Gemini API は、Gemini、Veo、Nano Banana などを使用して、プロンプトから本番環境への移行を最速で実現する手段です。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-4-argon",
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-4-argon",
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-4-argon",
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-4-argon",
"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-4-argon", 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-4-argon: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 のフラッグシップ推論モデル。
Gemini 3.6 Flash 新機能
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。エージェント タスクとマルチモーダル タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
Gemini 3.8 Flash TTS 新規
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テキスト読み上げモデル。
Gemini 3.5 Flash-Lite 新機能
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、大量の処理に対応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、大量のトラフィックをコスト重視で処理するモデル。
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を実現します。
Nano Banana
最先端の画像生成および編集モデル。
Gemini Omni Flash
Google の最先端の動画生成および編集モデル。
Gemini Robotics
Gemini のエージェント機能をロボティクスに導入し、物理世界での高度な推論を可能にする視覚言語モデル(VLM)。
機能を確認する
ネイティブ画像生成(Nano Banana)
Gemini 2.5 Flash Image を使用して、コンテキストに沿った画像をネイティブに生成、編集できます。
長いコンテキスト
数百万のトークンを Gemini モデルに入力し、非構造化画像、動画、ドキュメントから理解を導き出します。
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限します。
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。
Gemini Omni Flash による動画生成
Google の最先端モデルを使用して、テキストや画像のプロンプトから高品質な動画コンテンツを作成できます。
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、コンピュータ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で、最大 1,000 ページの PDF ファイルを処理します。
思考中
思考機能によって、複雑なタスクやエージェントの推論がどのように向上するかをご覧ください。