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。
エンタープライズ向け Gemini AI プラットフォーム構築 — マルチモーダル統合から本番運用まで
Gemini API を活用したエンタープライズグレードの AI プラットフォームを一から構築。マルチモーダル入力処理、キャッシング戦略、エラーハンドリング、スケーリング、セキュリティ、監視・ログの完全実装ガイド。
Gemini モデルチューニング API ガイド — カスタムモデルを作成する
Gemini API のモデルチューニング機能で独自のカスタムモデルを構築する手順を解説します。チューニングデータセットの準備からジョブの実行、チューニング済みモデルの呼び出し、評価メトリクスの見方、精度を上げるためのベストプラクティスまで扱います。
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見積もる方法をまとめました。テキストと画像のトークンの数え方、月額コストを概算する計算機の作り方、キャッシュやモデル選択で費用を下げる3つの実践、再試行を減らす工夫を扱います。
Gemini Code Execution API — AIにコードを書かせて実行する
Gemini Code Execution API で、AI が生成した Python コードを安全に実行させる方法を解説します。セットアップと基本的な使い方から、数学計算やデータ処理などの実践的な使用シーン、高度な活用テクニック、運用のベストプラクティスまで扱います。
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 で使い始めるためのクイックスタートです。API キーの取得、SDK のセットアップ、基本のテキスト生成から、ストリーミングやエラー処理、画像入力の扱いまで、最初の実装で必要になる要素を順番に押さえます。
Grounding with Google Search — Geminiの検索連携で回答精度を上げる
Gemini APIのGrounding with Google Search機能を使って、最新情報に基づいた正確な回答を生成する方法を詳しく解説。Dynamic Retrieval、ソース引用、コスト管理まで実践的にカバーします。