Gemini API 重大更新：別再寫那些愚蠢的檔案上傳腳本了 (GCS & Signed URL 實戰)

[TL;DR] 核心精華速覽

• 🔥 GCS 零拷貝 (Zero-Copy)：資料不用下載再上傳，Gemini 直接讀取 Bucket 檔案，省時又省頻寬。
• 🤝 跨雲端友善 (Multi-Cloud)：支援 AWS S3 / Azure 的 Signed URL，不需遷移資料庫也能爽用 Gemini。
• 🚀 100MB 快速通道：Inline Payload 上限提升 5 倍，即時應用與快速原型開發不再卡手。
• 🛡️ 權限更安全：直接沿用 IAM 權限或短效期 URL，告別管理複雜 API Key 的資安風險。
• 💡 架構新思維：生產環境請立刻棄用舊版 File API 中轉模式，改用「資料指針」邏輯。

這不僅僅是把 20MB 變成 100MB，這是 Google 終於承認開發者不想把寶貴的運算資源浪費在搬運資料上。如果你還在用舊的 File API 做中轉，這篇文章就是來救你的伺服器的。

前言：我們受夠了「資料搬運工」的日子

老實說，過去一年用 Gemini API 開發 RAG 應用最讓我抓狂的不是模型笨，而是那個該死的 File API。

你想想看這個流程有多荒謬：你的資料在 S3 或 GCS 上 -> 下載到你的 Backend -> 再上傳到 Google 的 File API -> 等待處理 -> 48 小時後檔案過期 -> 下次要用？全部重來一遍。

這是在燃燒頻寬，也是在燃燒預算。

Google 剛發布的更新（GCS Object Registration 與 Signed URL 支援），終於讓這個愚蠢的循環結束了。這篇文章不講廢話，直接告訴你為什麼這改變了生產環境的遊戲規則。

1. GCS Object Registration：零拷貝的勝利

如果你是 Google Cloud 的重度用戶，這絕對是本次更新的 MVP。

以前，就算你的檔案已經躺在 GCS Bucket 裡，你還是得透過 API 把它「餵」進去。
現在？不需要了。你只需要告訴 Gemini：「嘿，檔案在那裡，自己去讀。」

這叫做 Object Registration。

為什麼這很重要？

• Zero-Copy (零拷貝): 資料不需要離開 GCS，也不需要經過你的應用程式伺服器。
• 持久化: 不再有「48 小時後自動刪除」的緊箍咒。只要檔案在你的 Bucket 裡，Gemini 就能隨時調用。
• 權限管控: 直接沿用 IAM 權限，不用再搞一套複雜的 API Key 管理檔案存取。

import google.auth
from google import genai

# 直接使用現有的 GCS 權限，不用再搬運 byte 了
gcs_creds, _ = google.auth.default()
client = genai.Client()

# 這一行代碼省下了你幾 GB 的流量費
registered_files = client.files.register_files(
    uris=["gs://my_production_bucket/heavy_video.mp4"],
    auth=gcs_creds
)

print(f"檔案註冊成功，直接開用: {registered_files}")

2. Signed URL：AWS 與 Azure 用戶的福音

這是我覺得最狠的一招。Google 知道不是所有人的資料都在 GCS 上。很多企業的 Data Lake 都在 AWS S3 或 Azure Blob Storage。

以前要讓 Gemini 讀 S3 的檔案，你得寫一個 Lambda 或者中間件去下載再上傳。現在？直接丟一個 Presigned URL 給 Gemini 就完事了。

這意味著你可以不遷移雲端供應商，直接享用 Gemini 的多模態能力。這對多雲架構（Multi-cloud）來說是開了綠燈。

S3 實戰範例 (Python)

別再寫下載腳本了，直接生成簽名網址：

import boto3
from google import genai
from google.genai import types

# 1. 在 AWS 端生成一個臨時的簽名網址
s3 = boto3.client('s3')
signed_url = s3.generate_presigned_url(
    'get_object',
    Params={'Bucket': 'aws-data-lake', 'Key': 'quarterly_report.pdf'},
    ExpiresIn=3600 # 給 Gemini 一小時的時間去讀取
)

# 2. 直接把這個網址丟給 Gemini
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=[
        types.Part.from_uri(file_uri=signed_url), # 這裡就是魔法發生的地方
        "這份報告裡的財務風險是什麼？"
    ],
)
print(response.text)

資安觀點： 這比直接開放 Public Bucket 安全一萬倍。你給 Gemini 的只是一個短效期的通行證，過期即廢。

3. Inline Payload：100MB 的快速通道

對於那些做即時應用（Real-time Apps）的人來說，Inline 限制從 20MB 提升到 100MB 是個不錯的甜蜜點。

什麼時候用 Inline？

• 當你在做原型（Prototyping）。
• 當檔案是使用者即時上傳的（例如：自拍、錄音），且不需要持久化保存。
• 當你不想管理任何 Storage Bucket 時。

但別搞混了，生產環境的大型數據分析，請務必使用上面的 GCS 或 Signed URL 方法。
Inline 還是會佔用你的請求頻寬，用來傳 80MB 的影片還是太奢侈了。

架構師該醒醒了

這次更新的核心不在於數字的大小，而在於 I/O 模式的改變。

如果你還在維護那些負責「下載再上傳」的微服務，現在是時候把將它們 deprecated 了。利用 register_files 和 signed_url，讓 Gemini 直接去資料源頭拿數據。

這才是 2026 年該有的 AI 應用架構。別再做資料的搬運工，做資料的指揮官。

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* **Meta Description:** Google Gemini API 發布重大更新，支援 GCS Object Registration 與 HTTP Signed URL，Inline 限制提升至 100MB。本文深入解析如何利用這些新功能實現 Zero-Copy 架構，停止無謂的資料搬運。