◉GEMINI LABEN
●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です
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⬡ Gemini 応用/2026-04-22上級

Gemini × DSPy で「プロンプト職人」から卒業する — プロンプト自動最適化パイプライン実装ガイド

Stanford 発の DSPy フレームワークと Gemini を組み合わせ、プロンプトを手書きする時代を終わらせる実装ガイド。Signature・Module・Optimizer の設計から、自作評価関数・本番パイプラインまでをコード付きで解説します。

◈ Gemini API/2026-04-12上級

Gemini API 本番パフォーマンスチューニング — レイテンシ・スループット・コストの3軸最適化戦略

Gemini API の本番環境でレイテンシ・スループット・コストを同時に最適化する実装パターンを解説。Flex/Priority推論・Context Caching・モデルルーティング・非同期バッチ処理の統合戦略を、動作するコードとベンチマーク結果で示します。

◈ Gemini API/2026-04-07上級

Gemini API × PostgreSQL 実装ガイド — AI駆動型データベース最適化システムを本番環境に構築する

Gemini 2.5 Pro を活用してPostgreSQLのText-to-SQL生成・クエリ最適化・インデックス推薦・スキーマレビューを自動化する本番級AIシステムの完全実装ガイド。Python + FastAPI構成で即座に使える実践的コード付き。

◈ Gemini API/2026-03-27上級

Gemini 3.1 Flash 高速推論APIの実装テクニック — ストリーミング・Function Calling・バッチ処理の最適化

Gemini 3.1 Flash の内部アーキテクチャと高速推論の仕組みを技術的に解説。ストリーミング・Function Calling・バッチ処理の実装パターン、Pro モデルとのコスト・性能比較に基づくモデル選定戦略まで、本番運用に必須の実践テクニックを習得できます。