目的
Google AI StudioのAPIキーをWindowsの環境変数に保存してPythonスクリプトで使用する方法を保存しておく。
参考情報
Google AI Studio & Vertex AI Studio:Gemini API 利用方法の違い
Google AI StudioのAPIキーを取得してWindowsの環境変数に保存する。
1.Googleアカウントを作成
2.Google AI Studioにアクセスしてログインする
3.左上のGet API KeyをおしてAPIキーを取得する。
4.Windowsのシステム環境変数にAPIキーの文字列を保存する。コマンドラインではなく手動でAPI Keyを保存した方が簡単だった。
環境構築
- 仮想環境の作成, pipのアップデート, google-genaiの追加
$python -m venv .venv
$pip install --upgrade pip
$pip install -q -U google-genai --break-system-packages
スクリプト
hello_gemini.py
# Google AI StudioのAPIキーを用いる簡単なサンプルプログラム
# このプログラムを実行する前に、Windowsのシステム環境変数にGEMINI_API_KEYを保存しておく。
import os # OS(オペレーティングシステム)に関連する機能を利用するためのモジュールをインポート
from google import genai # Googleの生成AI(genai)ライブラリをインポート
from google.genai import types # Googleの生成AIライブラリの型定義をインポート
# 環境変数からAPIキーを取得
my_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY") # os.getenv()で、環境変数"GEMINI_API_KEY"に設定されたAPIキーを取得し、変数my_keyに格納
# Gemini APIクライアントの初期化
client = genai.Client(api_key=my_key) # 取得したAPIキーを使って、genai.Client()でGemini APIのクライアントを初期化
# テキスト生成リクエストの送信
response = client.models.generate_content( # client.models.generate_content()でテキスト生成をリクエスト
model="gemini-2.0-flash", # 使用するモデルを指定(ここでは"gemini-2.0-flash"モデルを使用)
contents="Hello, Gemini!", # モデルに与えるプロンプト(入力テキスト)を指定
config=types.GenerateContentConfig( # 生成設定を指定
max_output_tokens=500, # 生成されるテキストの最大トークン数を500に設定
temperature=0.1, # 生成されるテキストのランダム性を0.1に設定(0に近いほど決定的なテキストが生成される)
)
)
# 生成されたテキストの表示
print(response.text) # response.textで生成されたテキストを取得し、print()でコンソールに出力