前言
实在是没想到，谷歌近期发布的Gemini 3 Pro让人惊喜的程度直接拉满了，在推理、多模态、Agent工具调用等关键基准测试中，直接实现了全方位霸榜。与此同时，搭载Gemini 3技术的Nano Banana Pro也跟着火出了圈，不仅角色一致性和世界知识理解能力出色，创意能力更是MAX。这两个顶级模型的出色表现，直接点燃了我学习的热情，也萌生了搭建自己专属工作流的想法。接下来，我将从零开始，基于Gemini 3 Pro以及Nano Banana Pro，构建一个学习规划师，让学习效率，事半功倍。
一、AI开发使用国外顶级模型的困境
正当我兴致满满准备开展工作的时候，出现了个尴尬的问题。要想使用这两个顶级大模型，首先要注册登录谷歌，然后再进行一系列的流程，最后才可以申请API，而且还不一定能成功。一想到这，刚才还高涨的热情一下子就被这盆冷水浇灭了一半。其实这种情况，我们日常AI开发过程中就会碰到，不仅如此，还会面临其他的几种情况：
1.大模型厂家平台繁琐的接入步骤、复杂的订阅、付款程序
以谷歌为例，单单账户注册就劝退了很多人。更不要提后续的订阅付款、需要准备的东西更是麻烦，最后还有可能过不了审核。相信这点大家也深有体会。
2.顶级模型的使用成本昂贵、且有随时被封号的风险
Gemini 3Pro 官方的定价为每百万输入代币2至4美元，每百万输出代币12至18美元，比Claude Sonnet 4.5便宜，但比GPT-5.1贵。而且还有被封号的危险，号与大模型皆失。
3.同时使用多平台的大模型，需要每个平台都要登录注册，管理混乱
使用谷歌的大模型，得去谷歌官网注册，GPT5模型，要去OpenAI的官网，使用不同厂家的模型越多，意味着管理的难度越大。
这上面一层层的阻碍，难道，就要止步于此了吗？
**二、**大模型MaaS服务平台的选择
出一款名为AiOnly 的大模型MaaS服务平台出现**，** 直接打破了这一僵局。AiOnly 秉承着"开发无门槛，创意零边界"的理念，具有以下特点：
1.高效便捷，不再需要复杂的注册、订阅环节
一站融合海内外热门大模型， 无需跨平台、多重注册等，尤其是海外大模型， 免繁琐开户订阅，**畅享高速专线，开箱即用，**方便快捷。
2.极致的性价比
平台提供更优价格， 一般低于官方刊例价（即标准定价），并采取按量计费 （Token或次数），也支持先用后付、优惠量包等计费模式，极大降低模型使用成本，性价比高。
3.国内外顶级模型，一网打尽
大模型覆盖文本、图像、视频、语音、多模态等广泛场景，比如Claude、Gemini、GPT、VEO等海外模型家族，以及DeepSeek、Qwen、Seedream、Hailuo等国内系列模型，并持续上架最新模型。
4.官方正版授权，稳定流畅
平台集成大模型，均为**官方正规授权，API接口标准化，**兼容原厂全参数，一键调用稳定流畅，开通模型服务后，获取API Key，再配置到环境变量即可，助力提升开发效率。
5.与OpenAI保持同一标准，支持第三方集成
平台完全遵循了OpenAI的接口标准，可无缝切换以及集成，主打的就是丝滑流畅。
6.平台已经上线了两大核心功能
一是模型广场（ 已上架模型80+个**），**可浏览开通大模型服务，并创建和管理API Key，支持可视化查看调用情况
二是体验中心，可在线体验文本对话、图片生成、视频生成、语音合成等主流大模型能力
三、AiOnly开通Gemini 3 Pro系列模型
接下来，手把手教大家如何轻松接入这两个顶级模型。
1.进入********AiOnly官网********
2. 账户注册
完成基本的注册流程，通常支持多种登录方式。
整个注册的过程30秒搞定。
3.资源准备
根据平台规则进行资源准备，新用户通常有一定的体验额度。
4.选择大模型
选择需要的大模型，点击开通服务（这里我以Gemini 3 Pro Preview为例子）。
确认开通
开通后，可以在开通管理看到已开通的大模型了。
nano banana Pro preview的开通也是同样的步骤，这里不再赘述了。这个时候，两个大模型我们都已经开通好了。
5.获取apikey(最重要的一步，没它不行)
1.点击菜单【API Key】,点击【创建API Key】
2.选择标准模式、填入名称、点击保存。
3.查看、复制API Key，密钥到手！
四、部署FastGPT智能体开发平台
FastGPT 是一个开源的基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。fastgpt分为商业版、社区版。我们是自己用，安装PgVector版本就好了。（注意：教程是基于Linux系统）
1.准备 Docker 环境
# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v2.使用脚本部署
执行bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=cn --vector=pg
下载 config.json 文件
#所有 docker-compose.yml 配置文件中 MongoDB 为 5.x，需要用到AVX指令集，部分 CPU 不支持，
#需手动更改其镜像版本为 4.4.24**（需要自己在docker hub下载，阿里云镜像没做备份）3.开放外网端口/配置域名
以下两个端口必须被访问到：
1.指向 3000 端口（FastGPT 主服务）
2.指向 9000 端口（S3 服务）
4.修改环境变量
修改 yml 文件顶部的S3_EXTERNAL_BASE_URL变量，改成 S3 的可访问地址（要求使用者可以访问）。
5.修改 config.json 配置文件
修改config.json文件中的mcpServerProxyEndpoint值，设置成mcp server的公网可访问地址，yml 文件中默认给出了映射到 3005 端口，如通过 IP 访问，则可能是：120.172.2.10:3005。
6.启动容器
docker-compose up -d7.访问 FastGPT
可通过第三步开放的端口/域名访问 FastGPT。
登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。
每次重启容器，都会自动初始化 root 用户，密码为 1234（与环境变量中DEFAULT_ROOT_PSW一致）。
8.配置模型
首次登录FastGPT后，系统会提示未配置**语言模型** 和**索引模型**，并自动跳转模型配置页面。系统必须至少有这两类模型才能正常使用。
目前已知可能问题：首次进入系统后，整个浏览器 tab 无法响应。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。
9.显示如下，证明系统已正常运行
五、FastGpt集成Gemini 3 Pro、Nano Banana ProPreview
1.新增模型
点击左上角的头像>模型提供商>模型配置>新增模型----选择语言模型
2.填写对应的模型参数
注意：密钥就是我们获取apikey这一步骤获取的密钥
Nano Banana Pro Preview的添加也是同步骤，不再赘述。
添加成功后，如下图所示
六、搭建学习规划师
1.点击工作台>右上角新建>简易应用
2.填入名字，点击确认
3.选择Gemini3 Pro 模型，填入提示词、点击右上角的保存
4.点击左上角的【对话】，开始使用，见证奇迹时刻
输入内容：
我想深入了解java虚拟机、请给出可行的学习规划。
当前知识基础：Java工程师
可用时间：周六日
回复内容如下：
一份详细、周密、可落地的学习计划瞬间就完成了。
七、搭建学习规划师增强版(基于Nano Banana Pro)
虽然上面的学习计划已经规划好了，但都是文字的形式，相对来说比较枯燥，所以我决定借助Nano Banana Pro的能力，再打造个增强版。
1.整体的搭建步骤与上面的基本一致，只是第三步的模型选择要换成Nano Banana Pro
2.进行提问，再次见证奇迹时刻
图文结合，学习效率直线上升
八、总结
在人工智能技术快速发展的背景下，通过合理的工具选择和系统集成，可以相对便捷地构建出功能强大的AI应用。而AiOnly的横空出世，恰如一把精准的钥匙，以"唯此一钥，万模之门"的底气，轻巧叩开了这扇曾遥不可及的大门，为人们架起了触碰最新AI动向的桥梁。
驾驭不同它以"开发无门槛，创意零边界"为初心，将免费注册的便捷、高性价比的实惠与多模型聚合的强大融于一体，既打破了开发者被单一平台束缚的局限，更让普通人也能轻松模型的特性。从教育场景的个性化辅导，到办公领域的效率革新，AiOnly正让专属AI工具的打造不再是专业人士的专利，而是每个人释放创意与效率潜能的抓手。在实际使用前详细了解相关服需要注意的是，不同平台的服务内容和计费方式可能存在差异，建务条款。同时，技术方案的选择应该基于项目需求和个人技术能力进行综合考量。
AiOnly企业级MaaS平台官网：https://aiionly.com
GPT/Claude/Gemini API接入文档：https://aiionly.com/document