スタート ガイド

このガイドでは、Interactions API を使用して Gemini API を使い始める方法について説明します。1 分以内に最初の API 呼び出しを行い、テキスト生成、マルチモーダル理解、画像生成、構造化出力、ツール、関数呼び出し、エージェント、バックグラウンド実行について学習します。

Interactions API は、Python と JavaScript の SDK と REST を通じて利用できます。

1. API キーを取得する

Gemini API を使用するには、リクエストの認証、セキュリティ上限の適用、アカウントの使用状況の追跡を行うための API キーが必要です。

  • Google AI Studio では、新規ユーザー向けにプロジェクトと API キーが自動的に作成されます。API キーのページからコピーできます。
  • 新しいキーが必要な場合は、AI Studio で [API キーを作成] をクリックし、ダイアログに沿って新しいキーとプロジェクトのペアを追加します。

Gemini API キーを作成する

鍵を環境変数として設定します。

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

有料ティアにアップグレードする

有料階層にアップグレードすると、レートの上限が引き上げられます。また、Cloud Billing の設定が必要になります。

  • AI Studio の API キーページまたはプロジェクトページで、[お支払い情報を設定] をクリックします。
  • Cloud Billing ダイアログに沿って、請求先アカウントを作成またはリンクし、お支払い方法を追加して、有料クレジットで最低 10 ドル（または同等の通貨）を前払いします。
  • API の使用状況は、Google AI Studio の [ダッシュボード] > [使用状況] で確認できます。

詳細については、お支払いページをご覧ください。

2. SDK をインストールして最初の呼び出しを行う

SDK をインストールし、1 回の API 呼び出しでテキストを生成します。

Python

SDK をインストールします。

pip install -U google-genai

クライアントを初期化してリクエストを行います。

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain how AI works in a few words"
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

SDK をインストールします。

npm install @google/genai

クライアントを初期化してリクエストを行います。

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.6-flash",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'

回答:

{
  "id": "v1_ChdpQUFvYXI...",
  "status": "completed",
  "usage": {
    "total_tokens": 197,
    "total_input_tokens": 8,
    "total_output_tokens": 12
  },
  "created": "2026-06-09T12:01:25Z",
  "steps": [
    {
      "type": "thought",
      "signature": "EvEFCu4FAQw..."
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "AI learns patterns from data, then uses those patterns to make predictions or decisions on new data."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.6-flash",
}

REST を使用すると、API はメタデータ、使用状況の統計情報、ターンのステップバイステップの履歴を含む完全な Interaction リソースを返します。

SDK は完全なレスポンスを公開しますが、最終的な出力に直接アクセスするための interaction.output_text や interaction.output_image などの便利なプロパティも提供します。レスポンス構造について詳しくは、インタラクションの概要をご覧ください。システム メッセージと生成構成の詳細については、テキスト生成ガイドをご覧ください。

3. レスポンスをストリーミングする

よりスムーズなやり取りを実現するには、レスポンスを生成しながらストリーミングします。各 step.delta イベントは、すぐに表示できるテキストのチャンクを配信します。

Python

from google import genai

client = genai.Client()

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain how AI works",
    stream=True
)
for event in stream:
    print(event)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const stream = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.6-flash",
  input: "Explain how AI works",
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  console.log(event);
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Explain how AI works",
    "stream": true
  }'

ストリーミングの場合、サーバーはサーバー送信イベント（SSE）のストリームで応答します。各イベントには、タイプと JSON データが含まれます。

回答:

event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_Chd...","status":"in_progress","model":"gemini-3.6-flash"},"event_type":"interaction.created"}

event: step.start
data: {"index":0,"step":{"type":"thought"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"EvEFCu4F...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}

event: step.start
data: {"index":1,"step":{"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"AI ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"works ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}

event: step.s