Gemini 3 の thought signatures を保持してマルチターン function calling を壊さない本番設計
Gemini 3 の思考モデルで function calling を組むと、2 ターン目以降に推論が浅くなる現象に当たります。原因は thought signature の欠落です。署名を保持する本番実装と検証手順をまとめました。
Streamlit と Gemini で社内 BI を本番運用する — 認証・コスト最適化・キャッシュ・可観測性の設計メモ
Streamlit + Gemini API のデータ分析アプリをマルチユーザー認証つきの社内 BI として本番運用するための設計メモ。認証層・コスト最適化・結果キャッシュ・レート制限・可観測性まで実装ベースで整理しました。
Gemini File API でアップロードしたファイルが48時間後に消える問題への対処法
Gemini File API のファイルは48時間で削除される仕様です。突然 PERMISSION_DENIED や NOT_FOUND が返るようになった原因と、再アップロードを前提とした実装パターンを整理します。
Gemini API の出力品質を継続監視する評価基盤の設計
Golden Dataset と LLM-as-Judge を組み合わせ、Gemini API の出力品質が運用中に静かに劣化していくのを捉える評価基盤の設計を、個人開発の実運用構成とコード付きでまとめます。
Gemini API にサーキットブレーカーと段階的縮退を組み込む — 個人アプリの安定運用に効く設計の所感
個人アプリで Gemini API を本番運用していると、月に数回は確実に外部要因で詰まります。サーキットブレーカーと段階的縮退をどう設計するか、実装の骨組みと運用で詰まりやすい所を所感としてまとめます。
Gemini 3.2 Pro × Imagen 4 で自作アートを壁紙 120 種類に展開した 30 日 — アーティスト個人開発者の素材供給パイプライン
自分のアート作品 1 枚を起点に、Gemini 3.2 Pro で構造解析・Imagen 4 で派生展開して壁紙シリーズ 120 枚を 30 日で揃えた本番パイプラインの実装記録。コスト・品質ゲート・アプリ側 KPI まで具体数値で公開します。
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 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 キーをダウンタイムゼロでローテーションする実装パターン
Gemini API キーの定期ローテーションと漏えい時の即時切替を、本番サービスを止めずに行うための設計パターンを実装コード付きで解説します。デュアルキー構成、Cloudflare Workers Secrets、自動フェイルオーバー、漏えい60分対応まで網羅。
Gemini API の Parallel Function Calling を本番で使いこなす — 並列ツール実行の設計パターンと落とし穴
Gemini API の Parallel Function Calling をレスポンス速度と信頼性の両面から本番運用する設計パターンを解説。並列実行の仕様、DAG設計、部分失敗対策、監視までを実装コード付きで詳しく紹介します。
Gemini を使ったアプリで「間違った回答」を静かに検知する — 本番で回す自動評価ループの実装
Gemini を本番サービスで使っていると、時々「これ、間違ってるな」という応答が返ってきます。ユーザーが指摘してくれる前に、こちらで気づきたい。私が自分のサービスで運用している自動評価ループの設計と、本番で静かに回す上で気をつけていることを具体的にまとめます。
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。