Gemini ブログ - ワンAPIで500以上のAIモデルにアクセス

Google、Gemini 3.1 Flash-Liteを発表 — 高速・低コストのLLM

Google は、開発者およびエンタープライズのワークロード向けに、高スループット・低レイテンシでコスト効率に優れたエンジンとして特別に設計された Gemini 3 ファミリーの最新メンバー「Gemini 3.1 Flash-Lite」を発表した。Google は Flash-Lite を Gemini 3 ラインにおける「最速かつ最もコスト効率の高い」モデルとして位置づけており、Pro 版と比べてはるかに低い価格帯で、ストリーミング対話、大規模なバックグラウンド処理、高頻度の本番タスク（例：翻訳、抽出、UI 生成、大規模分類）を提供することを目指した軽量版としている。

Gemini 3.1 Flashはまもなく登場: それは何か

Gemini 3.1 Flash—Gemini 3.1 ファミリーの中でも超低遅延で画像対応のメンバー—は、Google のコンシューマーおよびデベロッパー向けの各種プロダクトやサービス全体でロールアウトされています。Gemini 3.1 Flash のビルドは、推論品質と応答性のギャップを縮めます。画像タスクでは、Flash Image バリアントが、画像内のテキストレンダリングを改善し、ワークフロー全体を通じて複数のキャラクターやオブジェクトの一貫した識別を維持します—これは従来の画像モデルで一般的な課題でした。

Gemini 3.1 Pro が CometAPI で提供開始：概要とアクセス方法

Gemini 3.1 ProはCometAPIで利用可能になり、CometAPIのサービスを通じて—正式価格よりも手頃なローンチ価格で—使い始めることができます。CometAPIはすでにGemini 3ファミリーを公開しており、単一の統合ゲートウェイからそれらのモデルを呼び出すためのOpenAI互換のパスを提供しています；これにより、既存のOpenAI SDKを使ってGeminiモデルを迅速に試すことができます。

Google Gemini 3.5（Snow Bunny）流出：知っておくべきことのすべて

Googleは、Geminiファミリーの新たな内部イテレーションをひそかにテストしており、「Gemini 3.5」や、興味深い内部コードネーム「Snow Bunny」として報じられている。コードネーム「Snow Bunny」のこの内部チェックポイントは、既存のベンチマークを打ち破り、単一のプロンプトで最大3,000行の機能するコードを生成してソフトウェアアプリケーション全体を作り上げるという、前例のない能力を示したと報じられている。

Google でのショッピング：マーチャントとして Google の AI ショッピングをどのように活用しますか

Googleは、生成AIとGeminiファミリーのモデルを中核に据えてショッピング体験を再構築した。消費者向けには、この転換により会話型の商品探索、AI生成の比較サマリー、そして（利用可能な場合）事前条件が満たされた際に代理で購入できる自動化された「エージェント型」チェックアウトが可能になる。事業者および開発者向けには、新しいサービスは2つのAPI群（Shopping/Merchant APIとGoogleのGenAI/Gemini API）を統合し、フィード運用の更新、プライバシーコントロール、技術的な統合対応が求められる。

Gemini API：現在サポートされているファイルサイズと入力方法は何ですか？

2026年1月12日、GoogleはGemini APIの開発者向けアップデートを公開し、モデルにファイルを取り込む方法と、扱えるファイルのサイズが変更されました。要点：Geminiは外部リンクやクラウドストレージからファイルを直接取得できるようになり（必ずしもアップロードする必要はありません）、インラインのファイルサイズ上限が大幅に引き上げられました。これらのアップデートにより、すでにクラウドバケットにメディアやドキュメントを保存している実運用のアプリでの手間が減り、短期間のプロトタイピングや本番ワークフローがより高速かつ低コストになります。

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: 価格、速度、推論能力

Gemini 3 Flash はスループット、低レイテンシ、コスト効率に最適化され、Gemini 3 Pro は最も深いマルチモーダル推論、最大のコンテキストウィンドウ、そして最高のベンチマーク上限値に最適化されています。実務的には、Flash は高頻度で呼び出される開発者向けおよびインタラクティブなアプリケーションにおける“productive-flow”のフロンティアを押し広げるよう設計され、Pro は単一クエリの知性を最大化し、非常に大きいまたは複雑なマルチモーダル入力を扱うよう設計されています。トレードオフは明快かつ測定可能です。Flash は Gemini 3 の推論能力の多くを維持しつつ、レイテンシを大幅に低減し、トークンあたりのコストを実質的に低く抑えます。Pro は、より高いコストとレイテンシのもとで、最高のベンチマークスコア、最先端のモード（例: Deep Think）、そして安全にガードされた、より大きな能力を提供します。

Gemini 3 Proはコーディングに向いているのか？ 2026年の実態検証と実践ガイド

Google の Gemini 3 Pro は、大きな注目を集めるマルチモーダルモデルとして登場し、Google はこれを、推論、エージェント型ワークフロー、そしてコーディング支援における大きな前進として位置づけている。本稿では、ひとつの明確な問いに答える――Gemini 3 Pro はコーディングに適しているのか？短い答え：はい――ただし重要な留意点がある。