Google GenAI SDK
MarkdownGeminiのネイティブ形式。Python/JavaScript向けGoogle GenAI SDKと、直接のRESTリクエストで利用します。
完全ガイド
インストール
pip install google-genainpm install @google/genai接続
アドレス:https://api.ailoot.ai 、除外するパス:/v1beta。SDKが組み立てるパスは /v1beta/models/<モデル>:generateContent です。Pythonでは、アドレスを次の設定で指定します:HttpOptions(base_url=…)。JavaScriptでは httpOptions.baseUrlを使います。SDKはキーを、次のヘッダーで送信します:x-goog-api-key。
from google import genai
from google.genai import types
import os
client = genai.Client(
api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"), # /v1betaは付けない
)
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="カフェの名前を三つ考えてください。",
)
print(resp.text)import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({
apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY,
httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" }, // /v1betaは付けない
});
const resp = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: "カフェの名前を三つ考えてください。",
});
console.log(resp.text);curl "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{"role": "user", "parts": [{"text": "カフェの名前を三つ考えてください。"}]}
]
}' 指定できる内容
- 最上位のフィールド:
contents,systemInstruction,generationConfig,safetySettings,toolsとtoolConfig。 generationConfigで指定できるのはtemperature,topP,topK,maxOutputTokens,thinkingConfig,responseMimeType(text/plainまたはapplication/json),responseSchemaまたはresponseJsonSchema(JSONオブジェクト)、stopSequences(文字列の配列)、candidateCount: 1、整数値のseed、数値のpresencePenaltyとfrequencyPenaltyです。許容範囲と対応する機能はモデルによって異なります。JSONレスポンスでは、対応するスキーマ形式を一つ選び、application/jsonを指定してください。テキストモデルではresponseModalitiesは次のみ:["TEXT"]。safetySettingsは、次のフィールドを持つオブジェクトの配列です:category,threshold、および任意のmethod。値は、使用するモデルのドキュメントに従って選んでください。- 該当する入力に対応するGeminiモデルでは、
parts[].inlineDataにはmimeTypeと空でないbase64データが含まれます。PDFは実際のPDFである必要があります。fileDataには、公開httpsアドレスをfileUriに、ファイルのMIMEタイプを指定します。YouTubeではMIMEを省略できます。http、非公開アドレス、gs://、Google Files APIのオブジェクトと、同API経由のアップロードには対応していません。動画では、videoMetadata:startOffset/endOffsetを秒数の文字列として任意に追加でき (例:1.5s)、fpsは0より大きく24以下です。ボディのサイズ、コンテキスト、許容される入力、出力制限はモデルと形式に基づいて検証されます。 - クライアント側の
functionDeclarationsは、アプリケーションが実行します。テキストモデルでは、次の組み込みツールも使用できます:{"googleSearch": {}}と{"urlContext": {}}。これらを個別に、または一緒に、配列toolsに指定します。Google SearchとURL contextは、いずれもfunctionDeclarationsと同じリクエストで併用できません。画像を出力する場合は、クライアント側の関数のみ使用できます。その他の組み込みツールとexplicit cacheには対応していません。Search/URL contextでは、入力上限全体に基づく仮確保が必要になることがあります。実際のtoolUsePromptTokenCountは入力トークンとして計上されます。 - モデルがフィールド、添付ファイル、ツールの組み合わせに対応していない場合、仮確保処理前にリクエストが拒否され、料金は一切差し引かれません。返されるのはHTTP
400、statusINVALID_ARGUMENTとエラー分類invalid_request(ErrorInfo.reason—INVALID_REQUEST)です。不正なJSON、パスパラメータのエラー、その他の検証エラーでも、次のコードが返されます:400。エラーテキストとRequest IDを確認してください。機能はモデルによって異なるため、カタログで対応する形式と入力を確認してください。
| 入力 | 対応するMIMEタイプ |
|---|---|
| インライン画像 | image/png, image/jpeg, image/webp |
| ドキュメント | application/pdf; text/plain, text/html, text/css, text/csv, text/xml, text/rtf, text/markdown, text/javascript, application/x-javascript, text/x-python, application/x-python |
| 音声 | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac |
| 動画 | video/mp4, video/mpeg, video/mov, video/quicktime, video/avi, video/x-flv, video/mpg, video/webm, video/wmv, video/3gpp |
import json, os, urllib.request
def generate(model, payload):
req = urllib.request.Request(
"https://api.ailoot.ai/v1beta/models/" + model + ":generateContent",
data=json.dumps(payload).encode(),
headers={"x-goog-api-key": os.environ["AILOOT_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"},
)
# 送信は一度だけです。タイムアウトした場合は、再試行する前に利用履歴でRequest IDを確認してください。
with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as response:
print("Request ID:", response.headers.get("X-Request-ID"))
return json.load(response)
import base64, pathlib, sys
# 実際のローカルPDF、音声または動画ファイルと、対応するMIMEタイプを指定してください。
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
{"text": "ファイルの内容を簡潔に説明してください。"},
{"inlineData": {"mimeType": mime,
"data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# 別の添付方法: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# 実際のYouTube URLを使う場合: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}関数呼び出しの全工程
関数の定義を送信し、functionCallを受け取り、自分の関数を実行してfunctionResponseを返し、次のレスポンスを要求します。thoughtSignatureを含め、モデルのcontent全体を保持してください。署名を独自に作成しないでください。
import json, os, urllib.request
def generate(model, payload):
req = urllib.request.Request(
"https://api.ailoot.ai/v1beta/models/" + model + ":generateContent",
data=json.dumps(payload).encode(),
headers={"x-goog-api-key": os.environ["AILOOT_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"},
)
# 送信は一度だけです。タイムアウトした場合は、再試行する前に利用履歴でRequest IDを確認してください。
with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as response:
print("Request ID:", response.headers.get("X-Request-ID"))
return json.load(response)
tools = [{"functionDeclarations": [{
"name": "multiply", "description": "二つの数を掛ける",
"parameters": {"type": "object", "properties": {
"a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
"required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "関数を使って7と8を掛けてください"}]}]
for turn in range(4): # ツールループの回数に上限を設け、結果が不明なリクエストは再送しないでください。
reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
content = reply["candidates"][0]["content"]
contents.append(content) # 元のpartsをすべて保持し、thoughtSignatureも変更しないでください。
results = []
for part in content.get("parts", []):
call = part.get("functionCall")
if not call:
continue
if call["name"] != "multiply":
raise ValueError("Unexpected function")
args = call["args"]
result = {"name": call["name"], "response": {"value": args["a"] * args["b"]}}
if "id" in call:
result["id"] = call["id"]
results.append({"functionResponse": result})
if not results:
print(content)
break
contents.append({"role": "user", "parts": results})
else:
raise RuntimeError("Tool loop limit reached")ストリーミングレスポンス
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model="gemini-3.8-flash",
contents="海に沈む夕日を描写してください",
):
print(chunk.text, end="", flush=True)curl -N "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "海に沈む夕日を描写してください"}]}]}' 利用可能なモデル
Gemini形式では27の識別子を利用できます:gemini-3.8-flash, gemini-3.1-pro, gemini-pro-agent, gemini-3.8-flash-tiered, gemini-3.8-flash-medium, gemini-3.8-flash-low, gemini-3.8-flash-high, gemini-3.7-flash, gemini-3.7-flash-tiered, gemini-3.7-flash-medium, gemini-3.7-flash-low, gemini-3.7-flash-high, gemini-3.6-flash, gemini-3.6-flash-tiered, gemini-3.6-flash-medium, gemini-3.6-flash-low, gemini-3.6-flash-high, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-low, gemini-3.1-pro-high, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3-flash, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-flash-thinking, gemini-2.5-flash-lite。
GeminiモデルはAnthropic Messages形式でも利用できます。この形式だけに対応するクライアントに便利です:Anthropic SDK。