Gemini API は、Gemini、Veo、Nano Banana などを使用して、プロンプトから運用までを最速で実現します。これらの生成モデルをアプリケーションに統合して、テキストや画像の生成、マルチモーダル入力の分析、会話型エージェントの構築を行うことができます。
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="Explain how AI works in a few words",
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
await main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3.8-flash",
genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
nil,
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result.Text())
}
Java
package com.example;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
public class GenerateTextFromTextInput {
public static void main(String[] args) {
Client client = new Client();
GenerateContentResponse response =
client.models.generateContent(
"gemini-3.8-flash",
"Explain how AI works in a few words",
null);
System.out.println(response.text());
}
}
C#
using System.Threading.Tasks;
using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
public class GenerateContentSimpleText {
public static async Task main() {
var client = new Client();
var response = await client.Models.GenerateContentAsync(
model: "gemini-3.8-flash", contents: "Explain how AI works in a few words"
);
Console.WriteLine(response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
}
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works in a few words"
}
]
}
]
}'
モデルの紹介
すべて表示Gemini 4 Argon New
100 万トークンの共有コンテキスト ウィンドウと最大 100 万トークンの長いデコードを備えた、Google の主力推論モデル。
Gemini 3.6 Flash New
速度とインテリジェンスのバランスが取れた最新モデルで、エージェント タスクとマルチモーダル タスクで高いパフォーマンスを発揮します。
Gemini 3.8 Flash TTS New
表現力豊かな演技、カスタム音声デザイン、ボイス レプリケーションを備えたスタジオ品質の Text-to-Speech モデル。
Gemini 3.5 Flash-Lite New
低レイテンシ、高スループットのサブエージェント タスク向けに最適化された、大量のデータを処理するコスト重視のモデル。
Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3 シリーズのパフォーマンスと品質を備えた、大量のデータを処理するコスト重視のモデル。
Gemini 3 Flash
わずかな費用で大規模なモデルに匹敵する最先端のパフォーマンス。
Nano Banana
画像の生成と編集のための最先端モデル。
Veo 3.1
ネイティブ音声に対応した、Google の最先端の動画生成モデル。
Gemini Robotics
Gemini のエージェント機能をロボット工学に導入し、現実世界での高度な推論を可能にする視覚言語モデル(VLM)。
機能の概要
ネイティブ画像生成(Nano Banana)
Gemini 2.5 Flash Image を使用して、コンテキストを高度に認識した画像をネイティブに生成、編集できます。
ロング コンテキスト
Gemini モデルに数百万トークンを入力し、非構造化画像、動画、ドキュメントから理解を得ます。
構造化出力
Gemini が JSON(自動処理に適した構造化データ形式)で応答するように制約します。
関数呼び出し
Gemini を外部 API やツールに接続して、エージェント ワークフローを構築します。
Veo 3.1 による動画生成
Google の最先端モデルを使用して、テキストまたは画像のプロンプトから高品質の動画コンテンツを作成します。
Live API を使用した音声エージェント
Live API を使用して、リアルタイムの音声アプリケーションとエージェントを構築します。
ツール
Google 検索、URL コンテキスト、Google マップ、コード実行、パソコンの使用などの組み込みツールを使用して、Gemini を世界に接続します。
ドキュメントの理解
完全なマルチモーダル理解またはその他のテキストベースのファイル形式を使用して、最大 1,000 ページの PDF ファイルを処理します。
思考
思考能力が複雑なタスクやエージェントの推論をどのように改善するかを説明します。