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# Gemini CLI で APIMart を使用する

> Gemini CLI コマンドラインツールで APIMart API サービスを設定する詳細ガイド。このガイドは、コマンドラインから Gemini、GPT、Claude シリーズを含む APIMart のさまざまな AI モデルを使用する方法を案内します。

## はじめに

Gemini CLI は Google が提供する公式コマンドラインツールで、開発者がターミナルから Gemini AI モデルと対話できるようにします。APIMart API を設定することで、GPT、Claude、Gemini シリーズを含む、APIMart が提供するさまざまな高度な AI モデルを Gemini CLI で使用できます。

## 前提条件

始める前に、以下を確認してください：

1. **Node.js と npm がインストールされていること**\
   [Node.js 公式サイト](https://nodejs.org/)からダウンロードしてインストール（v16 以上を推奨）

2. **APIMart API キー**\
   [APIMart コンソール](https://apimart.ai/keys)にログインして API キーを取得（`sk-` で始まる）

<Note>
  **ヒント：** APIMart アカウントをまだお持ちでない場合は、まず [APIMart](https://apimart.ai) で登録して API キーを取得してください。
</Note>

## ステップ 1: Gemini CLI をインストール

### 1.1 グローバルインストール

npm を使用して Gemini CLI をグローバルにインストールします：

```bash theme={null}
npm install -g @google/gemini-cli
```

### 1.2 インストールの確認

インストールが成功したか確認します：

```bash theme={null}
gemini --version
```

バージョン番号が表示されれば、インストールは成功です。

<Note>
  **ヒント：** コマンドが使用できない場合は、ターミナルを再起動するか、npm のグローバルパス設定を確認してください。
</Note>

## ステップ 2: APIMart API を設定

### 2.1 一時的な環境変数設定

テストまたは一回限りの使用に適しています。ターミナルを閉じると無効になります：

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
$env:GEMINI_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
$env:GEMINI_BASE_URL = "https://api.apimart.ai/v1"
```

**macOS/Linux (Bash):**

```bash theme={null}
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"
```

### 2.2 恒久的な環境変数設定（推奨）

システムに設定を書き込み、ターミナルを開くたびに自動的に適用されます：

**Windows (PowerShell):**

1. PowerShell を管理者として実行
2. 以下のコマンドを実行してユーザーレベルの環境変数を設定：

```powershell theme={null}
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_API_KEY', 'sk-xxxxxxxxxxxx', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('GEMINI_BASE_URL', 'https://api.apimart.ai/v1', 'User')
```

3. PowerShell を再起動するか、以下のコマンドを実行して環境変数を更新：

```powershell theme={null}
$env:GEMINI_API_KEY = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('GEMINI_API_KEY', 'User')
$env:GEMINI_BASE_URL = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('GEMINI_BASE_URL', 'User')
```

**macOS/Linux (Bash):**

1. 設定ファイルを編集（使用しているシェルに応じて選択）：

```bash theme={null}
# Bash の場合
nano ~/.bashrc

# Zsh の場合（macOS デフォルト）
nano ~/.zshrc
```

2. ファイルの末尾に以下を追加：

```bash theme={null}
# APIMart Gemini CLI 設定
export GEMINI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export GEMINI_BASE_URL="https://api.apimart.ai/v1"
```

3. ファイルを保存して設定を再読み込み：

```bash theme={null}
# Bash の場合
source ~/.bashrc

# Zsh の場合
source ~/.zshrc
```

### 2.3 .env ファイルを使用した設定

プロジェクトディレクトリに `.env` ファイルを作成：

```bash theme={null}
# .env
GEMINI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
GEMINI_BASE_URL=https://api.apimart.ai/v1
```

コマンドを実行する前に環境変数を読み込み：

**macOS/Linux:**

```bash theme={null}
export $(cat .env | xargs) && gemini chat
```

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
Get-Content .env | ForEach-Object {
    $name, $value = $_.split('=')
    Set-Content env:\$name $value
}
gemini chat
```

<Note>
  **重要な注意事項：**

  * `sk-xxxxxxxxxxxx` を [APIMart コンソール](https://apimart.ai/keys)から取得した実際の API キーに置き換えてください
  * `GEMINI_BASE_URL` を `https://api.apimart.ai/v1` に設定して、Gemini CLI が APIMart に接続するようにします
  * `.env` ファイルを使用する場合は、API キーの漏洩を避けるため `.gitignore` に追加してください
</Note>

### 2.4 設定の確認

環境変数が正しく設定されているか確認：

**macOS/Linux:**

```bash theme={null}
echo $GEMINI_API_KEY
echo $GEMINI_BASE_URL
```

**Windows (PowerShell):**

```powershell theme={null}
echo $env:GEMINI_API_KEY
echo $env:GEMINI_BASE_URL
```

正しい値が表示されれば、設定は成功です。

## ステップ 3: Gemini CLI の使用を開始

### 3.1 基本的な会話

対話型会話を開始：

```bash theme={null}
gemini chat
```

または、単一のリクエストを直接送信：

```bash theme={null}
gemini "人工知能の発展の歴史について教えてください"
```

### 3.2 モデルの指定

特定のモデルで会話：

```bash theme={null}
gemini chat --model gpt-4o
```

または：

```bash theme={null}
gemini "Python のクイックソートアルゴリズムを書いて" --model claude-sonnet-4-5-20250929
```

### 3.3 ファイルからプロンプトを読み込む

ファイルからプロンプトを読み込む：

```bash theme={null}
gemini --input prompt.txt
```

またはパイプを使用：

```bash theme={null}
cat prompt.txt | gemini
```

### 3.4 出力をファイルに保存

AI の応答をファイルに保存：

```bash theme={null}
gemini "React コンポーネントのコードを生成して" --output component.jsx
```

## ステップ 4: コードで APIMart を使用

独自のコードで APIMart API を使用する場合：

### 4.1 Python SDK を使用

```python theme={null}
import openai

# APIMart API を設定
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"  # APIMart API キー
openai.api_base = "https://api.apimart.ai/v1"

# Gemini モデルを使用
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "こんにちは、自己紹介してください"}
    ]
)

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

### 4.2 JavaScript/TypeScript を使用

```javascript theme={null}
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-xxxxxxxxxxxx', // APIMart API キー
  baseURL: 'https://api.apimart.ai/v1'
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'gemini-2.0-flash-exp',
    messages: [
      { role: 'user', content: 'こんにちは、自己紹介してください' }
    ]
  });
  
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();
```

### 4.3 cURL を使用

```bash theme={null}
curl https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxx" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.0-flash-exp",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "こんにちは、自己紹介してください"}
    ]
  }'
```

## ステップ 5: 適切なモデルの選択

### 推奨モデル

APIMart は多様なモデルをサポートしており、ニーズに応じて選択できます：

**Gemini シリーズ：**

| モデル名             | モデル ID                 | 特徴         | 適用シーン            |
| ---------------- | ---------------------- | ---------- | ---------------- |
| Gemini 2.0 Flash | `gemini-2.0-flash-exp` | 高速、マルチモーダル | 迅速な応答、画像とテキストの理解 |
| Gemini 2.5 Pro   | `gemini-2.5-pro`       | 強力なパフォーマンス | 複雑なタスク、専門的な分析    |
| Gemini 2.5 Flash | `gemini-2.5-flash`     | 高速応答       | リアルタイム対話、バッチ処理   |

**GPT シリーズ：**

| モデル名        | モデル ID        | 特徴   | 適用シーン          |
| ----------- | ------------- | ---- | -------------- |
| GPT-5       | `gpt-5`       | 最新最強 | 複雑な推論、創造的な執筆   |
| GPT-4o      | `gpt-4o`      | 高品質  | 日常会話、コンテンツ生成   |
| GPT-4o Mini | `gpt-4o-mini` | 経済的  | シンプルなタスク、高頻度使用 |

**Claude シリーズ：**

| モデル名              | モデル ID                       | 特徴      | 適用シーン             |
| ----------------- | ---------------------------- | ------- | ----------------- |
| Claude Sonnet 4.5 | `claude-sonnet-4-5-20250929` | 強力な推論能力 | コード生成、論理分析        |
| Claude Haiku 4.5  | `claude-haiku-4-5-20251001`  | 超高速     | 迅速な Q\&A、リアルタイム対話 |

<Tip>
  **モデル選択のアドバイス：**

  * 🚀 **Google エコシステム統合：** `gemini-2.0-flash-exp`、`gemini-2.5-pro`
  * 💡 **コード開発：** `claude-sonnet-4-5-20250929`、`gpt-5`
  * 💰 **コスト最適化：** `gpt-4o-mini`、`claude-haiku-4-5-20251001`
  * ⚡ **迅速な応答：** `gemini-2.0-flash-exp`、`gpt-4o-mini`
</Tip>

## 高度な機能

### マルチモーダルサポート

マルチモーダルをサポートするモデル（Gemini 2.0 Flash など）で画像を処理：

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "この画像には何がありますか？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)
```

### ストリーミング出力

リアルタイムストリーミング応答を取得：

```python theme={null}
stream = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "春についての詩を書いて"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
```

### パラメータ調整

モデル出力を最適化：

```python theme={null}
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[{"role": "user", "content": "あなたの質問"}],
    temperature=0.7,        # ランダム性を制御 (0-2)
    max_tokens=2000,        # 最大出力長
    top_p=0.9,             # ニュークリアスサンプリングパラメータ
    presence_penalty=0,     # トピックの新鮮さ
    frequency_penalty=0     # 繰り返しペナルティ
)
```

## よくある質問

### Q1: API キーが無効と表示される？

**解決策：**

1. **API Key フォーマットの確認**：
   * API Key が `sk-` で始まることを確認
   * 完全にコピーされ、余分なスペースがないことを確認

2. **環境変数の確認**：
   ```bash theme={null}
   # macOS/Linux
   echo $GEMINI_API_KEY
   echo $GEMINI_BASE_URL

   # Windows PowerShell
   echo $env:GEMINI_API_KEY
   echo $env:GEMINI_BASE_URL
   ```

3. **キーの有効性を確認**：
   * [APIMart コンソール](https://apimart.ai/keys)でキーの状態を確認
   * アカウントに十分な残高があることを確認

### Q2: API 設定が正しいか確認する方法は？

**テスト方法：**

```python theme={null}
import openai

openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"
openai.api_base = "https://api.apimart.ai/v1"

try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gemini-2.0-flash-exp",
        messages=[{"role": "user", "content": "テスト"}],
        max_tokens=10
    )
    print("✅ API 設定成功！")
    print(f"応答: {response.choices[0].message.content}")
except Exception as e:
    print(f"❌ API 設定失敗: {e}")
```

### Q3: どのプログラミング言語がサポートされていますか？

APIMart API は HTTP リクエストを送信できるすべてのプログラミング言語をサポートしています：

* ✅ **Python** - OpenAI SDK の使用を推奨
* ✅ **JavaScript/TypeScript** - Node.js とブラウザ環境
* ✅ **Java** - HTTP クライアントを使用
* ✅ **Go** - 標準ライブラリまたはサードパーティパッケージ
* ✅ **PHP** - cURL または Guzzle
* ✅ **Ruby** - HTTP ライブラリ
* ✅ **C#/.NET** - HttpClient
* ✅ **Swift** - URLSession
* ✅ **その他の言語** - HTTP をサポートする任意の言語

### Q4: API 使用状況を確認する方法は？

[APIMart コンソール](https://apimart.ai/overview)にログインして確認：

* 📊 リアルタイム呼び出し統計
* 💰 費用詳細と請求書
* 📈 使用トレンドチャート
* 🔍 詳細なリクエストログ
* ⚙️ API キー管理

### Q5: API エラーが発生した場合は？

**一般的なエラーと解決策：**

| エラーコード                      | 原因          | 解決方法                    |
| --------------------------- | ----------- | ----------------------- |
| `401 Unauthorized`          | API Key が無効 | API Key が正しいか確認         |
| `429 Too Many Requests`     | リクエストが頻繁すぎる | リクエスト頻度を下げるかプランをアップグレード |
| `500 Internal Server Error` | サーバーエラー     | 後で再試行するかサポートに連絡         |
| `insufficient_quota`        | 残高不足        | コンソールでチャージ              |

## ベストプラクティス

### 1. エラー処理

```python theme={null}
import openai
import time

def call_with_retry(max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gemini-2.0-flash-exp",
                messages=[{"role": "user", "content": "あなたの質問"}]
            )
            return response
        except openai.error.RateLimitError:
            if i < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** i)  # 指数バックオフ
                continue
            raise
        except Exception as e:
            print(f"エラー: {e}")
            raise

response = call_with_retry()
```

### 2. コスト最適化

```python theme={null}
# タスクの複雑さに応じて適切なモデルを選択
def choose_model(task_complexity):
    if task_complexity == "simple":
        return "gpt-4o-mini"  # 経済的
    elif task_complexity == "medium":
        return "gemini-2.0-flash-exp"  # パフォーマンスとコストのバランス
    else:
        return "gpt-5"  # 高性能

model = choose_model("simple")
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "あなたの質問"}],
    max_tokens=500  # 出力長を制限してコストを管理
)
```

### 3. プロンプト最適化

```python theme={null}
# システムプロンプトを使用して出力品質を向上
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたはプロの Python プログラミングアシスタントで、明確で効率的なコードを書くことが得意です。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "クイックソートアルゴリズムを書いてください"
        }
    ]
)
```

## 機能特性

Gemini CLI + APIMart を使用すると、以下が可能です：

* 🤖 **多モデルサポート** - GPT、Claude、Gemini など複数のモデルにアクセス
* 🌍 **OpenAI 互換** - 標準の OpenAI API フォーマットを使用
* ⚡ **高性能** - 低レイテンシ、高並行性サポート
* 💰 **透明な価格設定** - 明確な従量課金制
* 📊 **使用状況モニタリング** - API 呼び出しをリアルタイムで表示
* 🔒 **安全で信頼性が高い** - エンタープライズグレードのセキュリティ
* 🚀 **迅速な統合** - シンプルな API 呼び出し方法
* 📚 **完全なドキュメント** - 詳細な開発ドキュメントと例

## サポートとヘルプ

使用中に問題が発生した場合：

* 📚 [APIMart ドキュメントセンター](https://docs.apimart.ai)
* 📚 [Gemini CLI ドキュメント](https://ai.google.dev/docs)
* 💬 [Discord コミュニティ](https://discord.gg/V8zqssyZ5c)
* 🐦 [Twitter @APIMart\_](https://x.com/APIMart_)
* 📧 技術サポート：[zhihong@apimart.ai](mailto:zhihong@apimart.ai)

***

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