使用，但程序无法调用：通常表示非官方调用方式已经被修改或拦截。

不要在论坛、日志或截图中公开 Cookie。Bard/Gemini 登录 Cookie 可能让他人访问你的 Google 会话。

方案一：使用 Gemini Developer API

Google AI Studio 和 Vertex AI 是两种不同的接入方式。Developer API 通常只需要 API key，不必先创建 Vertex AI 项目，但仍然受到地区、账号和现行服务政策的限制。

Python 可以使用官方 google-genai SDK：

python -m pip install google-genai

import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model=os.environ["GEMINI_MODEL"],
    contents="请解释 TCP 三次握手。",
)

print(response.text)

运行前，设置密钥和当前账号实际可用的模型 ID：

export GEMINI_API_KEY="your_api_key"
export GEMINI_MODEL="your_available_model_id"
python app.py

不要自行猜测模型名称。模型名称和生命周期可能变化，应从 AI Studio 或官方模型列表中选择当前可用的 ID。

如果控制台明确显示所在国家或地区不可用，修改客户端代码、请求头或 Cookie 都无法解除这一限制。使用 VPN 也不代表已经获得服务资格，还可能触发账号安全检查或违反服务条款。

方案二：使用第三方托管的 Gemini API

一些 API 聚合平台或云服务商会代理 Gemini 模型。它们可能兼容 OpenAI SDK，也可能提供自己的 REST API。例如：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["PROVIDER_API_KEY"],
    base_url=os.environ["PROVIDER_BASE_URL"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["PROVIDER_MODEL"],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请解释 TCP 三次握手。"}
    ],
)

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

这种方式能否使用，要看平台是否满足以下条件：

在你的地区提供服务；
接受你现有的付款方式；
提供的确实是 Gemini，而不是名称相似的替代模型；
允许处理你的数据类型和使用场景；
隐私政策、日志保留方式和服务稳定性可以接受。

API key、base_url 和模型名称必须采用服务商提供的实际值。第三方平台可能会额外保存请求内容，因此不要提交密码、Cookie、个人资料或机密代码。

方案三：更换模型服务

如果需求只是通过程序调用大语言模型，并不一定要使用 Gemini，那么更换服务通常比继续修补逆向的网页 API 更省时间。可以选择所在地区可用的商业 API，也可以在本机运行开源模型。

例如，使用 Ollama 调用本地模型：

ollama pull llama3.1
ollama run llama3.1

通过本地 HTTP API 调用：

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "llama3.1",
        "prompt": "请解释 TCP 三次握手。",
        "stream": False,
    },
    timeout=120,
)

response.raise_for_status()
print(response.json()["response"])

模型名称应以本机 ollama list 的结果为准。本地运行不受 Gemini 地区限制，也不需要云端付款方式，但会占用内存、磁盘和计算资源，实际效果也不等同于 Gemini。

不建议采用的办法

以下方法不适合作为长期方案：

反复复制 Gemini 网页 Cookie；
修改非官方端点或伪造浏览器请求；
从陌生网站购买 Cookie、账号或 API key；
通过公共代理转发 Google 登录会话；
使用共享账号绕过地区或付款限制。

即使这些方法暂时恢复调用，也可能随时再次失效，并带来账号封禁、凭据泄露和数据暴露的风险。

如果升级到最新版 BardAPI 后仍然报错，而且项目当前没有明确说明支持新的 Gemini 网页协议，就应认为该版本已经不兼容。在无法使用 Vertex AI 和官方 Developer API 的情况下，较为可行的临时选择是合规的第三方提供商或本地开源模型，而不是继续修复依赖 Cookie 的旧接口。