Gemini Developer API

Gemini API キーを取得して、数分で最初の API リクエストを実行できます。

PythonNode.jsREST
from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Explain how AI works",
)

print(response.text)

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.0-flash" });

const prompt = "Explain how AI works";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "Explain how AI works"}]
    }]
   }'

モデルについて

Google AI Studio で Gemini を使用する

2.0 Flash

次世代の機能と強化された機能を備えた最新のマルチモーダル モデル

2.0 Flash-Lite

最も高速で費用対効果の高いマルチモーダル モデル。高頻度のタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

2.0 Pro

さまざまな推論タスク向けの特徴量を備えた、Google の最高性能のマルチモーダル モデル

API の確認

長いコンテキストを確認する

数百万のトークンを Gemini モデルに入力し、非構造化の画像、動画、ドキュメントから理解を導き出します。

ファインチューニングでタスクを解決する

Gemini モデルの動作を変更して、特定のタスクに適応し、データを認識し、問題を解決します。独自のデータでモデルを調整して、本番環境のデプロイの堅牢性と信頼性を高めます。

構造化出力を生成する

Gemini が自動処理に適した構造化データ形式である JSON で応答するように制約します。

Gemini API で構築を開始する

ご利用開始