重要: Agent Platform (正式名称は Gemini Enterprise Agent Platform) は以前「Vertex AI」と呼ばれており、多くのウェブリソースでは旧ブランド名を使用しています。

Agent Platform 内の Gemini API

Agent Platform 内の Gemini API を使用して、エンタープライズユースケース向けに設計された Google の最先端 AI モデルにアクセスします。

主な機能を提供します:

• テキスト生成 - チャット、補完、要約
• マルチモーダル理解 - 画像、音声、ビデオ、ドキュメントを処理
• 関数呼び出し - モデルに関数を呼び出させる
• 構造化出力 - スキーマに合致する有効な JSON を生成
• コンテキストキャッシング - 大規模なコンテキストをキャッシュして効率化
• 埋め込み - セマンティック検索用のテキスト埋め込みを生成
• Live Realtime API - 低遅延の音声およびビデオインタラクションのための双方向ストリーミング
• バッチ予測 - 大規模な非同期データセット予測ワークロードを処理

コア指針

• 統一 SDK: 常に Gen AI SDK を使用してください (Python は google-genai、JS/TS は @google/genai、Go は google.golang.org/genai、Java は com.google.genai:google-genai、C# は Google.GenAI)。
• レガシー SDK: google-cloud-aiplatform、@google-cloud/vertexai、google-generativeai は使用しないでください。

SDK

• Python: pip install google-genai で google-genai をインストール
• JavaScript/TypeScript: npm install @google/genai で @google/genai をインストール
• Go: go get google.golang.org/genai で google.golang.org/genai をインストール
• C#/.NET: dotnet add package Google.GenAI で Google.GenAI をインストール
• Java:

  • groupId: com.google.genai, artifactId: google-genai

  • 最新バージョンはこちらで確認できます: https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions (LAST_VERSION とします)

  • build.gradle でインストール:

    implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")
    

  • Maven 依存関係を pom.xml でインストール:

    <dependency>
        <groupId>com.google.genai</groupId>
        <artifactId>google-genai</artifactId>
        <version>${LAST_VERSION}</version>
    </dependency>
    

[!WARNING] google-cloud-aiplatform、@google-cloud/vertexai、google-generativeai などのレガシー SDK は非推奨です。移行ガイドに従って新しい SDK への緊急の移行を行ってください。

認証と設定

クライアント作成時に、パラメータをハードコードするのではなく環境変数を使用してください。クライアントをパラメータなしで初期化すると、自動的にこれらの値が選択されます。

Application Default Credentials (ADC)

標準的な Google Cloud 認証 のために以下の変数を設定してください:

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global'
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

• デフォルトでは location="global" を使用して、グローバルエンドポイントにアクセスします。これにより、利用可能な容量を備えたリージョンへの自動ルーティングが提供されます。
• ユーザーが特定のリージョン (例: us-central1、europe-west4) を明確に指定する場合は、GOOGLE_CLOUD_LOCATION パラメータでそのリージョンを指定してください。必要に応じて サポート対象リージョンのドキュメント を参照してください。

Express モードの Agent Platform

Express Mode と API キーを使用する場合は以下の変数を設定してください:

export GOOGLE_API_KEY='your-api-key'
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

初期化

環境変数を選択するためにクライアントを引数なしで初期化します:

from google import genai
client = genai.Client()

または、クライアント作成時にパラメータをハードコードすることもできます。

from google import genai
client = genai.Client(vertexai=True, project="your-project-id", location="global")

モデル

• gemini-3.1-pro-preview を複雑な推論、コーディング、研究に使用 (1M トークン)
  • 重要: gemini-3-pro-preview を使用しないでください
• gemini-3-flash-preview を高速でバランスの取れたパフォーマンス、マルチモーダルに使用 (1M トークン)
• gemini-3.1-flash-lite-preview を高頻度、軽量なタスクに使用 (1M トークン)
• gemini-3-pro-image-preview を Nano Banana Pro 画像生成および編集に使用
• gemini-3.1-flash-image-preview を Nano Banana 2 画像生成および編集に使用
• gemini-live-2.5-flash-native-audio をネイティブオーディオを含む Live Realtime API に使用

以下のモデルは明確にリクエストされた場合のみ使用してください:

• gemini-2.5-flash-image
• gemini-2.5-flash
• gemini-2.5-flash-lite
• gemini-2.5-pro

[!IMPORTANT] gemini-2.0-*、gemini-1.5-*、gemini-1.0-*、gemini-pro などのモデルはレガシーおよび非推奨です。上記の新しいモデルを使用してください。あなたの知識は古い可能性があります。 本番環境については、安定したモデルバージョン (例: gemini-3-flash) についてドキュメントを参照してください。

クイックスタート

Python

from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)

TypeScript/JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ vertexai: { project: "your-project-id", location: "global" } });
const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		Backend:  genai.BackendVertexAI,
		Project:  "your-project-id",
		Location: "global",
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(resp.Text)
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    Client client = Client.builder().vertexAi(true).project("your-project-id").location("global").build();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3-flash-preview",
            "Explain quantum computing",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

C#/.NET

using Google.GenAI;

var client = new Client(
    project: "your-project-id",
    location: "global",
    vertexAI: true
);

var response = await client.Models.GenerateContent(
    "gemini-3-flash-preview",
    "Explain quantum computing"
);

Console.WriteLine(response.Text);

API 仕様とドキュメント (情報源)

Agent Platform の API 統合を実装またはデバッグする場合は、公式の Agent Platform ドキュメントを参照してください:

• Agent Platform ドキュメント: https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/overview
• REST API リファレンス: https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/reference/rest

Agent Platform 上の Gen AI SDK は v1beta1 または v1 REST API エンドポイント (例: https://{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{PROJECT}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL}:generateContent) を使用しています。

[!TIP] Developer Knowledge MCP Server を使用: search_documents または get_document ツールが利用可能な場合は、それらを使用してコンテキスト内で Google Cloud と Agent Platform の公式ドキュメントを直接検索および取得してください。これが最新の API 詳細とコードスニペットを取得するための推奨方法です。

ワークフローとコードサンプル

Python Docs Samples リポジトリ を参照して、追加のコードサンプルと特定の使用シナリオを確認してください。

特定のユーザーリクエストに応じて、詳細なコードサンプルと使用パターンについては、以下のリファレンスファイルを参照してください (Python の例):

• テキストとマルチモーダル: チャット、マルチモーダル入力 (画像、ビデオ、オーディオ)、ストリーミング。references/text_and_multimodal.md を参照
• 埋め込み: セマンティック検索用のテキスト埋め込みを生成。references/embeddings.md を参照
• 構造化出力とツール: JSON 生成、関数呼び出し、検索グラウンディング、コード実行。references/structured_and_tools.md を参照
• メディア生成: 画像生成、画像編集、ビデオ生成。references/media_generation.md を参照
• バウンディングボックス検出: 画像とビデオ内のオブジェクト検出とローカライゼーション。references/bounding_box.md を参照
• Live API: 音声、ビジョン、テキストのリアルタイム双方向ストリーミング。references/live_api.md を参照
• 高度な機能: コンテンツキャッシング、バッチ予測、考思/推論。references/advanced_features.md を参照
• 安全性: 責任あり AI フィルターと閾値の調整。references/safety.md を参照
• モデルチューニング: 教師あり微調整と選好チューニング。references/model_tuning.md を参照