このガイドでは、既存の Gemini API アプリケーションのロギングを有効にするために必要なすべての情報を提供します。このガイドでは、Google AI Studio ダッシュボードで既存のアプリケーションまたは新しいアプリケーションのログを表示して、モデルの動作とユーザーがアプリケーションを操作する方法を把握する方法について説明します。ロギングを使用して、デバッグを行い、必要に応じて使用状況に関するフィードバックを Google と共有して、デベロッパーのユースケース全体で Gemini の改善に役立てます。*
OpenAI 互換性エンドポイントを介して行われた呼び出しを含め、すべての GenerateContent API 呼び出しと StreamGenerateContent API 呼び出しがサポートされています。
1. Google AI Studio でロギングを有効にする
始める前に、所有している課金が有効なプロジェクトがあることを確認してください。
- Google AI Studio でログページを開きます。
- プルダウンからプロジェクトを選択し、有効ボタンを押して、デフォルトですべてのリクエストのロギングを有効にします。
ロギングは、すべてのプロジェクトまたは特定のプロジェクトに対して有効または無効にできます。これらの設定は、Google AI Studio でいつでも変更できます。
2. AI Studio でログを表示する
- AI Studio に移動します。
- ロギングを有効にしたプロジェクトを選択します。
- ログがテーブルに新しい順に表示されます。
エントリをクリックすると、リクエストとレスポンスのペアが全画面表示されます。プロンプトの全文、Gemini からの回答の全文、前のターンのコンテキストを確認できます。各プロジェクトのデフォルトのストレージ上限は 1,000 個のログです。データセットに保存されていないログは 55 日後に期限切れになります。プロジェクトが保存容量の上限に達すると、ログの削除を促すメッセージが表示されます。
3. データセットをキュレートして共有する
- ログテーブルの上部にあるフィルタバーで、フィルタするプロパティを選択します。
- フィルタリングされたログビューで、チェックボックスを使用して、すべてのログまたは一部のログを選択します。
- リストの上部に表示される [データセットを作成] ボタンをクリックします。
- 新しいデータセットにわかりやすい名前と説明（省略可）を付けます。
- 作成したデータセットと、厳選されたログのセットが表示されます。
データセットは、さまざまなユースケースに役立ちます。
- チャレンジ セットのキュレーション: AI の改善を希望する領域を対象とした今後の改善を推進します。
- サンプルセットをキュレートする: たとえば、実際の使用状況からサンプルを取得して別のモデルからレスポンスを生成したり、デプロイ前のルーチン チェック用のエッジケースのコレクションを作成したりします。
- 評価セット: 重要な機能の実際の使用状況を表すセット。他のモデルやシステム指示のイテレーションとの比較に使用されます。
データセットをデモンストレーション例として共有することを選択すると、AI 研究、Gemini API、Google AI Studio の進歩に貢献できます。これにより、さまざまなコンテキストでモデルを改良し、多くの分野やアプリケーションでデベロッパーにとって有用な AI システムを作成できます。
次のステップとテスト内容
ロギングを有効にしたら、次のことを試してください。
- セッション履歴を使用したプロトタイプ: AI Studio Build を活用してバイブコードアプリを作成し、API キーを追加してユーザーログの履歴を有効にします。
- Gemini Batch API を使用してログを再実行する: Gemini Batch API を介してログを再実行し、データセットを使用してレスポンスのサンプリングを行い、モデルまたはアプリケーション ロジックを評価します。
互換性
現在、次のロギングはサポートされていません。
- Imagen と Veo
- 動画、GIF、PDF を含む入力