Gemini APIの基本から実装方法まで初心者向けに解説。APIキーの取得手順、Pythonでのサンプルコード、料金体系、よくあるエラーの対処法まで、GoogleのAIをシステムに組み込むための完全ガイドです。
「Gemini APIを使ってみたいけど、何から始めればいいの？」
「無料でAI開発を試してみたい」
このような疑問を持っている方は多いのではないでしょうか。
Gemini APIは、Googleが提供する生成AIをシステムに組み込むためのインターフェースです。本記事では、APIキーの取得から実装方法まで、初心者向けにわかりやすく解説します。
Gemini APIは、Googleが開発した生成AI「Gemini」を、自分のアプリやサービスから利用するためのインターフェースです。
ChatGPTのように文章を生成したり、質問に回答したりするAI機能を、自社のシステムやWebサービスに組み込むことができます。
Gemini APIを使用すると、以下のようなことが可能です。
ChatGPT APIと比べて、何が違うんですか？
Gemini APIの最大の特徴は、無料枠が充実していることです。個人開発やテスト段階であれば、ほぼ無料で利用できます。また、Googleアカウントさえあればすぐに始められる手軽さも魅力ですよ。
Gemini APIでは、用途に応じて複数のモデルを選択できます。
| モデル | 特徴 | 用途 |
|---|---|---|
| Gemini 1.5 Flash | 高速・低コスト | 簡単な質問応答、チャットボット |
| Gemini 1.5 Pro | 高性能・長文対応 | 複雑な分析、長文処理 |
| Gemini 2.0 Flash | 次世代高速モデル | マルチモーダル処理 |
Gemini APIの料金は、トークン（テキストの単位）に基づいて計算されます。
Gemini APIには、開発者向けの無料枠が用意されています。
無料枠の主な制限：
個人開発やテスト用途であれば、この無料枠で十分に利用できます。
無料枠を超える場合は、従量課金制となります。
Gemini 1.5 Flash（2024年12月時点）：
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力（128Kトークンまで） | $0.075 / 100万トークン |
| 出力（128Kトークンまで） | $0.30 / 100万トークン |
| 入力（128K超） | $0.15 / 100万トークン |
| 出力（128K超） | $0.60 / 100万トークン |
Gemini 1.5 Pro：
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力（128Kトークンまで） | $1.25 / 100万トークン |
| 出力（128Kトークンまで） | $5.00 / 100万トークン |
| 入力（128K超） | $2.50 / 100万トークン |
| 出力（128K超） | $10.00 / 100万トークン |
ChatGPT APIと比較すると、Gemini APIは全体的に低価格です。特にGemini 1.5 Flashは非常にコストパフォーマンスが高く、多くのユースケースで最初の選択肢としておすすめです。
Gemini APIを活用したシステム開発を支援 
Gemini APIを使用するには、まずAPIキーを取得する必要があります。Googleアカウントがあれば、数分で取得できます。
Google AI Studio（https://aistudio.google.com/）にアクセスし、Googleアカウントでログインします。
1. 左サイドバーの「Get API Key」をクリック
2. 「Create API Key」をクリック
3. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択
4. APIキーが生成されるのでコピーして保存
注意点：
取得したAPIキーが正しく動作するか確認します。Google AI Studio内で簡単なプロンプトを送信して、レスポンスが返ってくることを確認しましょう。
ここからは、実際にPythonでGemini APIを使用する方法を解説します。
まず、Google Generative AIライブラリをインストールします。
“`bash
pip install google-generativeai
“`
最もシンプルな使用例です。
“`python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=”YOUR_API_KEY”)
model = genai.GenerativeModel(“gemini-1.5-flash”)
response = model.generate_content(“生成AIとは何ですか？100字以内で説明してください。”)
print(response.text)
“`
複数のやり取りを記憶する会話形式の実装です。
“`python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=”YOUR_API_KEY”)
model = genai.GenerativeModel(“gemini-1.5-flash”)
chat = model.start_chat(history=[])
response1 = chat.send_message(“こんにちは！自己紹介をお願いします。”)
print(“Gemini:”, response1.text)
response2 = chat.send_message(“AIの活用事例を3つ教えてください。”)
print(“Gemini:”, response2.text)
response3 = chat.send_message(“1つ目についてもっと詳しく教えてください。”)
print(“Gemini:”, response3.text)
“`
AIの振る舞いを制御するシステムプロンプトを設定できます。
“`python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=”YOUR_API_KEY”)
model = genai.GenerativeModel(
“gemini-1.5-flash”,
system_instruction=”あなたは親切なカスタマーサポート担当者です。丁寧な言葉遣いで、初心者にもわかりやすく説明してください。”
)
response = model.generate_content(“返品の方法を教えてください。”)
print(response.text)
“`
出力の特性を調整するパラメータを設定できます。
“`python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=”YOUR_API_KEY”)
model = genai.GenerativeModel(“gemini-1.5-flash”)
generation_config = genai.GenerationConfig(
temperature=0.7, # 創造性（0.0〜1.0）
max_output_tokens=500, # 最大出力トークン数
top_p=0.9, # 確率の累積しきい値
top_k=40 # 考慮する候補数
)
response = model.generate_content(
“新しいスマートフォンのキャッチコピーを考えてください。”,
generation_config=generation_config
)
print(response.text)
“`
Pythonライブラリを使わず、REST APIで直接リクエストを送ることもできます。
“`
POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY
“`
“`bash
curl -X POST \
-H “Content-Type: application/json” \
-d ‘{
“contents”: [{
“parts”: [{
“text”: “こんにちは、自己紹介してください。”
}]
}]
}’ \
“https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY”
“`
“`javascript
const API_KEY = “YOUR_API_KEY”;
const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${API_KEY}`;
async function callGemini(prompt) {
const response = await fetch(API_URL, {
method: “POST”,
headers: {
“Content-Type”: “application/json”,
},
body: JSON.stringify({
contents: [{
parts: [{ text: prompt }]
}]
})
});
const data = await response.json();
return data.candidates[0].content.parts[0].text;
}
// 使用例
callGemini(“生成AIとは何ですか？”)
.then(result => console.log(result))
.catch(error => console.error(error));
“`
Gemini APIを使用する際によく遭遇するエラーと、その対処法を紹介します。
原因：
対処法：
原因：
対処法：
原因：
対処法：
原因：
対処法：
エラーが出たとき、どこを見れば原因がわかりますか？
レスポンスのステータスコードとエラーメッセージを確認することが大切です。また、Google AI Studioの管理画面で、APIの使用状況やエラーログを確認することもできますよ。
Gemini APIは、様々なビジネスシーンで活用できます。
製品FAQやマニュアルを基に、顧客からの問い合わせに自動対応するチャットボットを構築できます。
ブログ記事の下書き、SNS投稿の作成、メールテンプレートの生成など、コンテンツ制作を効率化できます。
データを入力して、分析結果のサマリーやレポートを自動生成させることができます。
WebサイトやドキュメントのAI翻訳に活用できます。
社内文書をRAGと組み合わせて、自然言語で情報検索できるシステムを構築できます。
Gemini APIの特徴をまとめると以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 提供元 | Google（Alphabet） |
| 主な特徴 | 無料枠が充実、低コスト、マルチモーダル対応 |
| 料金体系 | 無料枠あり + 従量課金 |
| 主なモデル | Gemini 1.5 Flash（高速）、Gemini 1.5 Pro（高性能） |
| 実装方法 | Python SDK、REST API |
| 主な用途 | チャットボット、コンテンツ生成、データ分析 |
Gemini APIは、無料枠の充実と低コストが特徴で、AI開発を始めるのに最適な選択肢です。本記事で紹介したコードをベースに、まずは小さなプロジェクトから始めてみてください。
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