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/2026-07-12上級

待ち時間を守りながら難問だけ深く考えさせる — Gemini の thinking_level をリクエストごとに振り分ける

アプリの AI 機能を全リクエスト high で回すと待ち時間と料金が膨らみ、全部 low にすると難問で精度が落ちます。Gemini 3.x の thinking_level をリクエストの難易度で振り分け、モバイルの待ち時間予算を守りながら深い推論を必要な場面だけに回すルーターを、実測値と動くコードで設計します。

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 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/2026-03-27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。