Gemini API で構築する

Google の最大かつ最も高性能な AI モデルをアプリに簡単に統合できます

Google AI Studio で API キーを取得するをご覧ください。 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> API ドキュメントを読む

5 分未満で構築を開始 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder">

提供中

200 万トークン

Gemini 1.5 Pro 史上最長のコンテキストウィンドウをご確認ください。Google AI Studio で Gemini API を構築してテストします。

Google AI Studio で試すをご覧ください。

複数の Gemini サイズ
で、比類のない汎用性

提供中

フラッシュ

多様なタスクで優れたパフォーマンスを発揮する、最速のマルチモーダルモデル。

詳細

提供中

Pro

さまざまな推論タスクに対応する機能を備えた、最もパフォーマンスの高いマルチモーダルモデル。

詳細

プレビューへのアクセス

Ultra

大規模で非常に複雑なタスク向けの Google 最大のマルチモーダルモデル。

詳細

プレビューへのアクセス

Nano

エッジでのコンピューティング用に構築された Google の最も効率的なモデル。

詳細

        import google.generativeai as genai
        import PIL.Image
        import os

        genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
        img = PIL.Image.open('path/to/image.png')

        model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
        response = model.generate_content(["What is in this photo?", img])
        print(response.text)

        const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
        const fs = require("fs");
        const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);

        async function run() {
          const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
          const result = await model.generateContent([
            "What is in this photo?",
            {inlineData: {data: Buffer.from(fs.readFileSync('path/to/image.png')).toString("base64"),
            mimeType: 'image/png'}}]
          );
          console.log(result.response.text());
        }
        run();

        curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${GOOGLE_API_KEY} \
          -H 'Content-Type: application/json' \
          -d '{
          "contents":[{
            "parts":[
              {"text": "What is this picture?"},
                {"inline_data": {
                          "mime_type":"image/png",
                          "data": "'"$(base64 -i 'path/to/image/image.png')"'"
                          }}
                      ]}
                  ]
              }'

        import "github.com/google/generative-ai-go/genai"
        import "google.golang.org/api/option"

        ctx := context.Background()
        client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")))
        model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

        resp, err := model.GenerateContent(
          ctx,
          genai.Text("What's in this photo?"),
          genai.ImageData("jpeg", imgData))

        val model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

        val response = model.generateContent(content {
          text("What's in this photo?")
          image(ingredientsBitmap)
        })

        let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash")

        let response = try await model.generateContent("What's in this photo?", image)

        final model = GenerativeModel(model: "gemini-1.5-flash", apiKey: apiKey);

        final response = await model.generateContent([
          Content.text("What's in this photo?"),
          Content.data("image/png", imageBytes),
        ]);

Google AI Studio で API キーを取得するをご覧ください。