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Gemini API の count_tokens 推定と実課金トークン数がズレる5つの原因 — 個人開発者向け原因切り分けと再計算パターン
「count_tokens で 1,200 と出たのに、Cloud Console を見たら 4,800 トークン課金されていた」— このズレ、私もハマりました。Thinking・ツール・マルチモーダル・キャッシュの観点から原因を切り分け、見積もりを実課金に近づける再計算パターンを紹介します。
Gemini APIの『contents must alternate between user and model』エラーが消えない理由と直し方
Gemini API で頻発する『contents must alternate between user and model』エラーの正体と、role 順序・assistant 表記・Function Calling 履歴の落とし穴を、すぐ使える修正コード付きで解説します。
Gemini API で会議音声から話者を識別する — 簡易ダイアリゼーションの実装ガイド
会議録音やポッドキャストの音声から「誰が話したか」を Gemini API のマルチモーダル音声理解で識別する方法です。話者ラベルつき JSON を返す最小構成のコード、結果を底上げする3つのプロンプトの工夫、専用ツールとの使い分けを解説します。
電話を受けるAIを本番投入する:Gemini Live API × Twilio Media Streams で構築する電話応答エージェント
Twilio Voice と Gemini Live API を WebSocket で橋渡しし、電話に出る AI 音声エージェントを本番運用するための実装手順・割り込み処理・Function Calling・コスト試算までを完全コード付きで解説します。
Gemini API の構造化出力を本番品質まで引き上げる設計図
Gemini API の構造化出力を本番アプリで安定稼働させる設計図です。人間にも読みやすいスキーマ設計、required の明示的な管理、階層を深くしすぎない原則、エラー時の振る舞い制御、大規模スキーマを扱う階層分割パターンまで体系化しました。
Gemini API に個人情報を渡してしまう前に — PII マスキング・監査ログ・運用設計の本番実装ガイド
ユーザーから受け取ったテキストをそのまま Gemini API に渡していませんか。個人情報の検出・マスキング・監査ログまで含めた、コンプライアンス審査に通る本番運用設計を、実装コードと運用判断の両面から解説します。
@google/genai 移行で詰まりやすい7つのエラーと解決策
@google/generative-ai から @google/genai へ移行するときに高確率で踏むエラーを、実例コードと修正パターン付きで整理しました。Node.js / TypeScript の本番コードで詰まらないための実践ガイドです。
Gemini で組む LLM-as-Judge 評価パイプライン — 本番運用に耐える設計と実装
Gemini 2.5 Pro / 3 Pro を判定者(ジャッジ)として使い、本番品質の LLM 出力評価パイプラインを構築するための実装ガイド。Pointwise / Pairwise 評価・バイアス対策・人手相関の測定・コスト最適化までをコード付きで解説します。
Gemini API に画像を渡しても「画像が見えません」と返るときの診断と対処
Gemini API に画像を入力したのに『画像は添付されていません』と返ってくる現象の原因を、mime_type・サイズ・SDK差・モデル選択の4視点で切り分け、コピペで動く修正コードまで一気通貫で解説します。
Gemini API の maxOutputTokens と stopSequences で出力を精密制御する
Gemini API の maxOutputTokens と stopSequences を組み合わせて、応答長を狙い通りにコントロールする方法を実装パターンとともに解説します。途中で切れる、長すぎる、JSON が壊れる、を一気に解決します。
Gemini API × TanStack Query でストリーミングUI を本番運用する — キャンセル・再試行・キャッシュ整合の設計
TanStack Query は通常の REST/JSON 用に最適化されており、ストリーミング応答との相性は素直ではありません。 Gemini API のSSEを TanStack Query で扱う際の落とし穴と、本番運用に耐える設計パターンを解説します。
Gemini API × Inngest で耐障害性の高いAIワークフローを構築する本番運用ガイド
Gemini API のレート制限・タイムアウト・部分失敗に強いワークフローを、Inngest の durable execution で組む本番ガイドです。最小構成から fan-out / fan-in の並列処理、人間の承認待ち、予算ガードレール、dead-letter と監視まで進めます。