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Google

GPTProto の Google API とモデル

エージェント型コーディング、マルチモーダル分析、画像の作成と編集、動画生成、制御可能な音声向けの Google モデルを探索できます。機能、現在の料金、タスクへの適合性でライブの Google モデルコレクションを比較し、1 つの GPTProto API キーと共有残高で適切なルートにアクセスできます。

実際に必要な Google モデルはどれですか?

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
最高の画像品質

$0.0804 / 1回あたり

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)
より高速なネイティブ画像

$0.0402 / 1回あたり

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash-Lite Image)
低コストな画像生成

$0.02016 / 1回あたり

モデル

料金

シナリオGoogle リストOpenRouterGPTProto月間の節約
個人10M トークン / 月(キャッシュ 4.8M)$52.80$55.70$32.26−$20.54≈ $246.53 / 年
チーム100M トークン / 月(キャッシュ 48M)$528.00$557.04$322.56−$205.44≈ $2465.28 / 年
ビジネス500M トークン / 月(キャッシュ 240M)$2640.00$2785.20$1612.80−$1027.20≈ $12326.40 / 年
提供元別の月額コスト
OpenRouter
$0.00
Google
$0.00
GPTProto
$0.00
月あたり $0.00 節約
年間節約 ≈ $0.00 · 従量課金

Google について

Google DeepMind によって開発された Google の AI ポートフォリオには、推論とマルチモーダル理解のための Gemini モデル、画像生成・編集のための Nano Banana モデル、動画のための Veo、音声のための Gemini TTS が含まれます。このページは、GPTProto が現在サポートしている Google モデルを示すものであり、Google がリリースしたすべてのモデルを網羅するものではありません。ライブカードで Model ID、ルート、機能、料金を比較し、下のピッカーを使ってワークロードに合ったモデルを選択してください。コレクションは GPTProto がサポートルートを追加または変更するたびに更新されます。Preview および Legacy のエントリは、本番導入前に確認してください。

GPTProto で Google モデルを使う理由

アクセス、残高管理、モデル探索を別々のプラットフォームに分けることなく、Google モデルを他のプロバイダーと併用できます。

1 つのキー、共有残高

1 つの GPTProto キーと残高を、サポートされている Google モデルや他のモデルプロバイダー間で使用できます。

クロスモーダルカタログ

Gemini、Nano Banana、Veo、音声ルートを、タスク指向の 1 つのライブカタログで比較できます。

互換性のあるモデル切り替え

Model ID を変更して互換性のあるテキストモデルをテストし、デプロイ前にルート固有のパラメータを確認できます。

自動ルートフォールバック

アップストリームサービスが利用できなくなった場合、GPTProto は利用可能な別のルートに自動的に切り替えることができます。

Google モデルへのアクセス方法

GPTProto で Google モデル API を使い始めましょう。

  1. 1

    GPTProto アカウントの作成

    サインアップしてダッシュボードを開き、残高、API キー、利用状況を管理します。

  2. 2

    API キーの生成

    ダッシュボードでキーを作成し、アプリケーションまたはサーバー環境で安全に保管します。

  3. 3

    Google モデルを呼び出す

    ライブモデルカードを開き、ルート固有のドキュメントに従い、リクエストに記載されている Model ID を使用します。

よくある質問

GPTProto ではどの Google モデルを利用できますか?

上記のライブカタログは、GPTProto が現在サポートしている Google モデルに関する正式な情報源です。これは Google がリリースしたすべてのモデルの完全なリストではなく、ルートの追加、更新、廃止に応じて利用可能状況は変わることがあります。

Gemini、Nano Banana、Veo、Gemini TTS の違いは何ですか?

Gemini テキスト出力モデルは、推論、コーディング、ツール、マルチモーダル理解を処理します。Nano Banana モデルは画像の生成と編集を行い、Veo モデルは動画を生成し、Gemini TTS モデルはテキストを音声に変換します。選択したモデルカードで出力モダリティを必ず確認してください。

コーディングや大量処理のタスクには、どの Google モデルを使うべきですか?

上のピッカーを使用して、ワークロードに応じて安定したオプションを比較してください。コーディングエージェントは通常、より強力なツール使用と推論を必要としますが、抽出、パース、反復的なサブエージェントタスクでは、Flash-Lite モデルの効率性が役立ちます。

マルチモーダル Gemini テキストモデルは画像、動画、音声を生成できますか?

必ずしもそうとは限りません。モデルが画像、動画、音声、PDF を入力として受け付けても、出力はテキストのみの場合があります。アプリケーションで生成メディアが必要な場合は、専用の Image、Veo、TTS ルートを選択してください。

別途 Google API キーは必要ですか?

いいえ。サポートされている Google モデルには、GPTProto の API キーと残高を使用します。ルートの違いを確認せずに Google ネイティブのリクエストをコピーするのではなく、選択したモデルの GPTProto ドキュメントに従ってください。

Preview や Legacy の Google モデルはどう扱うべきですか?

Preview モデルは変更される可能性があり、制限がより厳しい場合があります。Legacy モデルは互換性のためにのみ維持されることがあります。本番導入前にライブステータスと Model ID を確認し、ワークロードに合う安定したモデルを優先してください。

すべての Google モデルは同じエンドポイントとリクエスト形式を使用しますか?

いいえ。テキスト、画像、動画、音声の各ルートでは、エンドポイント、ペイロード、パラメータ、ポーリングフローが異なる場合があります。現在のリクエスト形式とサポートされているフィールドについては、選択したモデルのページを開いて確認してください。

GPTProto は API 経由で送信されたデータをどのように扱いますか?

GPTProto はリクエストを完了するために API の入出力を処理し、取引処理とエラーデバッグのためにそれらを一時的に保持することがあります。技術的な利用メタデータも記録される場合があります。アップストリームのモデルプロバイダーに送信されたデータは、そのプロバイダーのポリシーに従います。

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Googleおよびその他のプロバイダーで利用可能なGPTProto APIキーです。

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