Google Gemini 公式情報まとめ｜モデル・できること・料金をやさしく解説

2026年6月30日

生徒

GeminiってGoogleのAIですよね？ChatGPTは聞くけどGeminiはよく分からなくて…。モデルがいっぱいあって、何ができて、料金がどうなってるのか、ぜんぶゴチャゴチャです。

ペン博士

いい質問だね。GeminiはGoogle製のAIで、文章も画像も動画も扱える“マルチモーダル”が強み。ただモデルの種類が多くて料金体系も2段構えだから、最初は迷って当然。この記事で公式情報をもとに、モデル・できること・料金を一枚の地図みたいに整理するよ！

「Gemini（ジェミニ）」はGoogleが開発する生成AIです。文章生成だけでなく、画像・音声・動画・PDFまで一度に扱えるマルチモーダル（複数の種類のデータを同時に処理できる）が最大の特徴で、検索のGoogle、Gmail、ドキュメント、スマホのAndroidとも深くつながっています。ただ、モデルの種類が「3.5 Flash」「3.1 Pro」「2.5 Flash」…と多く、しかも数か月ごとに更新されるため、初めて触れる人には全体像がつかみにくいのも事実です。

この記事では、Gemini の公式ドキュメント・公式ブログ（一次情報）をもとに、2026年7月1日時点のモデル一覧・できること・料金を、専門用語をかみ砕きながら一気に整理します。中小事業者の方が業務に使う場合、Web制作者がサイトに組み込む場合、開発を始めたばかりの方がAPIを叩く場合——どの立場でも「まず読めば迷わない」ことを目指しました。

この記事の結論

Geminiには「アプリ版（gemini.google.com）」と「API版（開発者向け）」の2つの入口があり、目的で使い分ける。
2026年7月時点の主力は Gemini 3.5 Flash・3.1 Pro・3.1 Flash-Lite などの第3世代と、安定版の 2.5 系。用途は「賢さ」「速さ」「コスト」のバランスで選ぶ。
強みは最大100万トークンの長文脈とマルチモーダル。文章・画像・音声・動画・コードをまたいで扱える。
料金は無料枠あり。API有料は1Mトークン（百万トークン）あたりの従量課金で、軽量モデルなら数十円〜数百円規模から始められる。
アプリの個人向け有料プランは Google AI Pro が月額19.99ドル、AI Ultra が月額100ドルから（2026年7月時点）。

Gemini（ジェミニ）とは？まず全体像を3行で

要点：GeminiはGoogle製のマルチモーダル生成AI。「アプリで使う」か「APIで自分のサービスに組み込む」かの2つの入口があり、どちらも複数のモデルから用途に合うものを選んで使います。まずこの構図だけ押さえれば、後の細かい話が頭に入りやすくなります。

Geminiの正体：Google製の生成AIファミリー

Geminiは、Googleおよびその研究部門であるGoogle DeepMindが開発する生成AIの総称です。単一の製品名ではなく、用途や規模ごとに分かれた“モデルの家族（ファミリー）”を指します。文章を書く・要約する・翻訳する・コードを書く・画像を理解する/生成する・音声を聞き取る——といった幅広いタスクを、1つの基盤でこなせるのが特徴です。

2つの入口：アプリ版とAPI版

Geminiに触れる方法は大きく2通りです。多くの人がまず使うのは前者、開発者やWeb制作者が自分のサービスに組み込むときは後者を使います。

入口	誰向け	アクセス先	できること
アプリ版（Geminiアプリ）	一般ユーザー・業務利用	gemini.google.com / スマホアプリ	チャットで質問・文章作成・画像生成・資料調査など
API版（Gemini API）	開発者・Web制作者	Google AI Studio / API キー	自社アプリやサイトにGeminiの機能を組み込む

この記事では、まずモデルの一覧を整理し、次に「アプリでできること」「APIでできること」、最後に「料金」の順で解説します。出典はすべてGoogleの公式ページ（Gemini API ドキュメントほか）です。

マルチモーダルとは何か

マルチモーダルとは、テキスト・画像・音声・動画など複数の種類（モード）のデータをまとめて扱えるという意味です。たとえば「この写真に写っているグラフを読み取り、内容を表にまとめて」といった、人間なら自然にできる“見て・聞いて・書く”を1つのモデルで処理できます。Geminiは設計当初からマルチモーダルを前提としており、ここが大きな強みです。

Geminiのモデル一覧（2026年7月1日時点）

要点：2026年7月時点の主力は第3世代（Gemini 3 系）。賢さ重視の「Pro」、速さとコストのバランスに優れる「Flash」、最安・最速の「Flash-Lite」という三層構造で覚えると整理しやすいです。加えて安定版として2.5系も現役で、画像・動画・音声・埋め込みの専用モデルもそろっています。

まず、Geminiのモデル名は基本的に「世代番号 + グレード名」で構成されます。たとえば「Gemini 3.5 Flash」なら世代が3.5、グレードがFlash。グレードの意味は次の通りです（公式モデル一覧）。

グレード	位置づけ	向いている用途
Pro	最も高性能・高度な推論	複雑な問題解決・高度なコード生成・エージェント
Flash	価格と性能のバランス型	高ボリューム・低遅延で“考える”処理が要る作業
Flash-Lite	最速・最安の軽量版	大量処理・コスト最優先・シンプルなタスク

主なテキスト/マルチモーダルモデル

2026年7月1日時点で、公式が掲載している主なモデルは次の通りです。世代が新しいほど賢く、グレードがProに近いほど高性能・高単価になります。リリース日は公式リリースノートに基づきます。

モデル名	世代/グレード	特徴	状態（2026/7/1）
Gemini 3.5 Flash	第3世代・Flash	エージェントやコード作業で持続的に高性能	一般提供（2026年5月19日 GA）
Gemini 3.1 Pro	第3世代・Pro	高度な知能・複雑な問題解決・強力なエージェント	プレビュー（2026年2月19日〜）
Gemini 3.1 Flash-Lite	第3世代・Flash-Lite	大型モデルに迫る性能を低コストで	一般提供（2026年5月7日 GA）
Gemini 3 Flash	第3世代・Flash	性能と効率のバランス型	プレビュー
Gemini 2.5 Pro	第2.5世代・Pro	深い推論とコーディングに強い安定版	一般提供
Gemini 2.5 Flash	第2.5世代・Flash	低遅延・高ボリューム向けのバランス型	一般提供
Gemini 2.5 Flash-Lite	第2.5世代・Flash-Lite	最速・最も低コストのマルチモーダル	一般提供

注意：第3世代のProやFlashの一部は「プレビュー（試験提供）」段階です。プレビュー版は仕様や料金が変わる可能性があるため、業務で安定運用するなら一般提供（GA）のモデルを基本に選ぶと安心です。最新の状態は必ず公式モデル一覧で確認してください。

画像・動画・音声・埋め込みの専用モデル

Geminiファミリーには、テキスト以外に特化したモデルもそろっています。これらはAPIから個別に呼び出して使います。

種類	代表モデル（2026/7/1時点）	役割
画像生成	Nano Banana 2 / Nano Banana Pro / Nano Banana Lite	テキストから画像を生成・編集
動画生成	Veo 3.1 / Gemini Omni Flash（プレビュー）	テキストや画像から動画を生成
音声（ライブ/読み上げ）	Gemini 3.1 Flash Live / Gemini 3.1 Flash TTS	リアルタイム音声対話・テキスト読み上げ
埋め込み（ベクトル化）	Gemini Embedding 2 / Gemini Embedding	検索・分類・RAG用にテキストを数値化
音楽生成	Lyria 3 Pro / Lyria RealTime	テキストから音楽を生成

「埋め込み（Embedding）」は聞き慣れないかもしれませんが、文章を“意味のベクトル（数値の並び）”に変換する技術です。社内文書を検索可能にしたり、AIに自社データを参照させる仕組み（RAG）を作るときの土台になります。

どのモデルを選ぶ？目的別の選び方

要点：迷ったら「Flash」から。ほとんどの業務はFlashで十分こなせます。難しい推論や高品質なコード生成が要るならPro、大量処理でコストを抑えたいならFlash-Liteへ。賢さ・速さ・コストの三角形でバランスを取るのがコツです。

3つの軸で考える

賢さ（精度）：複雑な推論・長文の正確な要約・高品質なコードが必要 → Pro 系。
速さ（低遅延）：チャットbotやリアルタイム応答で待たせたくない → Flash 系。
コスト：問い合わせ件数が膨大・単純な分類や抽出が中心 → Flash-Lite 系。

ユースケース別の目安

やりたいこと	おすすめグレード	理由
社内文書の要約・メール下書き	Flash	速さとコストのバランスが良く実用十分
仕様の難しいプログラム生成・設計相談	Pro	深い推論力が必要なため
大量の問い合わせ自動分類・タグ付け	Flash-Lite	1件あたりの単価を最小化できる
画像から情報を読み取る（OCR的用途）	Flash 以上	マルチモーダル性能が安定して必要
商品画像・バナーの生成	Nano Banana 系	画像生成専用モデルが適任

実務でのおすすめ手順は、①まずFlashで試す → ②精度が足りなければProに上げる → ③コストが気になればFlash-Liteを試す、という順です。最初から最上位モデルを使う必要はありません。

Geminiでできること①：アプリ版（gemini.google.com）

要点：アプリ版はブラウザやスマホからチャットで使える“すぐ使える窓口”。文章作成・調べもの・画像生成・資料の読み込みなどを、プログラミングなしで利用できます。GoogleアカウントがあればOKです。

Geminiアプリ（gemini.google.com）は、ChatGPTのチャット画面のように使えるサービスです。質問を打ち込めば答えが返り、追加で指示すれば会話を続けながら作業できます。主にできることは次の通りです。

文章の作成・要約・翻訳：メール、企画書、ブログ下書き、長文の要約、外国語との相互翻訳。
調べもの・リサーチ：質問への回答に加え、深く調査して資料化する「Deep Research（ディープリサーチ）」機能。
画像の生成・編集：テキストから画像を作る、既存画像を編集する（Nano Banana 系を内部利用）。
ファイルの読み込み：PDFや画像をアップロードして、内容を要約・抽出・質問できる。
コードの作成・解説：プログラムの生成、エラーの説明、書き直しの提案。

Deep Research（ディープリサーチ）

Deep Researchは、1つのテーマについてWeb上の複数情報を自動で調べ、レポート形式にまとめてくれる機能です。「競合5社の料金を比較して」のような調査を任せると、出典つきの調査結果を生成します。手作業の下調べを大幅に短縮できます。

Gems（ジェムズ）とCanvas（キャンバス）

Gemsは、用途に合わせて指示や役割をあらかじめ設定した“自分専用のGemini”を作れる機能です（ChatGPTのGPTsに近い発想）。Canvasは、文章やコードを横の作業画面で見ながら編集できるモードで、長文の推敲やコードの試作に向いています。

これらはプランによって使える範囲が変わります。無料でも基本機能は使えますが、Deep Researchの回数や最新モデルへのアクセスは有料プランで拡張されます（詳細は後述の料金章で解説）。

GeminiとGoogleサービスの連携

要点：Geminiの真価は“Googleの普段使いのツールに溶け込む”点。Gmail、ドキュメント、スプレッドシート、スマホのAndroidなどにGeminiが組み込まれ、別アプリを開かずに作業の流れの中でAIを呼び出せます。

Workspace（Gmail・ドキュメント等）との連携

Google WorkspaceにGeminiが統合されており、たとえば次のような使い方ができます。

Gmail：受信メールの要約、返信の下書き作成。新たに案内されている「AI Inbox」では受信整理も支援。
ドキュメント：たたき台の文章生成、トーンの調整、リライト。
スプレッドシート：表データの整理・分類・関数の提案。
スライド：構成案や本文の下書き、画像生成による素材づくり。

これらは「アプリを切り替えず、作業画面の中でAIを呼び出せる」のが利点です。コピペの往復が減り、業務のテンポが上がります。

NotebookLM（ノートブックLM）

NotebookLMは、自分がアップロードした資料（PDF・メモ・URLなど）だけを根拠にして答えるツールです。社内マニュアルや議事録を読み込ませ、その内容に限定して質問・要約・音声化できるため、情報の出どころが明確で、業務利用との相性が良い機能です。

Geminiでできること②：API版（開発者・Web制作者向け）

要点：Gemini APIを使えば、自社サイトやアプリにGeminiの機能を直接組み込める。問い合わせ自動応答、商品説明の自動生成、画像のタグ付けなどを“自分のサービスの中で”動かせます。Google AI Studioで無料から試せます。

Gemini API（公式ドキュメント）は、プログラムからGeminiを呼び出す窓口です。チャット画面を開かずに、コードから「この文章を要約して」「この画像に何が写っている？」と指示を送り、結果を受け取れます。Web制作者なら、問い合わせフォームの自動返信、ブログの下書き生成、画像の自動alt付与などに使えます。

はじめ方（3ステップ）

Google AI Studio にアクセス：ブラウザで aistudio.google.com を開く（Googleアカウントでログイン）。
APIキーを発行：「Get API key」からキーを取得する。これがプログラムから呼び出すための鍵になる。
SDKまたはRESTで呼び出す：Python・JavaScript のSDK、もしくはREST（HTTPリクエスト）でモデルにリクエストを送る。

Google AI Studioは、APIキー発行・プロンプトの試し打ち・利用状況の確認ができる無料のブラウザツールです。コードを書く前に、ここで動作を試すのが定番の流れです。

APIの主な機能

機能	内容	使いどころの例
テキスト生成	文章の作成・要約・翻訳	記事下書き・商品説明文の自動生成
マルチモーダル理解	画像・動画・音声・PDFの解析	レシート読み取り・画像のタグ付け
Function calling（関数呼び出し）	外部APIや社内処理を呼び出す	在庫検索・予約処理と連携するエージェント
構造化出力	JSONなど決まった形式で返す	後続処理に渡しやすい定型データ生成
Thinking（思考）	難問で内部的に推論を深める	複雑な条件分岐・設計判断
グラウンディング	Google検索やMapsで根拠を補強	最新情報や店舗情報を反映した回答
コンテキストキャッシュ	繰り返し使う前提文を再利用し節約	同じ社内資料を何度も参照する用途
バッチ処理	大量リクエストをまとめて安価に処理	夜間にまとめて分類・要約する処理

簡単なAPI呼び出しの例

Python向けの公式SDKを使うと、数行でモデルを呼び出せます。下は概念を示すイメージです（実際のコードや最新の書き方は公式ドキュメントを参照してください）。

# 概念イメージ（公式SDKの利用例）
from google import genai

client = genai.Client(api_key="あなたのAPIキー")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="次の文章を100字で要約して：……",
)

print(response.text)

APIキーはパスワードと同じく秘密情報です。ソースコードに直接書き込まず、環境変数（.env）に入れ、公開リポジトリに含めないようにしましょう。漏えいは不正利用や高額請求につながります。

Gemini API（Google AI）とVertex AIの違い

Geminiを開発で使う経路は2つあります。混同しやすいので整理します。

経路	向いている人	特徴
Gemini API（Google AI Studio）	個人・小規模・まず試したい人	APIキー1つで手早く開始。無料枠あり
Vertex AI（Google Cloud）	企業・本格運用・厳格な管理が要る人	Cloud上で権限管理・監査・スケールに対応

まず試すならGoogle AI StudioのGemini API、社内の本番システムに組み込み権限管理やガバナンスが必要ならVertex AI、という使い分けが基本です。

Geminiの強み：長文脈とマルチモーダル

要点：Geminiの技術的な強みは「長い入力を一度に扱える」ことと「種類の違うデータをまたいで処理できる」こと。たとえば100万トークン級の長文を読ませて要約させたり、画像と文章を同時に渡して質問したりできます。

最大100万トークンの長いコンテキスト

コンテキスト（文脈）長とは、AIが一度に受け取れる入力量の上限です。たとえばGemini 2.5 Flashの場合、入力トークン上限は1,048,576（約100万トークン）、出力上限は65,536トークンです（公式: 2.5 Flash仕様）。トークンは文章を区切る単位で、日本語ではおおむね1文字＝1〜2トークン程度。100万トークンあれば、分厚いマニュアルや長時間の議事録をまるごと読ませて要約・検索させられます。

項目	Gemini 2.5 Flash（参考値）
入力トークン上限	1,048,576（約100万）
出力トークン上限	65,536
対応入力	テキスト・画像・動画・音声
知識のカットオフ	2025年1月
思考（Thinking）	対応
関数呼び出し	対応
構造化出力	対応
検索グラウンディング	対応

「知識のカットオフ」とは、モデルが学習した情報の最終時点のことです。これより新しい出来事は、検索グラウンディング（Google検索で根拠を補う機能）を使わないと正確に答えられない場合があります。最新情報を扱うときは、グラウンディングの利用を検討しましょう。

マルチモーダルの具体例

画像＋質問：商品写真を渡して「この製品の特徴を箇条書きで」と指示。
PDF＋抽出：請求書PDFから金額・日付・宛名を構造化データで取り出す。
音声＋要約：会議音声を文字起こしして要点をまとめる。
動画＋説明：動画の内容を時系列で説明させる。

Geminiの料金①：アプリ版（個人向けプラン）

要点：アプリ版は無料でも使える。より多くの利用枠や最新モデル・高度な機能が欲しい人向けに、Google AI Pro（月19.99ドル）やAI Ultra（月100ドル〜）などの有料プランが用意されています（2026年7月1日時点）。

Geminiアプリは、Googleアカウントがあれば無料で基本機能を利用できます。さらに使い込む人向けに、Google Oneの一部として有料の「Google AI」プランが提供されています。価格はGoogle公式ブログ（I/O 2026発表）およびGoogle One プランに基づきます。

プラン	月額（USD・2026/7/1時点）	主な内容
無料	0ドル	基本のチャット・画像生成など（利用上限あり）
Google AI Plus	7.99ドル	利用枠が無料の約2倍・ストレージ400GB・Geminiの拡張機能
Google AI Pro	19.99ドル	利用枠が約4倍・ストレージ5TB・Deep Research拡張・YouTube Premium Lite等
Google AI Ultra	100ドル〜	Proの約5倍の利用枠・ストレージ20TB・最上位機能（上位版は200ドル）

注意：プラン内容と価格は変動します。また地域や時期でキャンペーンが入る場合があります。契約前に必ずGoogle公式のプランページで最新の価格・内容を確認してください。日本円での表示はGoogle One上で確認できます。

どのプランを選ぶ？

まず試す個人・たまに使う：無料プランで十分。
業務で日常的に使う中小事業者：利用枠とDeep Researchが拡張されるPro（19.99ドル）が現実的。
動画生成や最先端機能を重視するクリエイター・開発者：Ultra（100ドル〜）を検討。

Geminiの料金②：API版（従量課金）

要点：API版は使った分だけ払う従量課金で、無料枠もある。料金は「100万トークンあたり何ドル」で決まり、Flash-Liteなど軽量モデルほど安価です。さらにバッチ処理で半額、キャッシュで繰り返し分を節約できます。

Gemini APIには無料利用枠（Free tier）があり、Flash系の多くのモデルは無料で試せます（利用上限あり・内容は製品改善に使われる場合あり）。本格利用は有料（Paid tier）で、価格は100万（1M）トークンあたりのドル建てです。以下は主要モデルの代表的な単価です（公式料金ページ、2026年7月1日時点）。

主要モデルの料金（標準・1Mトークンあたり）

モデル	入力（USD/1M）	出力（USD/1M）	備考
Gemini 3.5 Flash	1.50	9.00	キャッシュ0.15/保存1.00（1M・1時間）
Gemini 3.1 Pro（プレビュー）	2.00（〜200k）/ 4.00（超）	12.00（〜200k）/ 18.00（超）	長文ほど上位単価
Gemini 3.1 Flash-Lite	0.25（テキスト/画像/動画）	1.50	音声入力は0.50
Gemini 2.5 Pro	1.25（〜200k）/ 2.50（超）	10.00（〜200k）/ 15.00（超）	安定版のPro
Gemini 2.5 Flash	0.30（テキスト/画像/動画）	2.50	音声入力は1.00
Gemini 2.5 Flash-Lite	0.10（テキスト/画像/動画）	0.40	最安クラス・音声入力0.30

「〜200k / 超」とは、入力の長さ（プロンプトのトークン数）が20万トークン以下か超かで単価が変わるしくみです。長文を投げるProモデルでは、超過分が割高になる点に注意してください。

コストを下げる仕組み

バッチAPI（Batch）：急ぎでない処理をまとめて投げると、対象モデルが概ね50%オフ。夜間の一括処理に有効。
コンテキストキャッシュ：毎回同じ前提文（社内資料など）を渡すなら、キャッシュして繰り返し分を割安にできる。
軽いモデルを使い分け：単純なタスクはFlash-Liteへ。精度が要る所だけPro/Flashにする。

画像・動画・埋め込みの料金（一部）

対象	代表的な料金（2026/7/1時点）	出典上の単位
画像生成（Imagen 4 系）	約0.02〜0.06ドル / 1枚	1画像あたり
動画生成（Veo 3.1）	約0.05〜0.60ドル / 1秒	動画1秒あたり
埋め込み（Gemini Embedding 2）	0.20ドル（テキスト）/ 0.45ドル（画像）	1Mトークン等

料金は頻繁に改定されます。見積もりの前に必ず公式料金ページで最新の単価・無料枠の条件を確認してください。プレビュー版モデルは特に変更が入りやすいです。

ざっくり費用感（イメージ）

たとえばGemini 2.5 Flash で、入力1万トークン・出力2千トークンのリクエストを1回送った場合の概算は次の通りです（為替・改定で変動するため目安）。

入力：1万トークン × 0.30ドル/1M ＝約0.003ドル
出力：2千トークン × 2.50ドル/1M ＝約0.005ドル
合計：1回あたり約0.008ドル（およそ1円強）。軽量タスクなら少額から運用できる。

Geminiを業務に使うときの注意点

要点：便利でも“最終確認は人間”が原則。ハルシネーション（もっともらしい誤り）、機密情報の取り扱い、料金の上振れ、モデルの更新・終了（廃止）に注意して運用しましょう。

ハルシネーションに注意：AIは事実でない内容を自信ありげに書くことがある。数値・固有名詞・法的内容は必ず一次情報で裏取りする。
機密・個人情報の入力に注意：無料枠では入力が製品改善に使われる場合がある。社外秘や個人情報は、利用規約とプラン（有料/エンタープライズ）を確認してから扱う。
料金の上振れ対策：APIは従量課金。利用上限アラートやレート制限を設定し、想定外の請求を防ぐ。
モデルの廃止に備える：旧モデルは終了（廃止）日が設定される。例として2.0系は2026年6月1日に廃止予定。利用中モデルの後継への移行計画を持つ。
プレビュー版は本番で慎重に：仕様や価格が変わり得るため、安定運用は一般提供（GA）モデルを基本に。

これらは公式リリースノートや料金ページで随時更新されます。重要な前提ほど、定期的に公式を見直す運用にしておくと安全です。

GeminiとChatGPT・Claudeの違い（ざっくり比較）

要点：どれも優秀なAIだが、Geminiの個性は“Googleエコシステムとの統合”と“ネイティブなマルチモーダル・長文脈”。普段Googleサービスを使う事業者ほど恩恵が大きいです。

観点	Geminiの特徴
提供元	Google / Google DeepMind
強み	長文脈（最大100万トークン級）・マルチモーダル・Google連携
連携	Gmail・ドキュメント・スプレッドシート・Android・検索と統合
入口	アプリ（gemini.google.com）とAPI（Google AI Studio / Vertex AI）
こんな人に	Google Workspaceを日常的に使う事業者・開発者

どのAIが“最強”かは用途次第です。すでにGoogleのツールで仕事をしているなら、Geminiは導入の摩擦が小さく相性が良いという点が、選ぶ大きな理由になります。

よくある質問（FAQ）

要点：はじめての疑問をまとめて解消。料金・無料範囲・日本語対応・安全性など、つまずきやすいポイントをQ&Aで整理しました。

Q1. Geminiは無料で使えますか？

A. はい。GeminiアプリはGoogleアカウントがあれば無料で基本機能を利用できます（利用上限あり）。Gemini APIにも無料枠があり、Flash系モデルを試せます。より多くの枠や最新機能が欲しい場合に有料プランやAPIの有料利用へ進みます（料金ページ）。

Q2. どのモデルを選べばいいですか？

A. 迷ったらFlashから始めるのが無難です。多くの業務はFlashで十分こなせます。高度な推論や難しいコード生成が必要ならPro、大量処理でコストを抑えたいならFlash-Liteを選びます。

Q3. 日本語にはきちんと対応していますか？

A. 対応しています。Geminiは多言語に対応しており、日本語での入力・出力・要約・翻訳が可能です。専門的な文章や固有名詞は誤りが出ることもあるため、重要な箇所は人が確認しましょう。

Q4. アプリ版とAPI版はどう違いますか？

A. アプリ版はチャット画面で“すぐ使う”ための窓口、API版は自社サービスにGeminiの機能を“組み込む”ための窓口です。文章作成や調べものはアプリ版、フォーム自動応答や自動生成の仕組み化はAPI版が向いています。

Q5. 入力した情報は学習に使われますか？

A. プランや利用形態によって異なります。一般に無料枠では入力が製品改善に使われる場合があり、有料（Paid）やエンタープライズ向けでは「製品改善に使わない」とされています。機密情報・個人情報を扱う前に、必ず最新の利用規約と対象プランの条件を確認してください。

Q6. Geminiでできる代表的なことは？

A. 文章作成・要約・翻訳・調べもの（Deep Research）・画像生成・PDFや画像の読み取り・コード生成などです。APIを使えば、これらを自社サイトやアプリの機能として組み込めます。

Q7. 料金が想定より高くならないか心配です。

A. APIは従量課金のため、利用上限アラートやレート制限の設定、バッチ処理（約50%オフ）やコンテキストキャッシュの活用、軽量モデル（Flash-Lite）の使い分けで費用を抑えられます。まずは小さく試し、必要な箇所だけ上位モデルに切り替えるのがコツです。

Q8. 古いモデルが使えなくなることはありますか？

A. あります。Googleはモデルに終了（廃止）日を設けることがあり、たとえば2.0系は2026年6月1日に廃止予定とされています。利用中のモデルは公式リリースノートで状況を確認し、後継モデルへの移行を計画しておきましょう。

まとめ

Geminiは、Googleが開発するマルチモーダル × 長文脈 × Google連携が強みの生成AIです。入口は「アプリ版」と「API版」の2つ。モデルは賢さ・速さ・コストでPro／Flash／Flash-Liteに分かれ、2026年7月時点の主力は第3世代（3.5 Flash・3.1 Pro など）と安定版の2.5系です。料金は無料枠から始められ、APIは100万トークン単位の従量課金。バッチやキャッシュ、モデルの使い分けでコストを最適化できます。

・入口：アプリ版（手早く使う）とAPI版（組み込む）
・モデル選び：迷ったらFlash→精度ならPro→コストならFlash-Lite
・料金：無料枠あり／APIは従量課金（2026年7月1日時点）
・運用：最終確認は人間／機密の入力と料金上限に注意

AIを“使いこなす土台”はWeb制作とAPIの基礎理解。WithCodeで手を動かして学べば、Geminiのようなツールを自分のサービスに組み込み、業務を自動化できる人材を目指せます。

出典・参考（一次情報）

本記事の仕様・料金・モデル情報は、以下のGoogle公式ページ（2026年7月1日時点）に基づいて作成しています。最新の数値は各リンク先でご確認ください。

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この記事を書いた人

田中誠

WithCodeでWeb制作を習得後、フリーランスエンジニアとして活動。HTML/CSS・JavaScript・WordPress案件を中心に年間20件以上の制作実績を持つ。「難しい技術をわかりやすく」をモットーに、初心者〜中級者向けの技術記事を執筆。副業・フリーランス独立を目指す方に向けた情報発信に注力している。