在最近的一个项目中，我们尝试将 Gemini 3 作为核心模型，用于代码分析与长文本处理。模型能力本身没有问题，但在进入联调和准生产阶段后，一个问题反复出现：接口调用不稳定，Timeout 偶发且难以复现。

一开始我们以为是代码写法问题，后来发现事情远没有这么简单。这篇文章记录的是一次完整、真实的排错过程，以及最终可落地的解决方案，希望能给同样在国内环境接入 Gemini 的开发者一些参考。

一、问题现象：并非“完全不可用”，而是“偶发超时”

问题并不是每次都会发生，而是具有明显的随机性：

• 本地测试：成功率较高

• CI / 服务端环境：偶发 Read Timeout

• 高并发或长上下文请求时，失败概率明显上升

错误多表现为：

• 请求长时间无响应

• 超过 SDK 默认 timeout

• 无明确 4xx / 5xx 返回，难以定位

这类问题的危险之处在于：在测试阶段看不出来，但一旦进生产，就会变成不稳定因素。

二、初步排查：代码与 SDK 层面并无明显问题

我们首先从最常规的方向入手：

1. 检查 SDK 版本

2. 调整 timeout 参数

3. 减少 prompt 长度

4. 降低并发请求数

这些措施在一定程度上缓解了问题，但并没有从根本上解决。即使 timeout 拉长，仍然会出现请求“卡死”的情况。

这说明问题并不完全在客户端。三、根因分析：网络与链路层才是关键变量

进一步分析后，我们发现超时问题主要集中在以下几个因素叠加时出现：

1. 官方 API 域名的网络路径不稳定

Gemini 官方接口在国内网络环境下，路由路径不可控，RTT 波动大，一旦中间节点抖动，就会直接体现在 API 调用上。

2. 请求体较大时更容易触发问题

Gemini 3 支持更长上下文，但长 prompt 意味着更大的请求包，对网络稳定性要求更高。

3. 官方 SDK 对异常的反馈不够友好

在超时场景下，往往只有 Timeout 异常，很难区分是网络问题、服务端排队，还是链路中断。

到这里基本可以确认：
问题不在模型能力，而在“国内直连官方 API 的稳定性”上。

四、尝试过的几种解决方案（以及它们的局限）

在最终方案确定前，我们也尝试过一些常见思路：

• 自行配置代理或转发

• 调整请求重试逻辑

• 将 Gemini 只用于非核心路径

这些方法在短期内有一定效果，但在生产环境下仍然存在两个问题：

• 稳定性依赖单点配置

• 运维成本高，一旦出问题排查复杂

对于一个长期运行的服务来说，这种不确定性是很难接受的。

五、最终方案：引入 API 中转层，稳定性明显改善

在评估多种方案后，我们最终选择在架构中引入一层 API 中转服务，由中转层负责与官方 Gemini API 通信，业务侧只对接国内稳定入口。

这一调整带来了几个明显变化：

• 超时问题大幅减少

• 请求延迟更加稳定

• 不再需要在业务代码中处理复杂的网络异常

在测试过程中，我们使用过包括 poloai.cn 在内的一类中转方案，作为统一的模型调用入口。其核心价值不在于“多模型”，而在于帮业务屏蔽掉复杂且不稳定的网络链路。

需要强调的是：
这里的关键并不是某一家具体平台，而是**“中转层”这一架构思路本身**，它在国内环境下对稳定性提升非常明显。

六、一些工程层面的经验总结

回过头来看，这次排错给我们几个重要启示：

1. 模型强 ≠ 能直接进生产
   工程稳定性往往比模型能力更先成为瓶颈。

2. 偶发问题比持续报错更危险
   因为它们更难被监控和提前发现。

3. 在国内环境下，网络链路是必须正视的现实因素
   不是所有官方 API 都适合直连使用。

4. 架构层面的调整，往往比代码层面的“修修补补”更有效

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七、结语

Gemini 3 本身是一款能力很强的模型，但在国内环境下，如何稳定地“用起来”，比“模型本身有多强”更重要。

如果你也在项目中遇到类似的超时问题，与其不断调参数，不如从架构层面重新审视接入方式。在我们的实践中，引入中转层是一次性解决问题的关键。

希望这次真实排错的记录，能帮你少走一些弯路。