◉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
TAG

Reasoning

4 記事
← タグ一覧に戻る
関連タグ:
deep-think2gemini1gemini-api1cost1gemini-2.5-pro1long-context1code-generation1thinking-model1ai-evaluation1Gemini 2.5 Pro1Thinking Budget1プロンプト設計1
◈ Gemini API/2026-06-14上級

Gemini 3 Deep Think を検証ステップに使ってコストが3倍になった話と、thinking_level で天井を作るまで

API 経由で開放された Gemini 3 Deep Think を出力検証に組み込んだところ、月のコストが想定の約3倍に膨らみました。thinking_level とコストガードレールで上限を作り、Flash との二段構えに落ち着くまでの実装記録です。

⬡ Gemini 応用/2026-04-21中級

Gemini 2.5 Pro をまじめに評価する — 長文推論とコード生成で使えるところ・使えないところ

Gemini 2.5 Pro を『ただ賢い』で終わらせないために、100 万トークンの長文推論、コード生成、Thinking 機能の使い分けを、個人開発者の視点で実践的に掘り下げます。他モデルとの比較も踏まえ、仕事で任せていい仕事とそうでない仕事を切り分けます。

⬡ Gemini 応用/2026-04-16上級

Gemini 2.5 Pro の思考を制御する — Thinking Budget と推論プロセスを活用した高精度プロンプト設計

Gemini 2.5 Pro の Thinking 機能（内部推論プロセス）を深掘り解説。Thinking Budget の設定・調整から、思考プロセスを活用した高精度回答の引き出し方まで、API レベルの実装パターンを紹介します。

⬡ Gemini 応用/2026-03-25上級

Gemini 3 Deep Think本番化：ディープシンキングモード高度な推論パターンガイド

Gemini 3のDeep Think機能を本番環境で活用するための推論パターンと最適化手法。並列思考フロー、科学研究応用、複数ステップ推論チェーンの実装例を解説。