Google Gemini APIでモデルサービスをクエリする
ベータ版
この機能はベータ版です。アカウント管理者は、アカウント コンソールの [プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Databricksのプレビューを管理するを参照してください。
Google Gemini API は Gemini 基盤モデルとのみ互換性があります。すべてのプロバイダーで機能する統合 API については、Chat Completions API を使用してください。
Google Gemini APIは、Databricks上でGeminiモデル向けのネイティブ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コードを移行している場合は、このAPIを使用します。
要件
- 要件を参照してください。
- お使いのコンピュートに
google-genaiパッケージをインストールしてください。
クエリー例
次の例は、Google Gemini API を使用してモデルサービスにクエリを実行する方法を示しています。
- 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://<workspace-url>/ai-gateway/gemini",
headers={
"Authorization": f"Bearer {DATABRICKS_TOKEN}",
},
),
)
response = client.models.generate_content(
model="system.ai.gemini-2-5-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-url>/ai-gateway/gemini/v1beta/models/system.ai.gemini-2-5-pro:generateContent
サポートされているモデル
Databricksホスト型基盤モデル
databricks-gemini-3-1-prodatabricks-gemini-3-1-flash-litedatabricks-gemini-3-prodatabricks-gemini-3-flashdatabricks-gemini-2-5-prodatabricks-gemini-2-5-flash
サポートされている入力タイプ
Databricks の Gemini モデルは、テキストおよび画像入力に対応しています。Pro バリアント（databricks-gemini-3-1-pro、databricks-gemini-3-pro、databricks-gemini-2-5-pro）と Flash バリアント（databricks-gemini-3-1-flash-lite、databricks-gemini-3-flash、databricks-gemini-2-5-flash）もビデオおよびオーディオ入力に対応しています。ビデオおよびオーディオのリクエスト例についてはタイプ別に基盤モデルをクエリするを、画像フォーマットとサイズ要件についてはタイプ別に基盤モデルをクエリする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、Foundation Model APIsで利用可能なDatabricksがホストする基盤モデルを参照してください。