Gemini 3.1 Pro APIの使い方完全ガイド【Python/JS対応・サンプルコード付き】

AI情報

Gemini 3.1 ProのAPIを使えば、高度な推論・長文処理・マルチモーダル機能を自分のアプリやツールに組み込めます。この記事では、APIキーの取得からPython・JavaScriptでの実装例、Thinking Levelの活用まで、実践的に解説します。

APIキーの取得方法

  1. Google AI StudioにアクセスしてGoogleアカウントでログイン
  2. 左メニューから「Get API key」→「Create API key」をクリック
  3. 表示されたAPIキーをコピーして安全な場所に保管

APIキーは無料で取得でき、無料枠（1日1,500リクエスト・1分60リクエスト）内なら費用はかかりません。

Pythonでの基本的な使い方

ライブラリのインストール

pip install google-genai

※ Gen AI SDK for Python バージョン1.51.0以降が必要です。

テキスト生成（基本）

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="日本の観光地トップ5を教えてください"
)

print(response.text)

チャット（会話履歴を保持）

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
chat = client.chats.create(model="gemini-3.1-pro-preview")

# 複数ターンの会話
response1 = chat.send_message("Pythonでウェブスクレイピングするには？")
print(response1.text)

response2 = chat.send_message("BeautifulSoupのサンプルコードも書いて")
print(response2.text)

ストリーミング出力

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="AIの未来について長めに教えてください"
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)

画像・動画の入力（マルチモーダル）

ローカル画像の分析

from google import genai
from google.genai import types
import pathlib

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

# 画像ファイルを読み込み
image_path = pathlib.Path("photo.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=[
        types.Part.from_bytes(
            data=image_path.read_bytes(),
            mime_type="image/jpeg"
        ),
        "この画像に何が写っていますか？詳しく説明してください"
    ]
)

print(response.text)

YouTubeの動画を分析

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=[
        types.Part.from_uri(
            file_uri="https://www.youtube.com/watch?v=XXXXXXXX",
            mime_type="video/youtube"
        ),
        "この動画の内容を3つの要点にまとめてください"
    ]
)

print(response.text)

Thinking Level（思考レベル）の設定

Gemini 3.1 Proの特徴的な機能がThinking Levelです。コストと精度のバランスを調整できます。

レベル用途コスト
LOWシンプルな質問・高速レスポンス低
MEDIUMバランス型（デフォルト）中
HIGH複雑な推論・数学・コーディング高
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="この数学の証明問題を解いてください：...",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level="HIGH"
        )
    )
)

print(response.text)

JavaScriptでの使い方

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.1-pro-preview",
    contents: "Reactのベストプラクティスを教えてください",
  });

  console.log(response.text);
}

main();

料金の計算方法

Gemini 3.1 ProのAPI料金はトークン数で計算します。

種類料金（1Mトークンあたり）
入力（128K以下）$2.00
入力（128K超）$4.00
出力（128K以下）$12.00
出力（128K超）$18.00

1,000文字の日本語テキストはおよそ800〜1,200トークンです。短い質問と回答であれば1回あたり$0.01以下に収まることがほとんどです。

よくあるエラーと対処法

429 Resource Exhausted（レート制限）

import time
from google.api_core.exceptions import ResourceExhausted

for attempt in range(3):
    try:
        response = client.models.generate_content(...)
        break
    except ResourceExhausted:
        print(f"レート制限。{2**attempt}秒待機...")
        time.sleep(2**attempt)

Safety Filter（安全フィルター）

回答が安全フィルターでブロックされた場合は、response.prompt_feedbackでブロック理由を確認できます。プロンプトを修正して再試行してください。

まとめ

Gemini 3.1 ProのAPIは、テキスト・画像・動画を扱えるマルチモーダルAPIです。Python・JavaScriptどちらでも数行のコードで使い始められ、Thinking LevelでコストとAIの思考深度を調整できます。

無料枠が充実しているため、個人プロジェクトや副業ツールの試作にも最適です。ぜひ活用してみてください。

関連記事

スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました