Google Gemini 1.5 API の機能、特徴、価格と使い方

こんにちは！(株)Qualiteg テックブログです！

【2024年7月2日更新版】

本日は Google Gemini 1.5 Pro/ Gemini 1.5 Flash モデルの特徴、価格、Pythonをつかったテキスト生成について解説いたします。

Google Gemini とは

Google Geminiは、Googleが提供する生成AIプラットフォームです。高品質なテキスト生成を行うためのAPIを提供し、さまざまなアプリケーションで自然な言語生成を利用できます。Geminiは多くの業界で使用されており、コンテンツ作成、カスタマーサポート、チャットボット、マーケティング、教育など、幅広い用途に対応しています。

APIキーの取得方法

Google Geminiを利用するためには、APIキーが必要です。以下の手順でAPIキーを取得できます。

Google AI Studio にアクセスして、手順にしたがい、Get API key でAPIキーを作成します。

https://aistudio.google.com/

生成されたAPIキーをコピーして、安全な場所に保存します。

パッケージのインストール

Google Gemini 用のPython用パッケージが PyPIに準備されていますので、以下でインストールしましょう。

pip install google-generativeai

モデルの種類と特徴

最新(2024/7時点)の言語モデルは Gemini 1.5 となっており、Gemini 1.5 Pro と Gemini 1.5 Flash の２つのモデルが利用可能です。

Gemini 1.5 Flash は Gemini 1.5 Pro よりも小型軽量のモデルで、1.5 Pro を蒸留して作られました。FlashはProに近づく性能を持ちつつ、価格は 1/10 である点が注目点ですね。高精度が要求されるタスクには Proを。コスパ重視なら、Flashという選択肢になるでしょう。

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini?hl=ja

価格

価格を以下にまとめました。

価格の特徴は以下のようになります

1. Gemini 1.5 FlashはGemini 1.5 Proと比較して、大幅に低価格です。
2. 両モデルとも、128,000トークンを超えると価格が2倍になります。
3. 出力価格は入力価格の3倍に設定されています。
4. Gemini 1.5 Proは、Gemini 1.5 Flashの10倍の価格設定になっています。

これらの価格設定は、Gemini 1.5 Proがより高度な機能や性能を持つ一方で、Gemini 1.5 Flashが効率的で経済的な選択肢として位置付けられていることを示しています。ユーザーは、必要な機能と予算に応じて適切なモデルを選択できます。

Gemini-1.5 pro について
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini?hl=ja#gemini-1.5-pro

Gemini 1.5 Flash について
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini?hl=ja#gemini-1.5-flash-expandable

バージョン名と安定板

Geminiは以下のようなモデル名形式となります。

生成パラメータ一覧

以下のコードのように指定することのできる生成パラメータ一覧

# 生成AIのパラメータ設定
generation_config = {
    "max_output_tokens": 8192,  # 生成される最大トークン数を設定
    "temperature": 1,  # 生成の多様性を制御する温度パラメータを設定
    "top_p": 0.98,  # トークンの選択に使用する確率の閾値を設定
}

ソースコード

Pythonを用いて Google Gemini を呼び出してみましょう。

とくにGemini では、 SafetySettings を詳細に設定ができるため、その部分を手厚くソースコードに盛り込みました。

import google.generativeai as genai
from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold

API_KEY = "取得したキー"
genai.configure(api_key=API_KEY)

model_id = "gemini-1.5-flash-001"  # input 0.35/MTokens - output 1.05/MTokens

# モデル情報の初期化
model = genai.GenerativeModel(
    model_id,
)

# 生成AIのパラメータ設定
generation_config = {
    "max_output_tokens": 8192,
    "temperature": 1,
}
safety_settings = {
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # ハラスメントを含むコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 悪意のある表現やコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 性的描写が露骨なコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 危険なコンテンツ
}

response = model.generate_content(
    ["""浅草のオススメスポットは？"""],
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=False,
)

print(response.text)

コード実行結果　例

浅草は、東京で最も古いエリアの一つで、歴史的な建造物、伝統的な文化、活気に満ちた雰囲気を楽しむことができます。おすすめのスポットはたくさんありますが、いくつか例を挙げますね！

定番スポット:

• 浅草寺: 東京最古の寺院で、雷門、五重塔など見どころ満載です。境内でのおみくじやお守りの購入もおすすめです。
• 仲見世通り: 浅草寺へ向かう参道にある、伝統的なお土産屋さんや食べ歩きのお店が立ち並ぶ賑やかな通りです。
• 東京スカイツリー: 浅草から少し離れますが、展望台から浅草の街並みを一望できます。

ちょっとディープな浅草:

• 浅草演芸ホール: 昔懐かしい寄席を楽しむことができます。
• 浅草花やしき: レトロな遊園地で、大人も子供も楽しめます。
• 隅田川: 舟遊びや屋形船で、風情ある景色を満喫できます。
• 浅草文化観光センター: 浅草の歴史や文化について学べます。

美味しいもの:

• 人形焼き: 浅草寺周辺には、様々な種類の人形焼きのお店があります。
• 天ぷら: 揚げたての天ぷらは格別です。
• 蕎麦: 老舗の蕎麦屋で、伝統的な蕎麦の味を堪能できます。
• もんじゃ焼き: 熱々の鉄板で自分で焼きながら食べる、浅草名物です。

その他:

• 浅草ROX: 映画館やレストランなどが入った複合施設です。
• 浅草ビューホテル: 浅草寺やスカイツリーを一望できるホテルです。

時期によっておすすめも変わります:

• 春: 桜の季節には、隅田川沿いが美しく、お花見を楽しむことができます。
• 夏: 隅田川花火大会は、夏の風物詩です。
• 秋: 紅葉シーズンには、浅草寺周辺が美しく色づきます。
• 冬: 浅草寺では、年末年始のイベントが開催されます。

さらに、あなたの興味に合わせておすすめを提案できます。

• 歴史に興味があるなら: 浅草寺、浅草文化観光センター、隅田川
• 伝統芸能に興味があるなら: 浅草演芸ホール
• ショッピングに興味があるなら: 仲見世通り、浅草ROX
• グルメに興味があるなら: 人形焼き、天ぷら、蕎麦、もんじゃ焼き

ぜひ、あなたの興味に合わせて浅草を満喫してください！

SafetySettings の定義

Google Gemini APIのSafety Settingsは、AIモデルの出力を制御し、不適切なコンテンツを制限するための機能です。

本機能は安全で適切なAIコンテンツを生成する上で重要で、他のLLM APIにはまだ本格的に実装されていない機能です。

Safety Settingsでは、以下のカテゴリーに対して設定が可能です

指定できるカテゴリー一覧

指定できるフィルタリングレベル一覧

各カテゴリーに対して、以下の4段階のフィルタリングレベルを設定できます

• HIGH（高）
• MEDIUM（中）
• LOW（低）
• NEGLIGIBLE（無視できる程度）

APIは、コンテンツの危険性の確率に基づいてブロックを行います。

実際の値は以下のとおりです。

当然ですが、一部の重大な危害（児童の安全を脅かすコンテンツなど）は常にブロックされ、調整はできません。SafetySettingをゆるくしても最低限の保護はかかるということですね。

ストリーミングで受信する方法

さきほどは、１回で結果を取得する方法をみましたが、今後はストリーミングで受信する方法をみてみましょう。

以下のように stream=True にするだけでストリーミング受信が可能です。

response = model.generate_content(
    ["""こんにちは"""],
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk)

逐次ジェネレーター経由で受け取ったchunk は以下のような構造をしています

GenerateContentResponse(
    done=True,
    iterator=None,
    result=protos.GenerateContentResponse({
      "candidates": [
        {
          "content": {
            "parts": [
              {
                "text": "\u3053\u3093\u306b\u3061\u306f"
              }
            ],
            "role": "model"
          },
          "finish_reason": "STOP",
          "index": 0
        }
      ],
      "usage_metadata": {
        "prompt_token_count": 2,
        "candidates_token_count": 1,
        "total_token_count": 3
      }
    }),
)

この構造を踏まえて、chunkにある各種プロパティを取得してみましょう。

import google.generativeai as genai
from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold

API_KEY = "取得したAPIキー"
genai.configure(api_key=API_KEY)

model_id = "gemini-1.5-flash-001"  # input 0.35/MTokens - output 1.05/MTokens

# モデル情報の初期化
model = genai.GenerativeModel(
    model_id,
)

# 生成AIのパラメータ設定
generation_config = {
    "max_output_tokens": 8192,
    "temperature": 1,
}
safety_settings = {
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # ハラスメントを含むコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 悪意のある表現やコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 性的描写が露骨なコンテンツ
    HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,  # 危険なコンテンツ
}

response = model.generate_content(
    ["""こんにちは"""],
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=True,
)
for chunk in response:

    candidates = chunk.candidates
    usage_metadata = chunk.usage_metadata

    for candidate in candidates:
        content = candidate.content
        content_parts = content.parts
        role = content.role
        finish_reason = candidate.finish_reason
        index = candidate.index
        safety_ratings = candidate.safety_ratings

        for part in content_parts:
            text = part.text

            # 各プロパティを変数に格納
            candidate_content_text = text
            candidate_content_role = role
            candidate_finish_reason = finish_reason
            candidate_index = index
            candidate_safety_ratings = safety_ratings
            usage_prompt_token_count = usage_metadata.prompt_token_count
            usage_candidates_token_count = usage_metadata.candidates_token_count
            usage_total_token_count = usage_metadata.total_token_count

            # 変数の出力
            print(f"Text: {candidate_content_text}")
            print(f"Role: {candidate_content_role}")
            print(f"Finish Reason: {candidate_finish_reason}")
            print(f"Index: {candidate_index}")
            print(f"Safety Ratings: {candidate_safety_ratings}")
            print(f"Prompt Token Count: {usage_prompt_token_count}")
            print(f"Candidates Token Count: {usage_candidates_token_count}")
            print(f"Total Token Count: {usage_total_token_count}")
            print("----------")

上記コードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。

Text: こんにちは
Role: model
Finish Reason: 1
Index: 0
Safety Ratings: []
Prompt Token Count: 2
Candidates Token Count: 1
Total Token Count: 3
----------
Text: ！ 何かお手伝いできますか？ 

Role: model
Finish Reason: 1
Index: 0
Safety Ratings: [category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
probability: NEGLIGIBLE
, category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
probability: NEGLIGIBLE
, category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
probability: NEGLIGIBLE
, category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
probability: NEGLIGIBLE
]
Prompt Token Count: 2
Candidates Token Count: 10
Total Token Count: 12
----------

その他の特徴

JSON形式レスポンスに対応

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-overview?hl=ja#json

ファインチューニング

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/model-tuning?hl=ja

コンテキストキャッシュ

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/caching?hl=ja&lang=python

まとめ

いかがでしたでしょうか。Google の最新 LLM API である Gemini 1.5 についてその概要やソースコード実装方法についてみてきました。

(株)Qualiteg では Gemini API を利用した本格的なチャットボットや LLMサービスを超短納期で構築できる SDK,ツールキット「ChatStream」や、関連コンサルティングを提供しています。

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