Core Advantages
为什么选择哈米云？
全球海外服务器
代理资源遍布全球20+个地域，提供美国、香港、日本、新加坡等优质线路海外服务器，极速稳定。
多云统一管理
一个账号，轻松管理 AWS、阿里云、腾讯云等多个平台的资源，告别繁琐的账号切换。
成本优化控制
提供智能的成本分析与优化建议，利用我们的渠道优势，为您节省高达 30% 的云资源成本。
企业级安全
多层级安全防护体系，包括 DDoS 防御、Web 应用防火墙等，全方位保障您的数据安全。
专家级支持
7x24 小时技术专家在线，提供架构咨询、迁移实施、运维托管等全流程技术支持服务。
极速开通部署
自动化开通流程，几分钟内即可完成服务器部署，让您的业务即刻上线，抢占市场先机。
行业解决方案
赋能企业数字化转型，共创云端未来
视频直播
低延迟、高清流畅、安全可靠的端到端直播解决方案。
交通物流
依托数据技术打造“人悦其行，物优其流”的新型智慧交通。
在线教育
加快教育行业智能化转型，提高教育水平。
游戏行业
构建起高质量、强体验、全方位的游戏云平台。
新零售
输出最佳实践的“新零售”数字化解决方案，助力企业快速转型。
热门大模型
Vertex AI 现已集成 Google 最强大的多模态模型 Gemini。如今，近 90% 的生成式 AI 独角兽企业和超过 60% 获得投资的生成式 AI 初创公司都是 Google Cloud 客户。
🖊
Gemini 3 Pro
专为全面的多模态理解和复杂问题解决而设计
具有100万个token的上下文窗口
擅长处理代理工作流和自主编码任务
专为复杂的多模态任务和高级推理而设计
低延迟、高吞吐量的API访问
🍌
Nano Banana
借助图片生成和对话式编辑，快速启动创意工作流
生成高质量图片
支持基于伦茨的对话式编辑
毫秒级响应速度
崭新出品
API 调用示例
from google import genai
from google.genai import types
import base64
import os
def generate():
client = genai.Client(
vertexai=True,
api_key=os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_API_KEY"),
)
model = "gemini-3-pro-preview"
contents = [
types.Content(
role="user",
parts=[
]
)
]
tools = [
types.Tool(google_search=types.GoogleSearch()),
]
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
temperature = 1,
top_p = 0.95,
max_output_tokens = 65535,
safety_settings = [types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
threshold="OFF"
)],
tools = tools,
thinking_config=types.ThinkingConfig(
thinking_level="HIGH",
),
)
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model = model,
contents = contents,
config = generate_content_config,
):
if not chunk.candidates or not chunk.candidates[0].content or not chunk.candidates[0].content.parts:
continue
print(chunk.text, end="")
generate()
from google import genai
from google.genai import types
import base64
import os
def generate():
client = genai.Client(
vertexai=True,
api_key=os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_API_KEY"),
)
image1 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/woman.jpg",
mime_type="image/jpeg",
)
image2 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/suitcase.png",
mime_type="image/png",
)
image3 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/armchair.png",
mime_type="image/png",
)
image4 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/man-in-field.png",
mime_type="image/png",
)
image5 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/shoes.jpg",
mime_type="image/jpeg",
)
image6 = types.Part.from_uri(
file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/living-room.png",
mime_type="image/png",
)
text1 = types.Part.from_text(text="""Generate an image of a woman sitting in a living room with a man. The man is wearing the brown sneakers. The woman is wearing a red version of the sneakers. The woman is sitting in a white armchair with a blue suitcase next to her.""")
model = "gemini-3-pro-image-preview"
contents = [
types.Content(
role="user",
parts=[
image1,
image2,
image3,
image4,
image5,
image6,
text1
]
)
]
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
temperature = 1,
top_p = 0.95,
max_output_tokens = 32768,
response_modalities = ["TEXT", "IMAGE"],
safety_settings = [types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
threshold="OFF"
),types.SafetySetting(
category="HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
threshold="OFF"
)],
image_config=types.ImageConfig(
aspect_ratio="1:1",
image_size="1K",
output_mime_type="image/png",
),
)
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model = model,
contents = contents,
config = generate_content_config,
):
print(chunk.text, end="")
generate()
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