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このページでは、2026年6月の実地テストで検証済みのAPIYI上のGeminiモデルで、Web検索(Google Search による Grounding)を使用する方法を説明します(3モデル × 2モード × 複数のツール宣言、21件の記録済みリクエスト)。基本的なネイティブ形式のセットアップについては、まず Gemini Native Calls をご覧ください。

要点

APIYI の Gemini ネイティブエンドポイントは、Google 公式のウェブ検索を完全にサポートしています: /v1beta generateContent を google_search ツール付きで使用してください。gemini-3.5-flash、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3.1-pro-preview は、いずれも実際にウェブを検索し、最新の出典付き情報を返すことが確認されました。デフォルトグループのキーはそのまま使えます - 特別な有効化は不要です。
OpenAI互換モード(/v1/chat/completions)はウェブ検索をサポートしていません。 テストでは、web_search_options、そのまま渡した google_search、および tools: [{"type": "web_search"}] の3つの宣言はいずれも HTTP 200 を返しましたが、静かに無視されました。モデルは単に学習データから回答しただけです。「エラーが出ない」ことを「検索できた」とはみなさないでください - 下の確認方法を参照してください。

実運用での利用可否(テストデータ、2026-06-11)

モデルの選択: レイテンシ重視で高頻度の呼び出しには gemini-3.1-flash-lite を選びます(約5秒); 検索の広さと回答品質を重視するなら gemini-3.5-flash を選びます(複数クエリによる相互検証が可能ですが、推論コストとレイテンシは高めです — 課金を参照してください)。

クイックスタート

cURL

Python (google-genai SDK)

検索が実際に実行されたことを確認する方法

成功すると、candidates[0].groundingMetadata には以下のフィールドが含まれます。これらが存在しない場合、検索は実行されていません: コントロールグループの参照: 同じ質問をツールなしで尋ねると、モデルは一貫して「私の知識は 2025 年 1 月で終わっているため、最新ニュースは提供できません」と回答しました。ツールありでは、学習のカットオフ後に実際に起きた出来事を正確に報告しました。

課金(重要)

Web search にはツール呼び出し料金が発生し、2つの要素で構成されます:
Web を根拠にした Q&A 1回あたりの参考総コスト(search fee + tokens): flash-lite ≈ $0.03; 3.5-flash ≈ $0.08–0.16; 3.1-pro-preview ≈ $0.06。コストを抑えるには、prompt で検索動作を制限する(例: 「検索は最大2回まで」)か、検索回数が少ない model を選んでください。
料金が免除される場合があります: 公式 Gemini API には無料の検索クォータがあります(Gemini 3 シリーズ: 月5,000 prompt まで無料、その後は $14/1K searches)。上流の call が無料クォータ内に収まる場合、その call の search fee は免除されることがあります(testing では search fee が発生しない call 全体を確認しました)。料金が請求される場合は、上の表に従います。コンソールの課金詳細が正です。

注意事項

  1. ネイティブエンドポイントを使用する必要があります: OpenAI互換モードでのすべての search 宣言は、エラーなく黙って無視されます。OpenAI-SDK プロジェクトでは、google-genai SDK に切り替えてください(base_urlhttps://api.apiyi.com に設定し、/v1 は使わないでください)。
  2. groundingMetadata を真実のソースとして扱ってください: テストでは、flash-lite が時々(4回に1回)groundingMetadata を返さないことがありました。厳密なシナリオでは、フィールドの存在を検証し、欠けている場合は再試行してください。
  3. thinking モデルには十分な maxOutputTokens を与えてください(少なくとも 4096 を推奨します): 3.5-flash / 3.1-pro-preview は grounding 時に 1,900~4,900 の thinking token を消費します。上限が小さいと回答が途中で切れます。
  4. {"google_search": {}} と camelCase の {"googleSearch": {}} の両方が使えます。旧式の google_search_retrieval は Gemini 1.5 時代のものです — 現在のすべてのモデルでは google_search を使用してください。
  5. Web search は、URL Context などの他のツールと組み合わせることができます(Google 公式ドキュメント: ai.google.dev/gemini-api/docs/google-search)。

FAQ

Q: 答えが本当にウェブを使ったものか、どう確認できますか? A: candidates[0].groundingMetadata が存在し、webSearchQueries が空でなく、groundingChunks にソースURIが含まれていることを確認してください。これらの項目がなく、答えのテキストだけがある場合は、モデルが訓練データから回答したことを意味します。 Q: 別のグループや特別なキーは必要ですか? A: いいえ。Geminiモデルでは、デフォルトグループのキーでウェブ検索を直接呼び出せます(OpenAI の web search と同じです。Claude のネイティブ検索とは異なり、こちらは ClaudeOfficial のベータグループが必要です)。 Q: 検索回数はどう確認しますか。また、モデルによって変わりますか? A: groundingMetadata.webSearchQueries の長さを数えてください。同じ質問でもかなり変わります。pro-preview は 1、flash-lite は 2、3.5-flash は 4〜7 です。 Q: どのモデルが対応していますか? A: gemini-3.5-flash、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3.1-pro-preview は確認済みです。その他の Gemini 2.5+ モデルも、原則として google_search ツールをサポートしているはずです。ただし、依存する前に上の FAQ の確認手順を実行してください。

関連ドキュメント

Gemini ネイティブ呼び出し

google-genai SDK のセットアップ、ストリーミング、thinking 制御

Gemini 関数呼び出し

カスタムツール呼び出し、ウェブ検索と組み合わせ可能