Gemini ネイティブ形式ガイド

APIYI は 公式の Gemini ネイティブ形式（/v1beta generateContent エンドポイント）を完全にサポートしています。base_url を https://api.apiyi.com に向ければ、既存の Gemini コードや公式 SDK がそのままシームレスに移行でき、形式変換は不要です。このページは公式 Google ドキュメント（ai.google.dev/gemini-api/docs、2026 年 6 月時点）に基づいています。すべての例はそのままコピペで使えます。

ネイティブ形式を使う理由

OpenAI互換形式でも Gemini は呼び出せますが、以下はネイティブ専用です:

完全な推論制御: thinking_level (Gemini 3 series) / thinking_budget (2.5 series)、思考サマリー、思考シグネチャ
ネイティブのマルチモーダル Parts: インライン画像 / 音声 / 動画、media_resolution のコスト制御付き — マルチモーダルとコード実行を参照してください
コード実行ツール: code_execution が Python をサンドボックスで実行します
詳細な使用量フィールド: thoughts_token_count、cached_content_token_count など

プレーンテキストのチャットや、複数ベンダーにまたがる単一のコードベースには、代わりに OpenAI互換モードを使用してください。

クイックスタート

Google の公式統合 SDK google-genai を使用してください（旧版の google-generative-ai は 2025年11月30日 (UTC) に提供終了しました）:

pip install google-genai

from google import genai

client = genai.Client(
    api_key="YOUR_API_KEY",  # your APIYI key
    http_options={"base_url": "https://api.apiyi.com"}
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Introduce yourself in one sentence"
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  httpOptions: { baseUrl: 'https://api.apiyi.com' }
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'gemini-3.5-flash',
  contents: 'Introduce yourself in one sentence'
});
console.log(response.text);

curl "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Introduce yourself in one sentence"}]
    }]
  }'

base_url は https://api.apiyi.com（/v1 は含めません）— OpenAI互換形式の https://api.apiyi.com/v1 とは異なります。APIYI key を使用してください。Google AI Studio のキーではありません。

ストリーミング

stream = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Write a short essay on quantum computing"
)

for chunk in stream:
    print(chunk.text, end="", flush=True)

推論制御

Gemini モデルは既定で推論を行い、2 つの世代では異なるパラメータを使用するため、混在させるとエラーになります:

モデル系列	パラメータ	値
Gemini 3 / 3.1 / 3.5	`thinking_level`	`minimal` (Flash ファミリーのみ) / `low` / `high` (既定)
Gemini 2.5	`thinking_budget`	token 上限（例: 0–8192）; 未設定時はモデルが自動制御します

Gemini 3 シリーズモデルに thinking_level と thinking_budget の両方を渡すと エラーになります — どちらか一方を選んでください（3 シリーズでは thinking_level を使用します）。

from google.genai import types

# Gemini 3 series: level-based control
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Prove that the square root of 2 is irrational",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="high")
    )
)

# Gemini 2.5 series: token-budget control
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Simple question, be quick",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0)  # thinking off
    )
)

レベルの選び方: minimal は低レイテンシの簡単なタスク（分類、抽出）に、low は通常のチャットに、high は複雑な推論とコードに適しています。Thinking tokens は 出力レート で課金されるため、レベルが高いほどコストも増えます。

推論サマリーと推論シグネチャ

推論サマリー: include_thoughts=True は推論の要約を返します（part.thought が True になっている部分）
推論シグネチャ: Gemini 3 で導入された暗号化された推論状態です。マルチターン会話（特に関数呼び出し）では、レスポンスからの thought_signature を変更せずに返してください。そうするとモデルは推論チェーンを継続できます。公式 SDK はこれを自動で処理します; 手書きの REST 呼び出しではこのフィールドを削除しないでください — 関数呼び出しを参照してください

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Analyze the time complexity of: def fib(n): return n if n <= 1 else fib(n-1) + fib(n-2)",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="high", include_thoughts=True)
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        print(f"[Thought summary] {part.text}")
    else:
        print(f"[Final answer] {part.text}")

共通設定パラメータ

config（GenerateContentConfig）経由で渡します:

パラメータ	説明
`system_instruction`	システムプロンプト
`temperature`	0–2。Google は Gemini 3 series ではデフォルトの 1.0 を維持することを推奨しています — これを下げると推論品質が低下する可能性があります
`max_output_tokens`	出力上限（thinking tokens を含みます）
`thinking_config`	推論の制御。上記を参照してください
`response_mime_type`	JSON 出力を強制するには `application/json` を設定します
`response_schema`	構造化 JSON 出力のためのスキーマ制約
`tools`	関数宣言 / `code_execution` およびその他のツール
`media_resolution`	マルチモーダル入力のコスト制御。詳細は Multimodal ページを参照してください

使用項目 (usage_metadata)

usage = response.usage_metadata
print(f"Input: {usage.prompt_token_count}")
print(f"Output: {usage.candidates_token_count}")
print(f"Thinking: {usage.thoughts_token_count}")
print(f"Cache hits: {usage.cached_content_token_count}")

項目	説明	課金
`prompt_token_count`	入力 tokens	入力レート
`candidates_token_count`	出力 tokens	出力レート
`thoughts_token_count`	推論 tokens	出力レート — 節約するためにレベルを調整してください
`cached_content_token_count`	キャッシュ済み tokens	公式割引。キャッシュ課金を参照してください
`total_token_count`	合計	—

対応モデルと価格

Model	Input (per 1M tokens)	Output (per 1M tokens)	Notes
`gemini-3.5-flash`	$1.50	$9.00	現行の主力モデル — いくつかのベンチマークで 3.1 Pro を上回り、1M コンテキスト
`gemini-3.1-pro-preview`	$1.80	$10.80	Pro のフラッグシップ
`gemini-3-pro-preview`	$1.80	$10.80	前世代の Pro
`gemini-3-flash-preview`	$0.44	$2.64	軽量で高速
`gemini-3.1-flash-lite`	$0.25	$1.50	超低価格
`gemini-2.5-pro`	$1.25	$10.00	2.5 シリーズの Pro
`gemini-2.5-flash`	$0.30	$2.40	2.5 シリーズの主力モデル
`gemini-2.5-flash-lite`	$0.10	$0.40	最安

一部のモデルには -thinking / -nothinking のエイリアス版（例: gemini-3-flash-preview-nothinking）があり、推論のオン/オフを固定します。リクエストパラメータを変更できないクライアントで便利です。完全な一覧: モデルと価格。

ネイティブ版とOpenAI互換

機能	Geminiネイティブ	OpenAI互換
base_url	`https://api.apiyi.com`	`https://api.apiyi.com/v1`
SDK	`google-genai`	`openai`
推論制御	`thinking_level` / `thinking_budget`	`reasoning_effort`
思考サマリー / シグネチャ	✅	❌
コード実行ツール	✅	❌
メディア入力	ネイティブのインライン Parts (PIL / bytes)	Base64 image_url
キャッシュヒット欄	`cached_content_token_count`	`cached_tokens`

注記

Files API はサポートされていません（client.files.upload()）; メディアはインラインで渡す必要があり、各ファイルは 20MB 未満にしてください — マルチモーダルとコード実行
キャッシュ割引とヒット率の想定: キャッシュ課金

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキストAPI

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ストリーミング

推論制御

推論サマリーと推論シグネチャ

共通設定パラメータ

使用項目 (usage_metadata)

対応モデルと価格

ネイティブ版とOpenAI互換

注記

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​推論サマリーと推論シグネチャ

​共通設定パラメータ

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​対応モデルと価格

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