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Batch API で Gemini を 50% 安く使う — 非同期バッチ処理とマルチモーダル対応
Gemini Batch API は通常の 50% オフで動く非同期バッチ。インライン / JSONL の 2 方式、マルチモーダル対応、Context Caching との併用可否、Flash-Lite × Batch の最強コスパ構成を実装例つきで解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 3 回。
Gemini モデル選定とマルチモーダル活用 — Flash / Pro / Flash-Lite と画像・動画・音声・PDF 入力
Gemini 2.5 Flash / Pro / Flash-Lite と 3 Pro の用途別選び方、画像・動画・音声・PDF のマルチモーダル入力、1M トークンコンテキストの使い分け、Embedding 次元削減まで実装目線で解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 2 回。
Google AI Studio 入門 — 課金の仕組み・APIキー取得・料金体系の全体像
Gemini を業務投入する前に押さえる Google AI Studio の課金構造、Free Tier から Tier 3 のレート制限、APIキー発行と漏洩対策、料金体系と請求確認、予算アラート設計までを実務目線でまとめる。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 1 回。
Python で Gemini を扱う実装ガイド — テキスト生成・Embedding・Vision・モデル切替
Gemini API を Python から呼ぶ実務コードを総まとめ。認証、テキスト生成、Embedding、PIL / Base64 / File API での画像入力、構造化出力、リトライまでを実装テンプレで提示。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 4 回。
Vertex AI 移行ガイド（基本編）— AI Studio からエンタープライズ運用への橋渡し
Gemini を AI Studio から Vertex AI へ移す基本編。`vertexai=True` の SDK 切替、IAM / VPC-SC / SLA 差分、Provisioned Throughput の判断、移行チェックリストまで（Batch API は Part 6）。シリーズ第 5 回。
Vertex AI Batch API 編 — GCS 経路で書き直す覚悟と二系統運用パターン
AI Studio Batch（Files API）と Vertex AI Batch（GCS）は同名ながら別物。JSONL スキーマ差分、IAM 落とし穴、Embedding 二系統運用、SAGA 設計を実装目線で整理。シリーズ第 6 回（最終回）。
WIF でキーレス認証 — GitLab→GCP・GitLab→AWS・GCP↔AWS の OIDC ベストプラクティス
サービスアカウントキーを使わない「キーレス認証」を、Workload Identity Federation と OIDC で体系化。GitLab→GCP・GitLab→AWS・GCP↔AWS のクロスクラウド連携を、最小権限設計とコピペ可能な YAML 例で解説する。シリーズ「BtoB SaaS セキュリティ設計」第 5 回。