Google Gemini APIキーを無料で取得する方法 (2026年版)

Google Gemini API キーを無料で取得する方法 (2026年版)

Google の Gemini API は、現在利用可能な AI API の中で最も寛容な無料枠を提供しているものの一つです。Gemini 2.0 Flash で 1 日あたり 1,500 リクエスト、複数のモデルバリアントへのアクセスが可能な無料ティア（Free Tier）は、AI アプリケーションを構築する開発者にとって最適なスタート地点となります。このガイドでは、無料の API キーを取得し、最初の API コールを行うまでの手順を解説します。

無料で利用できる内容

Google AI Studio は、以下の制限内で Gemini モデルへの無料 API アクセスを提供しています。

モデル	無料ティア制限	レート制限	コンテキストウィンドウ
Gemini 2.0 Flash	1,500 リクエスト/日	15 RPM	1M トークン
Gemini 2.0 Flash-Lite	1,500 リクエスト/日	30 RPM	1M トークン
Gemini 1.5 Pro	50 リクエスト/日	2 RPM	2M トークン
Gemini 2.0 Flash Thinking	1,500 リクエスト/日	10 RPM	1M トークン

RPM = requests per minute（1分あたりのリクエスト数）。1日の制限は太平洋標準時の午前0時にリセットされます。

これらは非常に実用的な制限です。Gemini 2.0 Flash で 1 日 1,500 リクエストあれば、本番環境のアプリケーションを無料で構築・運用することが可能です。これは他の AI プロバイダーではほとんど提供されていない特典です。

ステップ 1: Google AI Studio にアクセスする

1. ブラウザを開き、aistudio.google.com にアクセスします。
2. Google アカウントでサインインします。通常の Gmail アカウントで利用可能で、特別な開発者アカウントは不要です。
3. AI Studio のプレイグラウンドが表示されます。ここでは対話形式でプロンプトをテストできます。

ステップ 2: API キーを生成する

1. 左側のサイドバー（または上部ナビゲーションバー）にある "Get API Key" をクリックします。
2. "Create API Key" をクリックします。
3. 以下のいずれかを選択します：
   • Create API key in new project（新規ユーザーに推奨）
   • Create API key in existing project（既存の Google Cloud プロジェクトがある場合）
4. 表示された API キーをコピーします。キーは AIza... で始まります。

# 環境変数としてキーを保存する
export GEMINI_API_KEY="AIzaSy-your-api-key-here"

重要: 無料ティアの API キーは、請求設定なしで使用できます。クレジットカードの登録や Google Cloud での課金有効化は不要です。ただし、無料ティアのキーを使用する場合、入力したデータは Google の製品改善プログラムに使用されます。プライバシーが重要な本番利用の場合は、Vertex AI を通じた有料ティアを検討してください。

ステップ 3: SDK のインストール

Google は Python と JavaScript 向けに公式 SDK を提供しています。

# Python
pip install google-genai

# JavaScript / Node.js
npm install @google/genai

ステップ 4: 最初の API コールを行う

Python の例

import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Write a Python function that implements binary search on a sorted list. Include type hints and docstring."
)

print(response.text)

JavaScript / Node.js の例

const { GoogleGenAI } = require("@google/genai");

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "Write a TypeScript utility type that makes all nested properties optional. Explain how it works.",
  });

  console.log(response.text);
}

main();

cURL の例

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain the CAP theorem with practical examples."}]
    }]
  }'

ステップ 5: OpenAI 互換エンドポイントを使用する

Google は OpenAI 互換のエンドポイントも提供しているため、OpenAI の形式をサポートしている既存のツールで簡単に利用できます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"],
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a Redis caching middleware for Express.js."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

この互換性により、無料の Gemini API キーを以下のツールで使用できます：

• Cursor (カスタム API キーとして)
• Continue.dev
• Aider
• LiteLLM
• その他、OpenAI SDK ベースのアプリケーション

ステップ 6: マルチモーダル機能を利用する

Gemini はネイティブでマルチモーダルに対応しています。画像、音声、動画、ドキュメントを送信できます。

画像の解析

import base64

with open("screenshot.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[
        {"text": "Describe what you see in this screenshot and identify any UI/UX issues."},
        {
            "inline_data": {
                "mime_type": "image/png",
                "data": image_data
            }
        }
    ]
)

print(response.text)

PDF ドキュメントの解析

with open("report.pdf", "rb") as f:
    pdf_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[
        {"text": "Summarize the key findings in this report and list action items."},
        {
            "inline_data": {
                "mime_type": "application/pdf",
                "data": pdf_data
            }
        }
    ]
)

ステップ 7: ストリーミングで UX を向上させる

チャットアプリケーションなどでは、ストリーミングを使用することでリアルタイムな操作感を提供できます。

response = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Write a comprehensive guide to database indexing strategies."
)

for chunk in response:
    print(chunk.text, end="", flush=True)

ステップ 8: 構造化出力（Structured Output）を使用する

Gemini は構造化出力のための JSON モードをサポートしています。

import json

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="List the top 5 JavaScript frameworks with their GitHub stars, license, and primary use case.",
    config={
        "response_mime_type": "application/json"
    }
)

data = json.loads(response.text)
for framework in data:
    print(f"{framework['name']}: {framework['stars']} stars")

無料ティア活用のヒント

単純なタスクには Flash-Lite を使用する。 Gemini 2.0 Flash-Lite は、レート制限がより高く（30 RPM vs 15 RPM）、要約、分類、単純なコード生成には十分な性能を持っています。

繰り返されるコンテキストをキャッシュする。 同じシステムプロンプトやコンテキストを繰り返し送信する場合は、Gemini のコンテキストキャッシュ（Context Caching）機能を使用して、トークン消費量を抑え、レイテンシを改善しましょう。

効率的にリクエストをバッチ化する。 10 回の個別の API コールを送る代わりに、関連する作業をまとめて、より包括的な少ないリクエストに集約することを検討してください。

使用状況を監視する。 Google AI Studio には使用状況ダッシュボードがあります。定期的にチェックして、予期せず 1 日の制限に達しないよう確認してください。

100 万トークンのコンテキストを賢く使う。 Gemini 2.0 Flash は 100 万トークンのコンテキストをサポートしています。コードベース全体や膨大な書類を 1 回のリクエストで渡すことができ、小分けにして何度も送るよりも効率的です。

Gemini 無料版 vs 他の無料 AI API

機能	Gemini 無料版	OpenAI 無料クレジット	DeepSeek 無料枠	Claude 無料枠
1日のリクエスト制限	1,500	なし（トークン予算制）	~2,000	なし（レート制限制）
最高モデル	Gemini 2.0 Flash	GPT-4o mini	DeepSeek-V3	Claude Sonnet
コンテキストウィンドウ	1M トークン	128K トークン	64K トークン	200K トークン
マルチモーダル	対応 (画像, 動画, 音声, PDF)	テキスト + 画像	テキストのみ	テキスト + 画像
クレジットカード	不要	不要	不要	不要
OpenAI 互換	対応	ネイティブ	対応	非対応
コード品質	良好	良好	非常に優秀	非常に優秀
期間	恒久的な無料ティア	3ヶ月で期限切れ	クレジットに期限あり	恒久的な無料ティア

Gemini は、恒久的な無料ティア（期限切れなし）、膨大なコンテキストウィンドウ、そしてマルチモーダル対応という点で際立っています。

よくあるトラブル

"API key not valid" エラー: AIza プレフィックスを含むキー全体をコピーしているか確認してください。末尾のスペースなどもエラーの原因になります。

"Quota exceeded" エラー: 1 日または 1 分あたりのレート制限に達しました。制限がリセットされるのを待ってください（1 日制限は太平洋標準時 0 時、RPM は 1 分後）。

回答が不安定: 決定論的な出力を得るには temperature=0 に設定してください。デフォルトの temperature では、回答にある程度のランダム性が許容されています。

データプライバシーの懸念: 無料ティアの API コールは Google のモデル改善に使用される可能性があります。機密データを扱う場合は、データ取り扱いポリシーがより厳格な Vertex AI の有料ティアを使用してください。

よくある質問 (FAQ)

Gemini の無料ティアは本当にずっと無料ですか？ Google は AI Studio の開始以来、無料ティアを維持しています。制限が変更される可能性はありますが、無料ティアという枠組み自体は一貫しています。廃止される兆候はありません。

無料ティアを本番環境で使用できますか？ 可能ですが、レート制限（Flash では 15 RPM）とデータ利用ポリシーに注意してください。ユーザーデータを扱う本番アプリケーションの場合は、有料の Vertex AI ティアへの移行を検討してください。

Google Cloud アカウントは必要ですか？ いいえ。AI Studio 経由の無料ティアを利用するには、通常の Google/Gmail アカウントがあれば十分です。Google Cloud が必要になるのは、有料の Vertex AI ティアを利用する場合のみです。

無料リクエスト数を増やすことはできますか？ Google Cloud プロジェクトを作成し、請求先を有効にすることで、より高いレート制限と従量課金制を利用できます。無料ティア自体の制限を引き上げる方法はありません。

コーディングにはどの Gemini モデルが最適ですか？ 無料ティアでは、速度と品質のバランスが取れた Gemini 2.0 Flash が最適です。非常に複雑なコーディング課題については、より高い推論能力を持つ Gemini 1.5 Pro（1 日 50 リクエストまで無料）が適しています。

まとめ

Google Gemini の無料 API ティアは、2026 年時点で間違いなく最高の無料 AI API です。1 日 1,500 リクエスト、100 万トークンのコンテキストウィンドウ、マルチモーダルサポート、そして OpenAI 互換性の組み合わせは、プロトタイピングから本番利用まで強力な選択肢となります。API キーの取得は 2 分もかからず、すぐに API コールを開始できます。

もしプロジェクトで画像、動画、話すアバターなどの AI 生成メディアが必要な場合は、スタックにメディア生成 API を追加することも検討してみてください。

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