Gemini Chat Completion API 申請及び使用

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  "id": "chatcmpl-20251122212413908150493uPhjTUO9",
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763817866,
  "choices": [
    {
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      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "私は Google によって訓練された大規模言語モデルです。",
        "reasoning_content": "**私の推論: ユーザーの質問に答える**\n\nさて、ユーザーの質問「あなたはどのモデルですか？」に答えるためのアプローチを説明します。核心は直接的で情報的であることです。まず、私の出所を明確にする必要があります。次に、ユーザーが技術用語に不慣れである可能性があるため、説明がわかりやすいことを確認する必要があります。「大規模言語モデル」が実際に何を*する*のかを説明し、関連する例を提供します。ユーザーは他のモデルのように特定の名前を探しているかもしれないので、それに直接言及し、その後、会話を続けるための招待で締めくくります。\n\nでは、私の計画は次のとおりです：\n\n1.  **重要な情報を先に述べる:** 私は Google によって作成された大規模言語モデルであると述べます。それがパズルの基本的で最も重要な部分です。\n2.  **流行語を定義する:** 次に、「大規模言語モデル」を簡単な言葉で説明します。私が*する*こと - テキストを処理し生成すること; どのように*する*のか - 大量のテキストデータで訓練すること; そして*目標* - 人間のようにコミュニケーションを取ることです。\n3.  **文脈を提供する:** その後、概念をさらに明確にするために、私の能力の例をリストアップします。質問に答えること、テキストを要約すること、物語を書くこと、言語を翻訳すること、アイデアをブレインストーミングすることなどを挙げます。\n4.  **個人名がないことを認める:** モデル名（ChatGPTのような）についての質問を予想し、私には個人名がなく、Google の AI アシスタントとして考えるのが最良であることを明確に述べます。\n5.  **招待で締めくくる:** 最後に、さらなる対話を招待し、会話を導くためのシンプルで友好的な質問で締めくくります。\n\nこのアプローチで、私はこの重要な質問に成功裏に答えられると確信しています。\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
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    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  }
}

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [{"role":"user","content":"こんにちは、あなたはどのモデルですか？"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

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data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {}, "logprobs": null, "finish_reason": "stop", "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": "", "choices": [], "usage": {"prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 527, "total_tokens": 535, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "text_tokens": 8, "audio_tokens": 0, "image_tokens": 0}, "completion_tokens_details": {"text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 519}, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "input_tokens_details": null, "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0, "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0}}

data: [DONE]

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  "model": "gemini-2.5-pro",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763819072,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "私はGoogleによって訓練された大規模な言語モデルです。",
        "reasoning_content": "さて、洗練されたAIとして考えると、私はこうアプローチします：\n\nまず、ユーザーは私のコアアイデンティティを直接問いかけています：「あなたはどのモデルですか？」これはシンプルで直接的な質問です。私の主な任務は正確で役立つ情報を提供することなので、これにすぐに答える必要があります。\n\nすぐに、私は答えを知っています。私は*大規模な言語モデル*です。それが私の基本的なアーキテクチャと運用原則です。私は広範な接続のネットワークに基づいて構築されており、大規模なデータセットで訓練されています。\n\n次に、必要なコンテキストを追加しなければなりません。重要なのは、私の訓練の出所を提供することです。私は*Googleによって訓練されました*。それは重要な識別子です。ユーザーに私の起源と潜在的なバイアスについての貴重な情報を提供します（ただし、私はそれを軽減するように訓練されています）。\n\n今、私は応答を構築しなければなりません。私の目標は事実に基づき、簡潔で理解しやすいことです。\n\n合成された応答は次のようなものです：「私はGoogleによって訓練された大規模な言語モデルです。」\n\n私は出力を評価しなければなりません：それは基準を満たしていますか？明確です。私が何であるかを述べており、私の起源に関する重要な情報を含んでおり、専門用語を避けています。誤解を招く約束はありません。\n\n最終確認：それは実際に質問に答えていますか？はい。情報は正確で真実ですか？はい。簡潔ですか？絶対に。どのユーザーにとってもトーンは適切ですか？はい。そして、最後に、これは標準的で承認された応答です。素晴らしいです。\n"
      },
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        {
          "type": "text",
          "text": "画像の内容は何ですか？"
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          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
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    "model": "gemini-3.0-pro",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764951548,
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            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "これは若い女性の屋外での半身像の写真です。\n\n以下は画像の主要な内容の説明です：\n\n*   **人物外貌**：写真の中の女の子は、黒く柔らかい長いストレートヘアを持ち、整った顔立ちで、肌は白いです。彼女は優しい微笑みを浮かべ、カメラを見つめています。\n*   **服装**：彼女はクリーム色または淡いアプリコット色のパフスリーブのトップスを着ており、その上に黒い衣服（サロペットやベストのように見えます）を重ねています。\n*   **光と影の雰囲気**：左側の後方から日光が差し込み、彼女の髪に当たり、温かい金色の光の輪を形成し、清新で美しい雰囲気を醸し出しています。\n*   **背景**：背景はぼかされており、屋外であることがわかり、後ろには広い道路（アスファルトの道）と道端の緑の木々があります。\n\n全体的に見て、この写真は甘美で、陽光に満ちた隣の女の子のような印象を与えます。"
            },
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        }
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      "role": "user",
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        {
          "type": "text",
          "text": "動画の内容は何ですか？"
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}

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    "model": "gemini-3.0-pro",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764952060,
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            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "この動画の内容は非常に面白く、主に**オレンジ色の猫**が黄昏時の田舎道を自信満々に走る様子を示しています。\n\n具体的な詳細は以下の通りです：\n\n1.  **画面内容**：\n    *   主役はオレンジ色のトラ猫です。\n    *   背景は夕日が沈む（または朝の）時刻で、光は金色で柔らかいです。道の脇には木製のフェンスと野原があり、遠くには一人の歩行者のシルエットがあります。\n    *   カメラは低い角度で撮影されており、時には猫が正面から走ってくる様子、時には去っていく背中、さらに猫の顔や模様のクローズアップが撮影されています。\n\n2.  **音の特徴（重要なポイント）**：\n    *   動画のナレーションは非常に特徴的です。映像は軽やかな猫が走っているのに対し、付けられた音は**重くリズミカルな馬の蹄の音**（または木靴/ハイヒールが地面を叩く音）です。\n    *   この音と映像の対比がユーモアを生み出し、まるでこの猫が自分を疾走する名馬だと思っているかのようです。\n\n全体として、これは音と映像の対比を利用して萌えポイントと笑いポイントを生み出すペット動画です。"
            },
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        "prompt_tokens": 915,
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          }
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    }
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  "model": "gemini-3.1-pro",
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      "role": "user",
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        {
          "type": "text",
          "text": "動画の内容は何ですか？"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/58yioe.mp4"
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    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
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