Geminiの描画とビデオ生成ガイド
pip install google-genai
またはpip install -U google-genai
を実行して、ネイティブの依存関係をインストール(更新)してください。
1️⃣ ネイティブ呼び出しの場合、主にAiHubMixキーとリクエストリンクを内部に渡します。このリンクは通常のbase_url
の書き方とは異なることに注意してください。例を参照してください。
v1
エンドポイントを維持します。
include_thoughts=True
を渡すreasoning_effort
を渡すthinking_budget
を使用して推論予算を制御することで最適な効果を得ることができます。gemini-2.5-flash-preview-04-17
に設定するだけで済みます。budget
(思考予算)によって思考の深さを制御します。範囲は0〜16Kで、現在の転送ではデフォルトの予算1024が使用されており、最適な限界効果は16Kです。inline_data
を使用してアップロードされた20MB未満のマルチメディアファイル(画像、音声、ビデオ)のみをサポートしています。
20MBを超えるマルチメディアはFile API(未サポート)を使用する必要があります。upload_url
を返すために、ステータスの追跡が完了するのを待っています。
generate_content
リクエストごとに、システムは自動的に入力コンテンツのキャッシュを作成します。後続のリクエストが以前のコンテンツと完全に一致する場合、キャッシュが直接ヒットし、前回の推論結果が返され、応答速度が大幅に向上し、トークン消費を節約できる可能性があります。
response.usage_metadata
にcache_tokens_details
フィールドが含まれ、cached_content_token_count
が表示されます。開発者はこれに基づいて、今回のリクエストがキャッシュにヒットしたかどうかを判断できます。
応答フィールドの例(キャッシュヒット時):
キャッシュヒット時、**核心的な結論:**暗黙的なキャッシュは自動ヒットとヒットフィードバックをサポートします。開発者はusage_metadataを通じてヒット状況を判断できます。コスト削減は保証されず、実際の結果はリクエスト構造と使用シナリオによって異なります。response.usage_metadata
は以下の構造を含みます。
tool_choice="auto"
を渡す必要があります。そうしないとエラーが発生します。
usage_metadata
を使用して使用されたトークンを追跡します。そのフィールドは以下の通りです。.usage
を使用して追跡します。フィールドは以下の通りです。