Google Gemini API によるクエリ
Google Gemini APIは、Gemini トークン単位の従量課金基盤モデルおよび外部モデルとのみ互換性があります。プロバイダー間で機能する統合APIについては、Open Responses APIまたはChat Completions APIを使用してください。
Google Gemini API は、Databricks 上の Gemini モデルにネイティブの Google AI SDK 互換性を提供します。Gemini 固有の機能が必要な場合、または既存の Google AI SDK コードを移行する場合は、この API を使用します。
要件
- 要件を参照してください。
google-genaiパッケージをコンピュートにインストールします。
クエリの例
以下の例は、Unity Gatewayとモデルサービスに基づいています。モデルサービスの代わりにモデルサービング Endpointを使用する場合は、モデルサービス名をEndpoint名に置き換えてください。利用可能な基盤モデルと、それらのモデルサービス名およびEndpoint名の一覧については、Databricks 基盤モデル APIsでサポートされているモデルの詳細な一覧を参照してください。
以下の例では、Google Gemini API を使用して、基盤モデル API のトークン単位の従量課金モデルサービスにクエリーを実行する方法を示します。
- Python
- REST API
from google import genai
from google.genai import types
import os
DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')
client = genai.Client(
api_key="databricks",
http_options=types.HttpOptions(
base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/ai-gateway/gemini",
headers={
"Authorization": f"Bearer {DATABRICKS_TOKEN}",
},
),
)
response = client.models.generate_content(
model="system.ai.gemini-3-1-pro",
contents=[
types.Content(
role="user",
parts=[types.Part(text="What is a mixture of experts model?")],
),
],
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=256,
),
)
print(response.text)
curl \
-u token:$DATABRICKS_TOKEN \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{"text": "What is a mixture of experts model?"}]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 256
}
}' \
https://<workspace_host>.databricks.com/ai-gateway/gemini/v1beta/models/system.ai.gemini-3-1-pro:generateContent
サポートされているモデル
Databricks がホストする基盤モデル
system.ai.databricks-gemini-4-argonsystem.ai.gemini-3-5-flash-litesystem.ai.gemini-3-8-flashsystem.ai.gemini-3-7-flashsystem.ai.gemini-3-6-flashsystem.ai.gemini-3-1-prosystem.ai.gemini-3-1-flash-litesystem.ai.gemini-3-flash
外部モデル
- Googleモデルプロバイダー
サポートされている入力タイプ
Databricks上のGeminiモデルは、テキストおよび画像の入力を受け付けます。Proバリアント(system.ai.gemini-3-1-pro)およびFlashバリアント(system.ai.gemini-3-5-flash-lite、system.ai.gemini-3-1-flash-lite、system.ai.gemini-3-flash)も、動画および音声の入力を受け付けます。動画と音声のリクエストの例についてはクエリー audio and video modelsを、画像フォーマットとサイズの要件についてはクエリー vision modelsを参照してください。モデルごとの入力タイプについては、Databricks 基盤モデル APIsがサポートするモデルの詳細リストを参照してください。