Google Gemini API を使用したクエリ

Important

Google Gemini API は、トークン基礎モデルと外部モデルごとの Gemini Pay 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 の場合は、 Open Responses API または Chat Completions API を使用します。

Google Gemini API は、Azure 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。

Requirements

  • 要件を参照してください。
  • コンピューティングに google-genai パッケージをインストールします。

クエリのサンプル

Note

以下の例はUnity Gatewayおよび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 サービスのエンドポイントを使用する場合は、モデル サービス名をエンドポイント名に置き換えます。 利用可能な基礎モデルおよびそれらのモデルサービスおよびエンドポイント名の一覧については 、「Databricks Foundation Model API でサポートされているモデルの詳細リスト 」を参照してください。

以下の例は、Google Gemini APIを用いてFoundation Model APIのペイパートークンモデルサービスをクエリする方法を示しています。

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="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)

REST API

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 でホストされる基盤モデル

  • system.ai.databricks-gemini-4-argon
  • system.ai.gemini-3-5-flash-lite
  • system.ai.gemini-3-8-flash
  • system.ai.gemini-3-7-flash
  • system.ai.gemini-3-6-flash
  • system.ai.gemini-3-1-pro
  • system.ai.gemini-3-1-flash-lite
  • system.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の種類

Azure Databricksの Gemini モデルでは、テキストと画像の入力を受け入れます。 Proバリアント(system.ai.gemini-3-1-pro)や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)もビデオおよびオーディオ入力に対応しています。 ビデオとオーディオの要求の例については 、オーディオ モデルとビデオ モデルのクエリ を参照し、画像の形式とサイズの要件については 、クエリ ビジョン モデル 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 Foundation Model APIでサポートされているモデルの詳細リストをご覧ください。

その他のリソース

  • 最終更新: