Gemini API モデル非推奨・移行エラーの対処法

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-pro:generateContent \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]
  }' \
  -v

// テスト用のコード例
 
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
 
const client = new GoogleGenerativeAI({
  apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY,
});
 
async function testModelMigration() {
  try {
    // 新しいモデルを指定
    const model = client.getGenerativeModel({
      model: "gemini-2.0-pro",
    });
 
    const response = await model.generateContent(
      "あなたはどのモデルですか？"
    );
 
    console.log("新モデルのテスト成功:", response.text());
 
    // 重要な機能をテスト
    await testFunctionCalling(model);
    await testImageProcessing(model);
    await testResponseMetadata(response);
  } catch (error) {
    console.error("テスト失敗:", error.message);
  }
}
 
async function testFunctionCalling(model) {
  // 関数呼び出し機能が動作するか確認
  const response = await model.generateContent({
    contents: [
      {
        parts: [
          {
            text: "東京の現在の天気を教えてください",
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [
      {
        functionDeclarations: [
          {
            name: "getWeather",
            description: "指定された都市の天気情報を取得します",
            parameters: {
              type: "object",
              properties: {
                city: {
                  type: "string",
                  description: "都市名",
                },
              },
              required: ["city"],
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });
 
  console.log("関数呼び出し結果:", response);
}
 
async function testImageProcessing(model) {
  // 画像処理機能が動作するか確認
  const fs = require("fs");
  const imageBuffer = fs.readFileSync("test-image.jpg");
  const base64Image = imageBuffer.toString("base64");
 
  const response = await model.generateContent({
    contents: [
      {
        parts: [
          {
            inlineData: {
              mimeType: "image/jpeg",
              data: base64Image,
            },
          },
          {
            text: "この画像に写っているものを説明してください",
          },
        ],
      },
    ],
  });
 
  console.log("画像処理結果:", response.text());
}
 
async function testResponseMetadata(response) {
  // レスポンスメタデータを確認
  console.log("使用トークン数:", response.usageMetadata);
  console.log("モデル:", response.modelVersion);
}
 
testModelMigration();

// 環境変数で新旧モデルを切り替え
 
const targetModel =
  process.env.USE_NEW_MODEL === "true" ? "gemini-2.0-pro" : "gemini-1.5-pro";
 
const model = client.getGenerativeModel({
  model: targetModel,
});

# コード内でモデル名を検索
grep -r "gemini-1.5-pro" src/
 
# 置き換え
sed -i 's/gemini-1.5-pro/gemini-2.0-pro/g' src/**/*.js

// 旧コード（非推奨モデル用）
const response = await model.generateContent({
  contents: [{ parts: [{ text: "Hello" }] }],
  safety_settings: [
    {
      category: "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
      threshold: "BLOCK_NONE",
    },
  ],
});
 
// 新コード（新モデル用）
const response = await model.generateContent({
  contents: [{ parts: [{ text: "Hello" }] }],
  safetySettings: [
    {
      category: "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
      threshold: "BLOCK_NONE",
    },
  ],
});

// レスポンス形式を安全にアクセス
 
function safeGetResponseText(response) {
  // 新フォーマットを試す
  if (response.text && typeof response.text === "function") {
    return response.text();
  }
 
  // 古いフォーマットを試す
  if (response.content && response.content[0]) {
    return response.content[0].parts[0].text;
  }
 
  // フォールバック
  return null;
}

const { countTokens } = require("@google/generative-ai");
 
async function checkTokenCount(text) {
  const model = client.getGenerativeModel({
    model: "gemini-2.0-pro",
  });
 
  const countResult = await model.countTokens(text);
 
  console.log(`入力テキストのトークン数: ${countResult.totalTokens}`);
 
  // モデルの制限を超えないか確認
  if (countResult.totalTokens > 1000000) {
    console.warn("テキストが長すぎます。分割してください。");
    return false;
  }
 
  return true;
}

async function generateWithFallback(prompt, options = {}) {
  const models = ["gemini-3.1-pro", "gemini-3.5-flash"];
  let lastError = null;
 
  for (const modelName of models) {
    try {
      console.log(`${modelName} でリクエストを試行中...`);
 
      const model = client.getGenerativeModel({
        model: modelName,
      });
 
      const response = await model.generateContent({
        contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }],
        ...options,
      });
 
      console.log(`${modelName} で成功`);
      return response;
    } catch (error) {
      lastError = error;
      console.warn(`${modelName} で失敗: ${error.message}`);
      continue;
    }
  }
 
  // すべてのモデルで失敗
  throw new Error(`すべてのモデルで失敗しました: ${lastError.message}`);
}
 
// 使用例
const response = await generateWithFallback(
  "あなたのモデルを教えてください"
);
console.log(response.text());

// ロールバック用の環境変数
const useNewModel = process.env.USE_NEW_MODEL === "true";
 
async function rollback() {
  console.log("古いモデルにロールバック中...");
  process.env.USE_NEW_MODEL = "false";
  // アプリケーションを再起動
  process.exit(0);
}

// audit-models.mjs — リポジトリ内のモデル名を棚卸しし、廃止予定と突き合わせる
import { readdir, readFile } from "node:fs/promises";
import { join, extname } from "node:path";
 
// 廃止予定日（手動メンテ、または deprecations ドキュメントから取得）
const SUNSET = {
  "gemini-3.1-flash-image-preview": "2026-06-25",
  "gemini-3-pro-image-preview": "2026-06-25",
};
 
const MODEL_RE = /gemini-[a-z0-9.\-]+/g;
const SKIP = new Set(["node_modules", ".git", ".next", "dist", "build"]);
 
async function* walk(dir) {
  for (const ent of await readdir(dir, { withFileTypes: true })) {
    if (SKIP.has(ent.name)) continue;
    const p = join(dir, ent.name);
    if (ent.isDirectory()) yield* walk(p);
    else if ([".js", ".mjs", ".ts", ".tsx", ".json"].includes(extname(ent.name))) yield p;
  }
}
 
const hits = new Map(); // model -> Set<file>
for await (const file of walk(process.cwd())) {
  const text = await readFile(file, "utf8");
  for (const m of text.matchAll(MODEL_RE)) {
    if (!hits.has(m[0])) hits.set(m[0], new Set());
    hits.get(m[0]).add(file);
  }
}
 
const today = new Date();
let risk = 0;
for (const [model, files] of [...hits].sort()) {
  const sunset = SUNSET[model];
  const days = sunset ? Math.ceil((new Date(sunset) - today) / 86400000) : null;
  const flag = days != null && days <= 30 ? `⚠️ 残り${days}日 (${sunset})` : "";
  if (flag) risk++;
  console.log(`${model.padEnd(36)} ${files.size}箇所 ${flag}`);
}
process.exit(risk > 0 ? 1 : 0);

// config/models.mjs — モデル名は必ずここ経由で参照する
export const MODELS = {
  draft: "gemini-3.5-flash",   // 下書き・分類など高頻度・低コスト用途
  finalize: "gemini-3.1-pro",  // 仕上げ・推論が必要な用途
};