Gemini OpenAI 互換フォーマット説明

Fast-Token では OpenAI API プロトコル で Google Gemini シリーズのモデルを呼び出せます。OpenAI SDK や /v1/chat/completions ベースのアプリがある場合、通常は base_url と model を変更するだけで Gemini に接続でき、Gemini ネイティブ API への書き換えは不要です。

本ページは利用方法を中心に説明します。各エンドポイントのリクエスト／レスポンスおよびオンラインデバッグは ChatGPT ドキュメント と、下記の機能対照表のリンクを参照してください。

2 つの接続方式

比較項目	OpenAI 互換フォーマット（本ページ）	Gemini ネイティブ API（同セクションの他ドキュメント）
代表的なパス	POST /v1/chat/completions、POST /v1/embeddings	POST /v1beta/models/{model}:generateContent など
リクエストボディ	messages、model、stream など OpenAI フィールド	contents、generationConfig など Gemini フィールド
向いている用途	既存 OpenAI クライアント、複数モデル統合ゲートウェイ、迅速な移行	Gemini 固有機能（thinkingConfig、Imagen 専用パラメータなど）
ドキュメント	本ページ + チャット グループ	本セクションの「チャット」「画像」「ファイル」などの API ページ

どちらも同じ API Key とゲートウェイ URL を共有します。課金は モデル広場 の該当モデルに従います。

接続設定

ゲートウェイと認証

• Base URL：https://fast-token.com/v1（クイックスタート と同じ）
• 認証：リクエストヘッダー Authorization: Bearer <Fast-Token_API_KEY>
• モデル名：モデル広場 で gemini を含むモデル ID をコピーし、model に設定

OpenAI SDK の利用（推奨）

公式 SDK の base_url を Fast-Token に向けるだけで、それ以外は OpenAI と同じです：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://fast-token.com/v1",
    api_key="<Fast-Token_API_KEY>",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",  # 以模型广场为准
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://fast-token.com/v1",
  apiKey: "<Fast-Token_API_KEY>",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "用一句话介绍你自己" }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

ストリーミングはリクエストで stream: true を指定します。詳細は チャット補完の作成（ストリーミング）。

chat 互換フォーマットの機能一覧

以下はすべて OpenAI 互換パス 経由です。コンソールや Apifox では 「chat 互換フォーマット」 に分類されることが多いです。実装では多くが同一の POST /v1/chat/completions（埋め込みは POST /v1/embeddings）で、モデルとメッセージ構造でシナリオを区別します。

機能	説明	参考ドキュメント
Gemini 画像生成	テキスト（および任意の参照画像）から画像を生成・編集	チャット画像生成（非ストリーム）
チャット API	標準的なマルチターン会話、ストリーム／非ストリーム対応	非ストリーム、ストリーム
チャット API - 思考 1	モデルの「思考」出力に対応（バリアント 1）	ストリーム（extra_body.enable_thinking）
チャット API - 思考 2	モデルの「思考」出力に対応（バリアント 2）	同上。モデルはモデル広場を参照
画像認識 API	画像をアップロードして理解・説明・質問	画像認識（ストリーム）、画像認識（非ストリーム）
チャット + ファイル読み取り	会話に文書などを添付して分析	下記「ファイルとマルチモーダル」
テキスト埋め込み	テキストをベクトルに変換	埋め込みの作成

モデルの選択

各シナリオの モデル ID は モデル広場 を参照してください。gemini を含み、対応する会話／画像認識／画像生成／埋め込みに対応と記載されたモデルを試してください。「モデルが存在しない」や非対応の場合は、同シナリオの別の Gemini モデルを選んでください。

シナリオ別の利用ポイント

標準チャット

• エンドポイント：POST /v1/chat/completions
• messages 配列でマルチターン会話を維持。role は system / user / assistant（OpenAI と同じ）
• 非ストリーム：stream: false または stream 省略。ストリーム：stream: true
• 共通パラメータ（temperature、max_tokens、top_p など）は OpenAI ドキュメントと同様。詳細は チャット補完の作成（非ストリーム）

思考モード（思考 1 / 思考 2）

一部の Gemini 思考モデルは ストリーム リクエストで拡張フィールドにより思考出力を有効化できます：

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "解释相对论的核心思想" }],
  "stream": true,
  "extra_body": {
    "enable_thinking": true
  }
}

• 思考 1 と 思考 2 はゲートウェイ上で異なるモデルまたはルートに対応します。モデル広場で「思考」と記載されたモデルを選び、それぞれテストしてください
• thinkingConfig（思考トークン予算など）を完全に制御する場合は、本セクションの Gemini ネイティブ API を使用してください

画像認識（ビジョン）

user メッセージの content に マルチモーダル配列 を使用：text + image_url（URL または Base64）。

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "这张图里有什么？" },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": { "url": "https://example.com/photo.jpg" }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": true
}

Base64 送信は チャット画像認識（ストリーム）Base64。ネイティブの inlineData などは 画像理解。

画像生成

• チャット API + 画像対応 Gemini モデル でテキストから画像、参照画像による編集など
• messages で自然言語の要件を記述。参照画像が必要な場合は content に text と image_url を併記
• リクエスト／レスポンス：チャット画像生成（非ストリーム）
• アスペクト比・解像度の細かい制御はネイティブ 画像生成 も参照

チャット + ファイル読み取り

OpenAI 互換フォーマットでは 文書・PDF など をマルチモーダル入力の一部として渡せます（対応 MIME とサイズ制限はモデル広場の説明に従う）：

1. まず messages[].content で OpenAI マルチモーダル規約に従って渡す（image_url、またはプラットフォームがサポートするファイル URL / Base64）
2. 大容量ファイルや複雑なレイアウトはネイティブ 文書理解（fileData / inlineData）を使い、結果をアプリ側で会話に統合

テキスト埋め込み

• エンドポイント：POST /v1/embeddings
• ボディ：model + input（文字列または文字列配列）、OpenAI Embeddings API と同じ
• 例とフィールド：埋め込みの作成；オブジェクト構造：埋め込みオブジェクト
• taskType、output_dimensionality など Gemini 専用オプションは Gemini ネイティブテキスト埋め込み

互換フォーマットとネイティブ API の選び方

ニーズ	推奨
迅速な接続、OpenAI SDK / 既存コードの再利用	OpenAI 互換フォーマット（本ページ）
ストリーム思考、generationConfig、Google Search Grounding	ネイティブ API（例：テキスト生成+思考-ストリーム、google search）
Imagen 専用画像生成、TTS、動画／音声理解	ネイティブ API の該当章
「チャット + 画像認識 + 画像生成 + 埋め込み」のみ、OpenAI クライアントあり	OpenAI 互換フォーマット で主要パスをカバー可能

よくある質問

Q：OpenAI ドキュメントと完全に一致しないのはなぜ？
A：互換レイヤーはリクエスト／レスポンスを OpenAI に合わせ、実体は Gemini です。OpenAI 専用パラメータの一部は無効または無視される場合があります。実際のモデル対応を優先してください。

Q：model には何を入れる？
A：モデル広場に記載の 完全なモデル ID（通常 gemini の接頭辞または接尾辞を含む）を使用し、略称は使わないでください。

Q：ストリーム応答の形式は？
A：SSE、data: {...} 行と終了の data: [DONE]。OpenAI ストリーム Chat Completions と同じ。チャンクオブジェクトは チャット完了チャンクオブジェクト。

Q：完全なレスポンス JSON 構造は？
A：チャット完了オブジェクト を参照。

関連ドキュメント

• クイックスタート — 初回呼び出しと API Key
• API クイックスタートガイド — Base URL とクライアント設定
• モデル一覧 — GET /v1/models で利用可能モデルを確認
• 本セクションの他ページ — Gemini ネイティブ REST API の詳細パラメータと例