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。
Gemini 3 Pro と Flash を AdMob 月次レポートの並列分析に使って見えた使い分け
Gemini 3 Pro と Gemini 3 Flash を同じ AdMob 月次レポートに並列で投げて、コストと所要時間、要約の粒度がどう違うかを実測した実装メモです。
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 3.2 Flash の Image Output で壁紙アプリの色違いバリエーション生成パイプラインを設計した実装メモ — Imagen 4 との使い分けと月額APIコストの実測
Gemini 3.2 Flash の Image Output モードと Imagen 4 を使い分けて、壁紙アプリの色違いバリエーション生成パイプラインを設計した実装記録です。月額APIコスト計算と本番運用で踏んだ3つの罠まで、個人開発12年の視点でまとめました。
Gemini 2.5 Pro の thinking_budget を制御する — コストを3分の1にしながら推論品質を守る実装パターン
thinking_budgetを未設定のまま使うとGemini 2.5 Proのコストが予想外に膨らみます。タスク別最適値・動的制御・モデルルーティング・本番監視・バッチ事前見積りまで、個人開発での実践知見をコード付きで解説します。
Gemini 2.5 Flash を1ヶ月使い続けた個人開発者の正直レポート — 費用・速度・品質の実態
個人開発者がGemini 2.5 Flashを1ヶ月間実運用した費用・速度・品質の実態レポート。無料枠の消費ペース、Pro切り替えの判断基準、コスト最小化コードまで実測値で解説します。
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 3.2 プロダクション実装プレイブック — モデル選定・コスト最適化・実装パターン
Gemini 3.2 の機能解説は多いものの、実プロダクションへの組み込みプレイブックは少ないのが現状です。Pro/Flash/Nanoの選定基準、API実装パターン、コスト最適化、競合モデル比較まで実運用視点で深掘りします。
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発生するトークンコストを本番環境で最大70%削減する実践テクニック。画像・PDF・動画・音声それぞれの最適化戦略をコード例付きで解説します。