Gemini 1.5 Pro

Gemini 1.0 Nano:
- 最も軽量、オンデバイス向け
- スマートフォンで動作
- Pixel 8 Pro などに搭載

Gemini 1.5 Flash:
- 高速・低コスト
- リアルタイムアプリケーション向け
- バランスの取れた性能

Gemini 1.5 Pro:
- 最高性能
- 複雑なタスクに対応
- 超長文処理が可能

200万トークンでできること:
- 書籍 約10冊分（各15万語）
- 映画の脚本 約50本分
- コードベース 約3万行
- 動画 約2時間分
- 音声 約22時間分

これは他のモデルと比較して圧倒的な規模です

Gemini 1.5 Pro: 200万トークン（実験的）、100万トークン（標準）
Claude 3.5 Sonnet: 20万トークン
GPT-4 Turbo: 12.8万トークン
GPT-4o: 12.8万トークン

Gemini 1.5 Pro は他の約10倍のコンテキストを処理可能

例1: 大規模コードベースの理解
- プロジェクト全体のコードを一度に読み込む
- ファイル間の依存関係を理解
- リファクタリングの提案

例2: 長編動画の分析
- 映画やドキュメンタリーを丸ごと分析
- 重要なシーンの抽出
- 内容の要約

例3: 研究論文の比較
- 複数の論文を同時に読み込む
- 共通点と相違点を抽出
- 研究トレンドの分析

テキスト:
- 自然言語の理解と生成
- 100以上の言語に対応

画像:
- 写真、図表、グラフの理解
- OCR（文字認識）
- 視覚的推論

動画:
- 動画の内容理解
- シーンの分析
- 時系列の把握

音声:
- 音声認識
- 話者の識別
- 背景音の理解

コード:
- プログラムの理解と生成
- バグの発見
- コードレビュー

例: 動画解説
ユーザー: 「この料理動画の手順を文字で説明して」（動画アップロード）

Gemini 1.5 Pro:
1. 動画全体を視聴
2. 各ステップを時系列で理解
3. 材料と調理手順を抽出
4. テキストでわかりやすく説明

「この動画では、まず玉ねぎをみじん切りにして...」

Needle in a Haystack テスト:
- 膨大な文書の中から特定の情報を見つける
- Gemini 1.5 Pro は 99% 以上の精度で成功
- 100万トークン以上の文書でも高精度

長文要約:
- 長編小説や研究論文の要約
- 重要な情報を正確に抽出
- 文脈を保ちながら簡潔にまとめる

Video Understanding Benchmark:
- 動画の内容に関する質問に回答
- シーンの変化を認識
- 時系列の理解

例:
動画: 1時間のドキュメンタリー
質問: 「このドキュメンタリーの主要なテーマは？」
Gemini 1.5 Pro: 正確に要約し、重要なシーンを引用

128K トークン以下:
- 入力: $1.25 / 1M トークン
- 出力: $5.00 / 1M トークン

128K 超:
- 入力: $2.50 / 1M トークン
- 出力: $10.00 / 1M トークン

非常に競争力のある価格設定

Gemini 1.5 Pro (128K以下): $1.25/$5.00
GPT-4o: $2.50/$10.00
Claude 3.5 Sonnet: $3.00/$15.00
GPT-4 Turbo: $10.00/$30.00

短いコンテキストでは、Gemini 1.5 Pro が最も安価

用途:
- 法律文書の分析（契約書、判例）
- 医療記録の要約
- 研究論文のレビュー
- ビジネスレポートの比較

特徴:
- 複数の文書を同時に読み込める
- 文脈を保ちながら分析
- 重要な情報を正確に抽出

用途:
- 会議の議事録作成
- 講義動画の要約
- 映画やドラマの内容分析
- ポッドキャストの文字起こしと要約

特徴:
- 長時間の動画・音声に対応
- 話者の識別
- 重要な部分の抽出

用途:
- レガシーコードの理解
- プロジェクト全体の設計把握
- リファクタリングの提案
- ドキュメント生成

特徴:
- 数万行のコードを一度に処理
- ファイル間の依存関係を理解
- アーキテクチャを把握

用途:
- 多言語文書の翻訳
- グローバルなカスタマーサポート
- 多言語コンテンツの分析

特徴:
- 高精度な翻訳
- 文化的なニュアンスも理解
- 多言語間の比較分析

契約書の分析:
- 複数の契約書を同時に読み込む
- 問題点やリスクを特定
- 類似契約との比較

判例検索:
- 膨大な判例データベースから関連判例を検索
- 判決の傾向を分析

医療記録の要約:
- 患者の長期間にわたる記録を要約
- 重要な情報を抽出
- 診断の補助

研究論文のレビュー:
- 最新の研究動向を把握
- 複数の論文を比較分析

講義動画の要約:
- オンライン講義を文字起こし
- 重要なポイントを抽出
- 学習資料の自動生成

多言語学習サポート:
- 外国語の文書を解説
- 文化的背景も説明

コンテンツ分析:
- 映画やドラマのストーリー分析
- キャラクター関係の可視化
- テーマの抽出

クリエイティブ支援:
- 脚本の推敲
- アイデアのブレインストーミング

制限:
- HumanEval で 71.9%（GPT-4o の 90.2%、Claude 3.5 Sonnet の 92.0% より低い）
- 複雑なアルゴリズムの実装で劣る

対策:
- コーディング専門タスクでは他のモデルを検討
- Gemini 1.5 Pro は大規模コードベースの理解に特化

制限:
- MATH で 58.5%（他の主要モデルより低い）
- 高度な数学問題の解決が苦手

対策:
- 数学的計算には専用ツールを併用
- 他のモデル（GPT-4o など）を検討

制限:
- 128K を超えると料金が2倍になる
- 200万トークンを使うと非常に高額

対策:
- 必要な部分だけを抽出して処理
- 要約やチャンキングで長さを削減

Gemini 1.5 Pro の強み:
- 超長文処理（200万トークン）
- 動画・音声の理解
- 多言語対応
- 低コスト（128K以下）

GPT-4o の強み:
- 高度な数学（MATH: 76.6%）
- コーディング（HumanEval: 90.2%）
- マルチモーダル（MMMU: 69.1%）
- 音声のリアルタイム処理

Claude 3.5 Sonnet の強み:
- コーディング（HumanEval: 92.0%）
- 詳細な推論
- 安全性
- バランスの取れた性能

Gemini 1.5 Pro を選ぶべき場面:
- 超長文の文書処理
- 動画・音声の分析
- 多言語対応が重要
- コストを抑えたい（短いコンテキスト）

GPT-4o を選ぶべき場面:
- 高度な数学的計算
- 音声のリアルタイム対話
- バランスの取れた性能

Claude 3.5 Sonnet を選ぶべき場面:
- プログラミング支援
- 詳細な推論
- 安全性が重要