Gemini APIで商品画像を構造化分析する — 数千枚を回して固めた本番パイプライン
商品画像から自動でタグ・説明文・カテゴリを生成するツールを、単発の試作から数千枚を安定処理する本番パイプラインへ。構造化出力・再開可能なバッチ・実測コスト・モデルルーティングまで、個人開発の運用で固めた知見をまとめます。
Gemini API implicit caching が効かない・課金がおかしい — 原因別トラブルシューティング
Gemini API の implicit caching が効かない、キャッシュヒット率が低い、コスト削減を期待したのに請求が変わらないといった問題を、原因別に整理して解決策をコード付きで紹介します。
Gemini Batch API でアプリレビュー8,000件を一晩で分類し、ポーリングを Webhooks に寄せるまで
個人開発の6アプリで溜まった約8,000件のレビューを Gemini Batch API で一晩のうちに分類した実装メモに、2026年6月のイベント駆動 Webhooks で翌朝のポーリングを置き換える設計を加えました。コスト・所要時間の実数値、複合キー設計、ハングジョブの見切り、期限つき非推奨の管理まで、動くコード付きで残します。
Geminiの工程別モデル割り当て — 下書きはFlash、仕上げは上位ティアで回す自動運用の組み方
Gemini 3.5 Flash の一般提供と 3.1 Flash-Lite の展開を機に、自動運用パイプラインの工程ごとにモデルを割り当て直した記録です。下書き・分類・仕上げの3段に分けるルーターの実装と、コストの見え方の変化、運用で決めた歯止めのルールを紹介します。
Flash で生成し、迷ったときだけ Deep Think に検証させる二段パイプライン
Deep Think の API 開放を機に、全リクエストを重いモデルに通すのではなく、Flash の出力が怪しいときだけ Deep Think に検証させる二段構成を、コストの考え方と動くコードで整理します。
Gemini API の media_resolution で画像トークンを制御する — バッチ画像分類のコストと精度を実測で最適化する
Gemini 3 系で導入された media_resolution は、画像入力が消費するトークン量を3段階で切り替えるパラメータです。バッチ画像分類の実測を通して、コストと精度のバランスをタスク別に最適化する手順を解説します。
Gemini Files API の孤児ファイルを棚卸しする — 多アプリ運用の照合と自動クリーンアップ設計
Files API にアップロードしたファイルは48時間で静かに消えます。多アプリ運用で発生する孤児ファイルとクォータ消費を、自前DBとの照合と定期クリーンアップで統制する本番設計を、壁紙アプリ運営の実装メモとしてまとめました。
Gemini Embedding の次元を 3072 から 768 へ切り詰める — ベクトルDBのコストとレイテンシを下げる Matryoshka 設計
gemini-embedding-001 は 3072 次元の埋め込みを返しますが、Matryoshka 表現のおかげで前方だけを切り出しても精度がほとんど落ちません。次元を 768 へ削ってベクトルDBのストレージとレイテンシを下げる設計を、再正規化の落とし穴と粗密二段検索のコード付きで組み立てます。
Apple Vision Framework × Gemini API のハイブリッド画像認識 ─ 壁紙アプリでクラウド推論コストを 7 割削減した設計メモ
iOS の Apple Vision Framework でオンデバイス事前フィルタを行い、Gemini Vision API への送信を半分以下に絞った壁紙アプリの実装記録。コスト・精度・レイテンシの実測値と、ハマりどころを共有します。
Gemini 2.5 Flash の思考モードを実務投入する：コスト・精度・速度のトレードオフを読む
Gemini 2.5 Flash の思考モード（Thinking Mode）を実際のプロジェクトで使い、どのタスクで効果があり、どのタスクでは使わない方がよいかをコスト・精度・レイテンシの観点から整理します。
Gemini API マルチモーダル入力の最適化 — 画像・PDF・動画・音声のトークンコストを本番で削減する実践テクニック
Gemini API のマルチモーダル入力で膨らむトークンコストを削減する実践手法です。画像は解像度調整で70%、PDF はページ選択で80%、動画はフレーム抽出で60%、音声は無音除去で40%削減した実例を、Context Caching との併用まで含めコードで示します。
Gemini API コンテキストキャッシュ — 大量ドキュメント処理のコストを90%削減する方法
Gemini API のコンテキストキャッシュで、大量ドキュメントの反復処理コストを最大90%削減する方法を解説します。仕組みの理解、Python SDK での作成手順、具体的なコスト計算、キャッシュが本当に得になる境界線まで、個人開発の実体験を交えて整理しました。