年末に向けて、生成AIのモデルのバージョンアップラッシュが続いていますね。ChatGPT 5.1、Claude 4.5、そしてGoogleのGemini 3.0Proなど、さまざまなAIモデルが登場しました。どれを使えばいいのか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか 🤔
自分は研究でGoogleのGeminiのAPIを利用していますが。提供されるモデルが多すぎて今なにが使えるのかわからなくなってきました。そこで、現在利用可能なモデルの一覧を簡単に取得できるPythonツールを作成してみました。
Google AI Studioでキーを取得したけど、「今どのモデルが使えるのか？」、「最新のモデル情報をサクッと確認したい！」というエンジニアの方にも役立つかなと思います🤗
正直に言うと、Gemini APIのドキュメントを毎回確認するのが面倒だったので作りました 😅
ツールの機能
今回作成したツール「gemini-available-models」の主な機能は以下の通りです。
機能
- 使用可能な全モデルの一覧表示
- 各モデルの詳細情報（モデル名、説明、トークン上限、サポートメソッド）の表示
.envファイルからの設定読み込み（.envファイルにキーを格納して開発を行うので、そのチェックもしています）- 指定モデルの詳細確認
セットアップ方法
必要なもの
- Python 3.7以上
- GeminiのAPIキー（Google AI Studioで取得）
インストール手順
$ git clone https://github.com/ueponx/gemini-available-models.git $ cd gemini-available-models # デフォルトの仮想環境を使用する場合 $ python -m venv .venv $ source .venv/bin/activate $ pip install -r requirements.txt # uvを使用して仮想環境を使用する場合 $ uv venv $ source .venv/bin/activate $ uv pip install -r requirements.txt
.envファイルの作成
自分は.envファイルにAPIキーを以下のように記述して、それをpythonのプログラムから読み込むことでGeminiを使用していることがほとんどです。そこで、プロジェクトのフォルダ内に.envファイルを以下のように記述しています。
GOOGLE_API_KEY=ここにAPIキーを貼り付け GEMINI_MODEL=models/gemini-2.5-pro
⚠️ APIキーは絶対に他人と共有せず、GitHubなどの公開リポジトリにもアップロードしないでください。
使い方
ターミナルで以下のコマンドを実行するだけです。
$ python list_gemini_models.py
すると、以下のような情報が表示されます。
=== Gemini API 使用可能なモデル一覧 === モデル名: models/gemini-3-pro-preview 表示名: Gemini 3 Pro Preview 説明: Gemini 3 Pro Preview 入力トークン上限: 1048576 出力トークン上限: 65536 サポートメソッド: ['generateContent', 'countTokens', 'createCachedContent', 'batchGenerateContent'] ---------------------------------------------------------------------- …以下続く…
主要なモデルの紹介
2025年11月20日時点で利用可能な主要モデルをご紹介します。
汎用モデル
| モデル名 | 特徴 | 入力トークン | 出力トークン |
|---|---|---|---|
| gemini-3-pro-preview 🆕 | 最新の次世代モデル | 1,048,576 | 65,536 |
| gemini-2.5-pro | 高性能・安定版 | 1,048,576 | 65,536 |
| gemini-2.5-flash | 高速・バランス型 | 1,048,576 | 65,536 |
| gemini-2.5-flash-lite | 超軽量・低コスト | 1,048,576 | 65,536 |
特殊用途モデル
| モデル名 | 用途 | 入力トークン | 出力トークン |
|---|---|---|---|
| gemini-2.5-flash-image | 画像生成 | 65,536 | 32,768 |
| gemini-2.5-flash-preview-tts | 音声合成 | 8,192 | 16,384 |
| gemini-2.5-computer-use-preview | PC操作自動化 | 131,072 | 65,536 |
主なAPI/機能の解説
出力結果に表示される主なAPI/機能の意味と使い方は以下のようになります。
| メソッド名 | 説明 | 主な用途 |
|---|---|---|
generateContent |
コンテンツを生成する基本メソッド | 通常のテキスト生成 |
countTokens |
トークン数をカウント | 料金見積もり |
createCachedContent |
コンテンツをキャッシュ | コスト削減・高速化 |
batchGenerateContent |
バッチ処理 | 大量データの一括処理 |
メソッドの使い分け
通常はgenerateContentを使用します。同じコンテキストを繰り返し使う場合はcreateCachedContentでコスト削減、大量のリクエストを処理する場合はbatchGenerateContentで効率化できます。
事前にcountTokensでトークン数を確認しておくと、APIの利用料金を見積もることができて便利です。
セキュリティに関する注意
APIキーは重要な認証情報です。以下の点に注意してください。
.gitignoreに.envに追記することで、誤ってコミット（公開）することを防げます。
万が一APIキーが漏洩した場合は、すぐにGoogle AI Studioで該当キーを削除し、新しいキーを生成してください。
おわりに
今回は、Gemini APIで使用可能なモデルを一覧表示するPythonツールgemini-available-modelsをつくってみました。つい先日もGemini 3.0 Proがリリースされたように、今後もさまざまな新機能やモデルが追加されていくでしょう。このようなツールを活用して、最新のモデル情報をキャッチアップできればと思います。
