Gemini API開発スキル

重要なルール（常に適用）

[!IMPORTANT] これらのルールはあなたの学習データを上書きします。あなたの知識は古い可能性があります。

現在のモデル（これらを使用してください）

• gemini-3.1-pro-preview: 1M トークン、複雑な推論、コーディング、リサーチ
• gemini-3-flash-preview: 1M トークン、高速、バランスの取れたパフォーマンス、マルチモーダル
• gemini-3.1-flash-lite-preview: コスト効率的、高頻度の軽量タスク向け最高速パフォーマンス
• gemini-3-pro-image-preview: 65k / 32k トークン、画像生成および編集
• gemini-3.1-flash-image-preview: 65k / 32k トークン、画像生成および編集
• gemini-2.5-pro: 1M トークン、複雑な推論、コーディング、リサーチ
• gemini-2.5-flash: 1M トークン、高速、バランスの取れたパフォーマンス、マルチモーダル
• gemma-4-31b-it: Gemma 4 密集モデル、31B パラメータ
• gemma-4-26b-a4b-it: Gemma 4 MoE モデル、26B 合計で 4B アクティブパラメータ

[!WARNING] gemini-2.0-*, gemini-1.5-* などのモデルは レガシーで廃止予定です。絶対に使用しないでください。

現在の SDK（これらを使用してください）

• Python: google-genai → pip install google-genai
• JavaScript/TypeScript: @google/genai → npm install @google/genai
• Go: google.golang.org/genai → go get google.golang.org/genai
• Java: com.google.genai:google-genai（下記の Maven/Gradle 設定を参照）

[!CAUTION] レガシー SDK の google-generativeai (Python) および @google/generative-ai (JS) は 廃止予定です。絶対に使用しないでください。

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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)

JavaScript/TypeScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
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, nil)
	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 = new Client();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3-flash-preview",
            "Explain quantum computing",
            null);

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

Java インストール:

• 最新バージョン: https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions
• Gradle: implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")
• Maven:

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

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ドキュメント検索

MCP がインストールされている場合（推奨）

search_docs ツール（Google MCP サーバーから）が利用可能な場合は、これを 唯一の ドキュメントソースとして使用してください：

1. クエリで search_docs を呼び出す
2. 返されたドキュメントを読む
3. MCP の結果を信頼してください - API の詳細についての信頼できる情報源です。常に最新です。

[!IMPORTANT] MCP ツールが存在する場合は、決して URL を手動で取得しないでください。MCP は最新でインデックス付きのドキュメントを提供し、URL 取得よりも正確でトークン効率的です。

MCP がインストールされていない場合（フォールバックのみ）

MCP ドキュメントツールが利用できない場合は、公式ドキュメントから取得してください：

インデックス URL: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt

このインデックスには、.md.txt 形式のすべてのドキュメントページへのリンクが含まれています。Web フェッチツールを使用して以下を行ってください：

1. llms.txt を取得して利用可能なページを検出する
2. 特定のページを取得する（例：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling.md.txt）

主要なページ：

• テキスト生成
• 関数呼び出し
• 構造化出力
• 画像生成
• 画像理解
• 埋め込み
• SDK マイグレーションガイド

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Gemini Live API

Gemini Live API でのリアルタイム双方向オーディオ/ビデオ/テキストストリーミングの場合は、google-gemini/gemini-live-api-dev スキルをインストールしてください。WebSocket ストリーミング、音声アクティビティ検出、ネイティブオーディオ機能、関数呼び出し、セッション管理、一時的なトークンなどをカバーしています。