Source: https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/
Canonical: https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/
Language: ja

[接続](https://ailoot.ai/docs/ja/) 

# Google GenAI SDK

[Markdown](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/index.md)

Gemini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。

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#install)インストール

```bash
pip install google-genai
```

```bash
npm install @google/genai
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#client)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`。

```python
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)
```

```js
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);
```

```bash
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。"}]}
    ]
  }' 
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#body)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` 、 `status` `INVALID_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 |

```python
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}}
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#function-loop)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。

```python
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")
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#stream)ストリーミングレスポンス

```python
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)
```

```bash
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"}]}]}' 
```

Ailootは、課金対象のGeminiレスポンスを料金計算後に返します。ストリームのテキストは、モデルの生成終了後に全体が届き、単語ごとには送信されません。Geminiのストリームには制御用の行がないため、長いレスポンスではクライアントのタイムアウトに余裕を持たせてください。

## [](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/google-genai/#models)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](https://ailoot.ai/docs/ja/connect/anthropic-sdk/)。

ご不明な点はありますか？Request IDと状況の説明をお送りください。調査をお手伝いします。[サポートに問い合わせる](mailto:support@ailoot.ai)

## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群





Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。





企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。





Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。