すべての記事
Gemini 2.5 Pro × FastAPI: プロダクション対応AIバックエンドの実装ガイド
Gemini 2.5 Pro APIとFastAPIを組み合わせ、ストリーミング・レート制限・Function Calling・Dockerデプロイまで網羅したプロダクション対応AIバックエンドの構築方法を徹底解説します。
Google Personal Intelligence × Gemini API — パーソナライズされた AI 体験を構築する
Google が全米展開した Personal Intelligence を Gemini API と統合し、ユーザーの Gmail、Google Photos、カレンダーなどのデータに基づくパーソナライズされた AI 体験を構築する方法を解説。
Gemini API のコストを送信前に見積もる — count_tokens 実践とトークン最適化
Gemini API の count_tokens でリクエスト前にトークン数とコストを把握し、キャッシュやモデル選択で費用を最適化する実践的な方法をまとめます。
Gemini マルチモーダルドキュメント処理 高度ガイド — PDF解析・表抽出・契約書自動審査
Gemini APIのマルチモーダル機能を使った高度なドキュメント処理ガイド。PDF全文解析・表とグラフの構造抽出・複数ドキュメントの横断比較・契約書・請求書・決算書の自動審査まで。File API・context cachingとの組み合わせ実装例付き。
Gemini Code Execution API — AIにコードを書かせて実行する
Gemini Code Execution APIの使い方。AIが生成したコードを安全に実行し、数学計算、データ処理、複雑な分析をAIに任せる方法を解説します。
Gemini 1Mトークン長文コンテキスト — 大規模ドキュメント処理の実装パターン
Gemini 2.5 Proの100万トークンコンテキストを最大活用するための実装戦略。コンテキストキャッシュ、チャンク処理、RAG比較、コスト最適化まで。PDFコーパス・コードベース分析の実装例付き。
Geminiのファインチューニング：ドメイン特化型モデルの構築
Geminiファインチューニングの完全ガイド。データセット準備、訓練戦略、評価指標、本番運用まで、カスタムAI構築のための実践的アプローチ
Gemini API のログを「結果が残ったか」で読み直す — ログ＆データセットの実運用メモ
Gemini API のログ＆データセット機能を、トークン数やレイテンシではなく『その出力が公開まで残ったか』という結果起点で使う方法を、個人開発の実運用メモとしてまとめます。コスト上限とAPIキーの点検まで一続きで扱います。
Gemini API クイックスタート — Python/TypeScriptで始める
Gemini APIをPythonとTypeScriptで実装する方法を詳しく解説。SDKのインストールから応答処理まで、実装に必要な全知識をカバーします。