Google Gemini API によるクエリ

重要

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

次の例は、Google Gemini APIを使用して基盤モデルAPI正式単位の従量課金エンドポイントをクエリする方法を示しています。

Python

Python

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="databricks-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)

REST API

Bash

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/databricks-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

• databricks-gemini-3-5-flash-lite
• databricks-gemini-3-8-flash
• databricks-gemini-3-7-flash
• databricks-gemini-3-6-flash
• databricks-gemini-3-1-pro
• databricks-gemini-3-1-flash-lite
• databricks-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（databricks-gemini-3-1-pro）およびFlashバリアント（databricks-gemini-3-5-flash-lite、databricks-gemini-3-1-flash-lite、databricks-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。

その他のリソース

• チャット モデルをクエリします。
• Databricks 基盤モデル APIsがサポートするモデルの詳細リスト。