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