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システム指示を英語で固定するか、ユーザーの言語に訳して渡すか。countTokens で言語別の入力トークンを実測し、出力言語の一致率とスキーマ遵守率を並べて、9トークンで足りる場所と訳すべき場所を切り分けます。

Gemini Vision に App Store スクリーンショットを100点満点で採点させると、良い案も崩した案も78〜85点に潰れます。弁別能を実測して絶対スコアを捨て、位置バイアスを除いたペア比較でランキングを作るまでの実装記録です。

信頼度ゲートが見ているのは、モデルが迷った出力だけです。静かな劣化は自動採用された側に沈みます。1日30分というレビュー予算を前提に、二項分布で検出日数を見積もり、層別抜き取りと累積監視で気づく速さを上げた設計と実測を共有します。

Gemini の Code Execution は実際に走らせた計算結果と、それを説明する自然文を別々に返します。文章側の数値を鵜呑みにすると幻覚を掴みます。実行結果だけを真実として抽出し照合する検証ゲートの実装を、動くコードで解説します。

Gemini の responseSchema は OpenAPI サブセットで $ref/$defs が使えず、共有定義も再帰も表現できません。responseJsonSchema へ移行し、多言語フィールドの再利用とカテゴリ木の再帰を本番で扱う実装をまとめました。

章ごと要約→全体再結合は長尺PDFに効きますが、抽出漏れや再結合で一章がまるごと消えても要約は素知らぬ顔で完走します。被覆率という一つの数字で取りこぼしを検知し、消えた章だけ再実行する監査つきパイプラインを実装で示します。

Google ADK と Gemini で会話履歴を圧縮すると、コストは下がる代わりにアシスタントの記憶が静かに欠けていきます。リコールプローブという再現テストで欠落を数値化し、圧縮戦略を根拠を持って選ぶまでの実装手順をまとめました。

レート制限は秒あたりを守りますが、月末の請求は守ってくれません。広告収益から一人あたりのトークン予算を逆算し、呼び出しラッパー一か所で台帳を作り、ソフトキャップで段階的に降格させ、上位1%の消費比率で濫用を検知するまでを、動くコードとともにまとめます。

サービスアカウントを使った Google Sheets API の認証から、Gemini API でのデータ分析・分類・要約まで、Python だけで完結するスプレッドシート AI 自動化パイプラインを解説します。

既定の global エンドポイントは便利ですが、EU 利用者のデータがどこで処理されたかを後から説明できません。Vertex AI のリージョン固定クライアント・グローバル暗黙フォールバックを禁じるポリシーゲート・呼び出し台帳の三点を、動くコードと実測レイテンシとともに設計します。

英語出力を指示したGemini APIが、100回に数回だけ日本語を混ぜてくる——この『たまに』を止められない本当の理由と、混入率をSLOとして計測し、段階的リカバリで本番品質まで締める運用パターンを実装コード付きで整理します。

記事数が数百本を超えると、新しく書いた記事が過去記事と検索面で共食いを起こします。gemini-embedding-2 で本文の意味ベクトルを持ち、公開前にコサイン類似で近すぎる既存記事を弾くゲートを、動くコードと閾値の決め方まで実装します。