シンプルな非構造データから構造データへの変換。FlashとFlash Liteは他のものよりも一貫性があって、本当に速くて安いと思う。他のプロバイダーに簡単に切り替えられるけど、今のところはそのつもりはない。大規模には運用してないからね。

私の経験では、ジェミニ2.5プロはCanvasを使った翻訳や要約などの非コーディングのユースケースで本当に輝いてる。巨大なコンテキストウィンドウと大きな使用制限が助けになってると思う。ジェミニはChatGPTよりも深いリサーチレポートを生成するのがずっと得意だと思う。Googleはウェブ検索で優位性があって、それが表れてる。ジェミニのレポートは膨大な情報源を参照してるから、より正確になる傾向がある。全体的に、私はそのライティングスタイルも好みだし、レポートをGoogleドキュメントにエクスポートできるのもいい。ただ、ジェミニのUIは競合に比べてかなり劣ってるのが残念。カスタムインストラクション、プロジェクト、一時的なチャット…これらの機能は、ジェミニには同等のものがなかったり、未発達だったりする。

NDAを山ほど投げても、数秒で関連する情報をきれいに引き出してくれる。広いコンテキストウィンドウと、はさみの中から針を見つけるパフォーマンスがこのタスクには最適だね。

ウェブスクレイピング - ひどいHTMLスープから半構造化データを作成すること。たまにはモデルを入れ替えるべきだけど、今のところGemini 2.0 Flashが価格とパフォーマンスのバランスがいいと思う。明日はGemini 2.5 Flash-Liteを試してみるけどね。

Gemini 2.5 Flash（思考しないやつ）を思考パートナーとして使ってる。自分の考えを整理するのに役立つし、思いつかなかった新しいアイデアをくれることもある。自己反省にも使ってて、自分の考えや心配事を入力して、何を言ってくれるか見るのが好きなんだ。

はい、内部でLLMと連携する別のサービスを実装しました。これで、呼び出し元はどのプロバイダーやモデルを使っているか気にしなくて済むんです。ただ、モデル間での負荷分散は必要なかったですね。

https://toolong.link のYouTube要約に画像を使うために使ってる。GeminiだけがYouTubeに簡単にアクセスできて、巨大なコンテキストウィンドウがあるからね。

Gemini Flash 2.0は、非常に低コストで絶対的に使えるモデルだね。知能の面ではフロンティアモデルには及ばないけど、低コスト、超高速、そして信頼性の高い構造化された出力生成の組み合わせがあって、開発がすごく楽しい。ここで2.5 Liteと比較してみるつもり。

Geminiの無料画像生成クレジットはまだ使い切ってないから、子供が遊びたいときや、質の高い結果を得るためにo4トークンを使う前にプロンプトをテストするのに使ってるよ。

https://lexikon.aiで広く使ってるよ。特にLexikonの一部は大量の画像を処理することに関わっていて、Googleのビジョンの料金は大手の代替品（OpenAIやAnthropic）と比べてかなり安いんだ。