今回は、Google の生成 AI (Gemini API) を Python から、シンプルなテキスト生成までの手順を解説します。
🚀 必要な環境要件
最新の API とモデルを安定して動かすために、以下のバージョンを推奨します。
| 要件 | 推奨バージョン | 備考 |
|---|---|---|
| Python |
3.9 以上 |
3.10～3.12 推奨 |
| ライブラリ | google-genai |
Google 推奨の最新 API |
| 使用モデル | gemini-3.5-flash |
最新の高速・軽量モデル |
🛠️ ステップ1：API キーの取得
Gemini API を利用するには、Google AI Studio から API キーを発行する必要があります。
- Google AI Studio にアクセスします。
- 「Get API key」 ボタンをクリックし、プロジェクトを選択 (または新規作成) してキーを生成します。
- 発行された文字列 (API キー) をコピーしておきます。
📦 ステップ2：ライブラリのインストール
ターミナルなどで最新の公式 API をインストールします。
pip install google-genai
🐍 ステップ3：Python スクリプトの実装
準備ができたら、以下のコードを script.py などの名前で保存します。
コード内の "APIキー" の部分には、ステップ1 で取得した実際の API キーを貼り付けてください。
from google import genai
# クライアントの初期化 (APIキーを入れてください)
client = genai.Client( api_key = "APIキー" )
# Gemini に質問を投げる
response = client.models.generate_content(
model = "gemini-3.5-flash",
contents = "接続テストです。短く返答してください。"
)
# 結果を表示
print( response.text )
実行方法
ターミナルなどからスクリプトを実行します。
python script.py
実行後、Geminiから「接続テスト完了しました。」などの短い返答がコンソールに表示されれば成功です。
💡 知っておくと良いこと・注意点
1. 入力データの「学習利用」とセキュリティ
Google AI Studio の無料枠(API キー)を利用する場合、入力したプロンプトや生成されたデータは、Google のモデルの品質向上や学習のために利用される可能性があります。
機密情報、個人情報、パスワードなどは絶対に入力しないよう、ご注意ください。
2. キーの管理
今回のコードではコード内に直接 API キーを記述しています。
手軽にテストする分には問題ありませんが、このコードをそのまま GitHub などの公開リポジトリにアップロードしないよう十分に注意してください。
🔗 参考リンク
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