Gemini 2.5 Flash-Lite入門:做一個英文單字闖關遊戲

Gemini 2.5 Flash-Lite於2025年6月17日開放預覽,並在同年7月22日推出穩定版。它屬於Google的Gemini 2.5系列,發布時的定位著重速度與成本效率,適合探索翻譯、分類等需要頻繁處理的工作。[1][2]

如果你用過API,卻還沒有把模型回應做成一個作品,可以從單頁小遊戲開始。這次我透過Crazyrouter API呼叫gemini-2.5-flash-lite,把事先準備的英文題庫做成闖關網頁,包含作答、計分、答案解析和錯題練習。

這篇從檔案開始:如何把回應存成網頁、哪些內容可以更換,以及修改後應該檢查什麼。模型的使用入口與串接設定放在最後。

開啟Gemini 2.5 Flash-Lite產生的HTML,完成一輪作答

這個遊戲是一個獨立檔案。你可以到原始檔案頁面,下載index.html後用瀏覽器開啟。題庫、樣式和互動都在檔案內,離線使用時不需要API Key。

如果是自己請模型生成,先確認拿到完整HTML內容,再存成副檔名為.html的檔案。回應附帶的解說文字或程式碼圍欄不要一起寫進檔案;儲存時也要注意,檔名不能變成index.html.txt。

這次的作品可以先到英文單字闖關頁面查看。共10題,每題有4個選項,答對加10分,答錯不扣分;作答後會顯示答案與中文解釋,結束後可以重新挑戰或只練錯題。

目前共用的遊戲介面與中文題意保留原始簡體中文,英文題目不變。本文採台灣繁體中文說明,沒有將文章的語言改編當作遊戲介面也已完成在地化。

先記住兩種使用方式:取得現成檔案就能開啟練習;想讓模型另做一份,才需要送出新的API請求。下載檔案不是呼叫模型,開啟遊戲也不會消耗新的模型請求。

修改Gemini 2.5 Flash-Lite小遊戲:先換教材,再調整玩法

我先固定題目、正確答案與解析,再請模型製作網頁。例如,borrow與lend的方向不同,題庫以借鋼筆、借雨傘的情境練習「借入」和「借出」。提供中文題意是為了協助入門學習,並不是要測量正式的英文能力等級。

題庫是事先準備的內容,模型負責實作頁面。這個案例沒有驗證模型獨立命題的品質。

接下來可以沿用同一套玩法,只更換學習內容。

想換單字表,先改題庫。每題檢查是否只有一個合理答案,中文解釋是否與英文句子相符。內容尚未確認時,先別同時修改計分邏輯。

想調整難度,先選一種變化。例如拿掉中文題意,或增加容易混淆的選項。新增選項後要重新檢查歧義,不能只確認有四個選項就結束。

想記錄學習進度,另行規劃資料保存。目前重新整理頁面會回到起點,沒有跨次學習記錄。若希望下次開啟還能接續,就需要加入保存和讀取流程,並重新檢查重設功能。

這個版本也不會每次連線產生新題。若要改成模型即時出題,還需要伺服器端呼叫、題目品質檢查與用量控制,不能把API金鑰放進公開HTML裡。

保留玩法、先換教材,能讓修改的影響比較容易看清楚。原本能計分的頁面,換題後仍然需要確認答案沒有配錯。

Gemini 2.5 Flash-Lite如何把題庫變成網頁?

模型、API服務和瀏覽器,各自負責不同的工作。

角色 在這次任務中的作用
Gemini 2.5 Flash-Lite 依照題庫與規則產生網頁內容和互動邏輯
Crazyrouter API 提供送出請求、取得模型回應的介面
瀏覽器 開啟HTML檔案,呈現題目並執行遊戲

API可以理解成程式與模型交換資料的介面。原本你在聊天視窗裡提出的要求,也能透過API送出,讓結果進入自己的工作流程。

Google的模型文件列出文字、圖片、音訊、影片與PDF等輸入類型,輸出則是文字。實際串接時,各服務支援哪些輸入格式和參數,仍需分別確認。[3]

產生網頁也屬於文字輸出:HTML、樣式和遊戲邏輯都可以儲存在文字檔案裡,再交給瀏覽器執行。因此,這款模型可以用來嘗試網頁原型;它的圖片理解能力,並不代表這個型號能輸出圖片。[3]

除了這次的遊戲,你也可以嘗試整理通知、分類留言,或從一段文字擷取指定欄位。模型文件也列出分類與簡單資訊擷取等用途,但本文的實測範圍只有這個網頁任務,沒有把其他用途一併算成測試成功。[3]

需求中,我特別寫了幾個容易漏掉的操作條件:

  • 一題只能提交一次答案,重複點擊不能累加分數。
  • 尚未作答時,不能直接跳到下一題。
  • 只練錯題時,題數與滿分要跟著本輪題目改變。
  • 重新挑戰全部題目時,要清空前一輪的分數與作答記錄。
  • 題目、樣式與互動全部放進同一個HTML檔案,不依賴外部圖片或字型。

這些條件有兩個用途:讓模型知道要做什麼,也讓後續測試有明確的預期結果。比方說,一輪答錯3題,進入錯題練習後就應該只有3題、滿分30分,不能繼續顯示100分。

2026年11月2日,我以中文指令透過Crazyrouter的Chat Completions介面送出一次生成請求,模型ID為gemini-2.5-flash-lite。這次回傳HTTP 200,輸出沒有因長度上限而中斷,收到完整回應約花18.1秒。

18.1秒是這一次請求的觀察值,沒有包含後續修正,也不代表日後每次都有相同速度。

分三層檢查Gemini 2.5 Flash-Lite產生的小遊戲

拿到回應後,應該分成三個層次檢查。

檢查層次 要確認的事情 為什麼需要分開看
呼叫結果 是否成功回傳、是否有內容、輸出是否完整 HTTP成功只能說明請求有結果
遊戲規則 題目、答案、計分、重設與錯題練習是否符合需求 能顯示頁面,仍可能算錯分數
實際操作 不同螢幕是否清楚、按鈕是否好點、鍵盤操作是否順暢 程式測試通過不等於裝置體驗已驗收

初版在腳本模擬中已能處理主要計分情境:全對100分,全錯0分,7對3錯70分。進入錯題練習時,也會改成3題、滿分30分。重複選擇同一題沒有再次加分。

但四個細節沒有符合預期:最後一題的按鈕仍表示前往下一題;回顧頁沒有完整解析;全對後缺少明確的無錯題提示;作答回饋的標題沒有直接寫出正確單字。

我在本機修正了這四項,另外補上操作狀態保護,調整窄螢幕樣式和鍵盤處理,沒有再呼叫模型。最後11項虛擬DOM自動測試全部通過,檢查範圍包含作答、計分、重複操作、錯題練習、重新開始和解析顯示。

這裡的虛擬DOM,是模擬網頁元素與互動的測試環境。它不等於已經用真實瀏覽器和手機逐一操作。目前尚未完成真實瀏覽器的視覺、觸控及各種螢幕配置驗收,因此不能承諾所有裝置都有相同表現。

分享的線上版本包含上述本機修正。模型產生的初版與最後交付的作品,必須分開說明。

Gemini 2.5 Flash-Lite的使用入口與API串接設定

模型發布時曾提供Google AI Studio與Vertex AI入口,但使用時要查看目前狀態。截至2026年11月2日,Gemini Developer API文件對2.5系列標示此前活躍使用者的存取限制;Google Cloud頁面另列2026年10月20日的停用安排,並指出Gemini API有自己的生命週期。[2][3][5]

這次採用Crazyrouter API,呼叫前已在當前帳號的模型清單確認型號存在。你可以先查看Gemini 2.5 Flash-Lite模型與串接資訊,再核對自己的帳號是否可以使用。

若使用的工具支援自訂OpenAI相容介面,需要設定以下項目:[4]

欄位 填寫方式
API Key 在Crazyrouter控制台取得自己的呼叫金鑰
Base URL https://api.crazyrouter.com/v1
Model gemini-2.5-flash-lite

Base URL適用於要求填寫基礎位址的工具或SDK。如果自行發送HTTP請求,Chat Completions的完整端點是https://api.crazyrouter.com/v1/chat/completions,使用POST方法與Bearer驗證。請依實際工具需求選擇位址,不要重複拼接路徑。[4]

設定完成後,把題庫、操作規則和單檔輸出要求一併送出。收到內容後,依序確認回應完整、檔案能開啟、規則符合預期。若呼叫失敗,先核對金鑰、端點、模型名稱及帳號可用狀態;若已有回應卻無法完成遊戲,則要回到輸出內容與網頁行為檢查。

API金鑰只保留在自己的工具或伺服器端。玩家不需要金鑰,是因為這次產生網頁的工作已經完成,遊戲運作時沒有再次呼叫模型。

對第一次做小作品的人,我建議把題目範圍縮小,先完成一輪可重現的生成與檢查。能確認答錯3題時滿分會改為30分、重新開始會清空資料,才有依據繼續擴充下一個功能。


實測日期:2026年11月2日。本篇沿用同一個任務的一次中文指令請求與預設題庫;繁體文章不是另一次模型測試。作品經本機修正,11項自動測試未涵蓋真實瀏覽器視覺與觸控表現。線上遊戲保留原始簡體中文介面。

[1] Google:2025年6月17日,Flash-Lite預覽版發布。

[2] Google Developers Blog:2025年7月22日,Flash-Lite穩定版推出。

[3] Google AI for Developers:Gemini 2.5 Flash-Lite模型文件。

[4] Crazyrouter:API文件與請求格式說明。

[5] Google Cloud:模型規格與生命週期。


一名对 AI 领域充满热情的爱好者。平时喜欢关注最新的模型发展,也会自己动手测试不同的 API 和提示词(Prompt)
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共有 2 則留言

nice game

but too easy

👀

Appreciate it! Noted. The next one will be much harder.


一名对 AI 领域充满热情的爱好者。平时喜欢关注最新的模型发展,也会自己动手测试不同的 API 和提示词(Prompt)
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