Geminiモデルの推論プロセスを異なるシナリオに対して最適化するには？

2025-08-22

583

直接リンクモバイルビュー

背景条件

Geminiモデルの推論の深さは、応答速度と品質に直接影響し、異なるビジネスシナリオ（例えば、リアルタイムの会話/深い分析）において動的に調整される必要がある。geminicli2apiは、3つの最適化スキームを提供する：

迅速対応モード使用-nothinkingバリアント（例gemini-1.5-flash-nothinking) カスタマー・サービス・ボットのような低レイテンシ・シナリオのための推論ステップの削減
深層分析モデル採用-maxthinkingバリアント（例gemini-2.5-pro-maxthinking)学術研究などの複雑なタスクのために推論予算を32,768トークンに増加
標準モデルベースモデルへの直接呼び出し（例えばgemini-1.5-proスピードと質量のバランス

OpenAI互換のAPIコールについては、単にmodelパラメータでモードを切り替える：
client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro-maxthinking",...)