首先确认API密钥是否正确配置，再按步骤获取密钥、设置环境变量并验证连接。通过Google AI Studio获取密钥后，可用环境变量或GCP服务账户管理密钥，最后用Generative AI SDK测试模型列表以验证有效性。
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如果您希望使用Google AI的视频生成与文本生成服务（如Gemini或Veo API），但无法成功调用API，则可能是由于API密钥未正确配置。以下是解决此问题的步骤：
一、通过Google AI Studio获取并配置API密钥
Google AI Studio是开发者快速上手Gemini和Veo模型的推荐平台，支持直接生成和管理API密钥，适用于开发测试阶段。
1、访问Google AI Studio官网，并使用您的Google账号登录。
2、在首页点击右上角的Get API Key按钮，系统将引导您创建新项目（如尚未创建）。
3、选择Create API Key，系统会自动生成一个唯一的密钥字符串。
4、点击复制按钮保存该API密钥，切勿公开或提交至版本控制系统。
5、在您的应用代码中设置环境变量以安全引用密钥：
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "您的密钥"
二、使用Google Cloud Platform配置服务账户密钥（企业级）
对于生产环境或需要高级权限管理的应用，建议使用Google Cloud Platform (GCP) 创建服务账户并下载JSON格式的密钥文件，实现更细粒度的访问控制。
1、登录Google Cloud Console，选择或创建一个项目。
2、在导航菜单中进入“IAM与管理” > “服务账户”，点击创建服务账户。
3、输入服务账户名称和描述，点击“创建并继续”，然后授予其对Vertex AI API的访问权限（如AI Platform Admin、Storage Admin等）。
4、在“密钥”选项卡中，点击“添加密钥” > “创建新密钥”，选择JSON格式后下载密钥文件。
5、将下载的JSON文件保存到安全路径，并通过以下方式在代码中加载：
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'path/to/your-key-file.json'
三、使用环境变量隔离密钥（推荐做法）
为防止API密钥硬编码在源码中，应使用环境变量实现配置分离，提升安全性与可维护性。
1、在项目根目录创建.env文件，用于存储敏感信息。
2、在该文件中添加如下内容：
GOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key_here
3、安装python-dotenv库以读取环境变量：pip install python-dotenv
4、在Python脚本开头加载配置：
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
四、验证API密钥有效性
完成配置后，需通过简单请求验证密钥是否生效，避免因无效密钥导致后续调用失败。
1、使用Google Generative AI SDK初始化客户端：
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))
2、列出可用模型以测试连接：
for model in genai.list_models():
print(f"支持的模型: {model.name}")
3、若输出包含gemini-pro、gemini-ultra或veo-3.0-preview等模型名称，则表示API密钥配置成功。
