◉GEMINI LABEN
●ARGON — gemini-4-argon が 10/13 に GA。複雑なコーディング・エージェント・数学・科学向けです●DEEP RES — deep-research-pro-preview-12-2025 は 10/23 に停止、残り6日。移行先は deep-research-preview-04-2026●NANO — gemini-nano-banana-2.1 が GA(10/06)。gemini-3.1-flash-image は非推奨で停止日は未発表です●MCP — ツール結果が 8.5万トークンに膨らんだ事例を、ADK で 310 トークンに包んで抑えた報告が出ています●FLASH — gemini-3.7-flash と 3.5-flash は新しい Flash モデルに自動で回されます(10/08)●NEW — クラッシュ報告を毎回ゼロから読ませない — 既知バグ早見表を先に grep し…●ARGON — gemini-4-argon が 10/13 に GA。複雑なコーディング・エージェント・数学・科学向けです●DEEP RES — deep-research-pro-preview-12-2025 は 10/23 に停止、残り6日。移行先は deep-research-preview-04-2026●NANO — gemini-nano-banana-2.1 が GA(10/06)。gemini-3.1-flash-image は非推奨で停止日は未発表です●MCP — ツール結果が 8.5万トークンに膨らんだ事例を、ADK で 310 トークンに包んで抑えた報告が出ています●FLASH — gemini-3.7-flash と 3.5-flash は新しい Flash モデルに自動で回されます(10/08)●NEW — クラッシュ報告を毎回ゼロから読ませない — 既知バグ早見表を先に grep し…
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◈ Gemini API/2026-04-30上級

電話を受けるAIを本番投入する:Gemini Live API × Twilio Media Streams で構築する電話応答エージェント

Twilio Voice と Gemini Live API を WebSocket で橋渡しし、電話に出る AI 音声エージェントを本番運用するための実装手順・割り込み処理・Function Calling・コスト試算までを完全コード付きで解説します。

◈ Gemini API/2026-04-03上級

Gemini APIで構築するイベント駆動型非同期AIパイプライン — Pub/Sub・Webhook・キュー統合の本番設計パターン

Gemini APIとGoogle Cloud Pub/Sub・Webhook・Redisキューを組み合わせたイベント駆動型非同期AIパイプラインの設計・実装パターン。運用上の盲点と、月額コストの見積もり方まで含めた実装ノート。

⟐ Gemini 開発/2026-07-03上級

音声が全部できるまで待たせない — Gemini TTS ストリーミング生成を配信経路に組み込む設計

gemini-3.1-flash-tts-preview が streamGenerateContent に対応しました。最初の音が出るまで実測1.8秒の配信経路を、PCM境界処理・文単位の再開・preview停止フォールバックまで含めて設計します。

◈ Gemini API/2026-04-15上級

Gemini API 本番プロンプト管理基盤の設計と実装 — バージョン管理・A/Bテスト・カナリアロールアウト

コードに直書きされたプロンプトの劣化・属人化を解消する、Gemini API 向けプロンプト管理基盤の実装ガイドです。テンプレートストアのバージョン管理、A/B テストエンジン、カナリアデプロイの段階的ロールアウト、本番アプリへの組み込みまで設計します。

◈ 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/2026-03-19上級

Gemini 2.5 Pro × FastAPI: プロダクション対応AIバックエンドの実装ガイド

Gemini 2.5 Pro APIとFastAPIを組み合わせ、ストリーミング・レート制限・Function Calling・Dockerデプロイまで網羅したプロダクション対応AIバックエンドの構築方法を徹底解説します。