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Context Caching を入れたのに Gemini の請求が減らなかったとき — 命中率を計測して立て直す運用メモ
Context Caching を有効化したのに Gemini API の請求がほとんど減らないとき、命中率と書き込みコストの回収点を usage_metadata から計測し、TTL チャーンと断片化を切り分けて段階的に立て直す運用メモです。
Managed Agents を本番に上げる前に、固定シナリオで挙動を測る — 非決定的なエージェントに回帰スイートと段階昇格を敷く
公開プレビューの Managed Agents は隔離サンドボックスで自律的に動く分、プロンプトや設定を少し変えただけで挙動が静かにずれます。単発プロンプトのように出力を一度突き合わせるだけでは足りません。固定シナリオを何度も回して合格率で測る回帰ハーネスと、影→カナリア→全面の段階昇格、逸脱時の自動ロールバックまでを、動く Python とともに設計します。
取り込んだのに一度も引かれない資料 — File Search ストアを引用ログで棚卸しする隔離つき剪定設計
File Search ストアに積んだドキュメントの多くは一度も引用されないまま費用と検索精度を蝕みます。grounding metadata から引用ログを取り、一度も引かれない資料を隔離期間つきで安全に剪定する運用設計を、動くコードとともに解説します。
Omni Flash で動画理解を1パスに畳む — フレーム抽出前提の構成をどこで手放すか
Omni Flash の公開プレビューで、ffmpeg のフレーム抽出と個別呼び出しに頼っていた動画理解を1回のネイティブ呼び出しへ畳む最小構成と、フレーム抽出を残すべき境界を実測ベースで整理します。
Nano Banana 2 Lite で大量画像生成のコストを設計する — 実測で使い分けを決める
最速・最安の画像モデル Nano Banana 2 Lite を大量生成の現場に組み込むコスト設計メモです。1枚あたりコストを式で持つ考え方、品質モデルと組み合わせる二層構成、静かなリトライにしない失敗の扱い、移行と廃止スケジュールの見方まで実測を交えて書きます。
Nano Banana 2 Lite で大量画像生成のコストを二段に分ける — 一次生成と本番レンダを切り離した設計メモ
Nano Banana 2 Lite を一次生成に、標準の Nano Banana 2 を採用後の本番レンダに回す二段構成のコスト設計メモです。一次生成・採用判定・本番レンダの三工程への分割、最小の Python ルーター実装、Lite に寄せすぎない線引きを共有します。
アプリに会話翻訳を組み込む — Live API で音声から音声へ、遅延と切断に耐える設計
Gemini 3.5 Live Translate と Live API で、音声から音声への会話翻訳をアプリに組み込む設計をまとめました。セッション寿命・言語の自動切り替え・遅延バジェット・ストリーミング課金の勘所を、動くコードとともに整理しています。
使っているモデルの廃止予告だけを拾う — url-context に公式チェンジログを読ませる仕組み
画像モデルの停止を公開3日前に知って肝を冷やしました。url-context に公式チェンジログを直接読ませ、自分が実際に使っているモデルの廃止予告だけを構造化して差分通知する仕組みを、そのまま動く Python と運用で削った過検知の調整まで含めて組み立てます。
Managed Agents を並列で回すと同じリポジトリを奪い合う ― 隔離サンドボックスに効く外部リースとフェンシング
Managed Agents は実行ごとに隔離サンドボックスが立つため、複数実行が同じリポジトリやレコードに同時に触れてもローカルロックが効きません。外部リースとフェンシングトークンで単一実行を保証する実装をまとめました。
Gemini API の英語出力に日本語が『たまに』混ざるとき — 混入率を計測して段階的に締める運用メモ
英語出力を指示したGemini APIが、100回に数回だけ日本語を混ぜてくる——この『たまに』を止められない本当の理由と、混入率をSLOとして計測し、段階的リカバリで本番品質まで締める運用パターンを実装コード付きで整理します。
一晩のバッチで静かに落ちた数十件をどう拾うか — Gemini Batch API の行単位リトライ台帳
Batch API の「完了」は「全件成功」ではありません。個人開発で夜間バッチを回し続けるなかで見えた、行単位の結果台帳・一時失敗と恒久失敗の切り分け・選択的リトライ・恒久失敗の無限リトライ防止を、SQLite で組んだ状態機械の動くコードとともに残します。
公開前に「意味が近すぎる過去記事」を弾く — Gemini Embedding でトピック共食いを防ぐ類似ゲート
記事数が数百本を超えると、新しく書いた記事が過去記事と検索面で共食いを起こします。gemini-embedding-2 で本文の意味ベクトルを持ち、公開前にコサイン類似で近すぎる既存記事を弾くゲートを、動くコードと閾値の決め方まで実装します。