◉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/2026-05-24上級

Gemini API のリクエスト Hedging で p99 レイテンシのテールを抑える設計

Gemini API のテールレイテンシ問題を、二重リクエスト方式の Hedging で攻略する設計記録です。個人開発の本番アプリ運用で得た p50/p95/p99 の実数値と、課金増を 18% に抑えた節度ある実装パターンを公開します。

◈ 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。