開発者は常に、高いコストをかけずに強力なAIモデルを求めています。Googleは、Gemini 3 Proのようなプレビュー版を含む高度なモデルへの無料アクセスを提供することで、このニーズに応えています。
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Googleは、Google AI Studioを介してGemini APIに寛大な無料枠を維持しています。この設定により、APIキーを生成し、すぐにモデルの呼び出しを開始できます。さらに、2025年11月現在、GoogleはGemini 3 Proのプレビューモデルに無料でアクセスできるようにしています。ただし、プロトタイプ作成、テスト、小規模アプリケーションに適したレート制限が設けられています。
Gemini 3 APIの料金体系を理解する
一般的に、Gemini 3.0の料金は以下の通りです。
- 20万トークン未満:入力$2.00、出力$12.00
- 20万トークン超:入力$4.00、出力$18.00

Gemini 3.0の知識カットオフ日は2025年1月に設定されています。
Gemini 3.0 APIを無料で利用したい場合、Googleは十分な試用期間を提供しています。GoogleはGemini APIを無料枠と従量課金制の2つの主要な層で構成しています。無料枠は、課金を有効にすることなく完全に機能します。したがって、より高いクォータのためにCloud Billingを明示的に有効にするまで、すべてのリクエストは無料のままです。
Google AI Studioは、無料アクセス用の主要なインターフェースとして機能します。ここでは、プロンプトのプロトタイプ作成、APIキーの生成、モデルの直接呼び出しが可能です。Gemini 3 Proのようなプレビューモデルは、お住まいの地域で利用可能になると、モデルセレクターに自動的に表示されます。
無料枠の主な利点は以下の通りです。
- クレジットカード不要
- Gemini 3 Proを含む最先端のプレビューモデルへのアクセス
- マルチモーダル入力(テキスト、画像、動画、音声)のサポート
- 関数呼び出し、構造化出力、コード実行ツール
- 開発および中程度の本番環境での使用に十分な、毎日リセットされるレート制限
ただし、無料枠では公平な利用を確保するためにクォータが適用されます。Gemini 3 Proプレビューモデルの一般的な制限は、1分あたり約5~10リクエスト(RPM)、1分あたり250,000トークン(TPM)、1日あたり50~100リクエスト(RPD)です。これらの値はモデルのバリアントや地域によって異なり、Googleによって定期的に調整されます。
ステップバイステップ:Gemini 3 APIキーの生成
Google AI StudioでAPIキーを作成することから始めます。以下の正確な手順に従ってください。
- aistudio.google.comにアクセスします。
- Googleアカウント(個人用またはWorkspace用)でサインインします。

4. 右上のプロフィールアイコンをクリックし、「APIキーを取得」を選択します。「新しいプロジェクトでAPIキーを作成」(または既存のものを選択)を選びます。

6. Googleが即座にキーを生成します。すぐにコピーしてください。再度表示することはできません。
さらに、複数のキーを作成し、セキュリティのために特定の参照元またはIPアドレスに制限することができます。キーは常に機密データとして扱い、公開リポジトリにコミットしないでください。
Gemini 3 Proプレビューに直接アクセスするには、Googleが提供するこのリンクにアクセスしてください。https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview。これにより、プレビューモデルが事前に構成されたチャットインターフェースが開きます。

Google AI StudioでGemini 3.0 APIを試してみましょう
プログラムによるアクセスのための公式Gemini SDKのインストール
Googleは複数の言語でクライアントライブラリを提供しています。これらはパッケージマネージャー経由でインストールします。
Python開発者向け:
pip install -U google-generativeai
次にライブラリを設定します。
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-preview-11-2025")
response = model.generate_content("Explain quantum entanglement in simple terms.")
print(response.text)
Node.jsユーザーは以下を実行します。
npm install @google/generative-ai
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY_HERE");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3-pro-preview-11-2025" });
const result = await model.generateContent("Write a Python function to calculate Fibonacci numbers.");
console.log(result.response.text());
その他のサポート言語には、Go、Java、Swiftがあります。すべてのライブラリは認証、再試行、ストリーミングを自動的に処理します。
curlを使用してGemini 3 APIに最初のリクエストを送信する
迅速な検証のために、curlで直接テストできます。
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview-11-2025:generateContent?key=YOUR_API_KEY \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"contents": [{
"role": "user",
"parts": [{ "text": "Describe the key improvements in Gemini 3 over previous versions." }]
}]
}'
このエンドポイントは、生成されたテキストと使用状況のメタデータを含むJSON応答を返します。
より優れた、より統合されたAPIテストワークフローのためにApidogを使用する
生のcurlコマンドは簡単なテストには機能しますが、本番レベルの開発にはより良いツールが求められます。Apidogは、フル機能のAPIクライアントおよびドキュメントプラットフォームとしてここで優れています。

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公式のGemini OpenAPI仕様をApidogにインポートすると、すべてのエンドポイント、パラメータ、リクエストボディが自動的に生成されます。その後、次のことができます。
- APIキーを環境変数として保存する
- 異なるユースケース(テキスト生成、ビジョン、関数呼び出し)のコレクションを作成する
- 画像や動画を直接アップロードしてマルチモーダルリクエストを送信する
- トークンの使用状況と応答メタデータをリアルタイムで表示する
- 実際のリクエストからクライアントコード(Python、JSなど)を生成する
- クォータを消費せずにフロントエンドテスト用のモックサーバーを作成する
Gemini 3 APIエンドポイントをテストするためのApidogのインターフェース
多くの開発者がGeminiワークフローのためにApidogを特別に選択するのは、大規模なファイルアップロード、ストリーミング応答、構造化されたJSON出力をシームレスに処理できるためです。これらは、Postmanが生成型APIで苦戦する機能です。
Gemini 3.0 APIのレート制限とは?
Googleは現在、Gemini 3.0 APIのレート制限を公開していませんが、ユーザーからは数回のチャットでレート制限に苦しんでいるという報告があります(エラーコード:「You've reached your rate limit. Please try again later.」)。

Googleの公式ドキュメントによると、Gemini APIにはGoogle AI Studioを介してアクセスできる無料枠があり、公平な利用を確保するためにレート制限が適用されます。これらの制限は主に「1分あたりのリクエスト数(RPM)」で測定され、一部のモデルでは「1日あたりのリクエスト数(RPD)」および「1分あたりのトークン数(TPM)」でも測定されます。たとえば、標準のgemini-1.0-proモデルの無料レート制限は60 RPMで、これは開発とテストには一般的に十分です。これらの制限は無料で提供され、請求アカウントを設定する必要はありません。
Geminiファミリー内の異なるモデルには、異なるレート制限があります。モデルのレート制限を超過すると、HTTP 429 「Resource Exhausted」エラーが発生します。これを管理するため、開発者は指数関数的バックオフ戦略を用いたエラー処理を実装する必要があります。これは、リクエストを再試行する前に徐々に長い時間待機することを伴います。無料枠が許容するよりも高いリクエストボリュームを必要とするアプリケーションの場合、Google Cloudプロジェクトで課金を有効にし、従量課金制プランに移行する必要があります。このプランでは、はるかに高い制限が提供されます(ai.google.dev)。
より高いスループットを得るには、複数のGoogleアカウント(それぞれ独自のキーを持つ)を作成し、それらをローテーションさせます。これは無料枠内で利用する開発者の間で一般的な方法です。
Gemini 3.0 APIでのビジョンと動画
Gemini 3は画像と動画をネイティブに処理します。画像分析のPythonコード例:
from google.generativeai.types import File
image_file = genai.upload_file(path="diagram.png")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-preview-11-2025")
response = model.generate_content([
"Explain this architecture diagram in detail:",
image_file
])
print(response.text)
動画の理解も同様に機能します。MP4をアップロードし、コンテンツ、タイムスタンプ、またはアクションについて質問します。
結論
Googleは、無料枠を通じてフロンティアレベルのAIへの前例のないアクセスを可能にしています。2分以内にキーを取得し、すぐにGemini 3 Proプレビューモデルを呼び出し、費用をかけずに高度なアプリケーションを構築できます。
この機能をApidogのような堅牢なAPIクライアントと組み合わせることで、有料サービスに匹敵する完全な開発環境が得られます。すでに何千もの開発者が、この方法でエージェント、RAGシステム、マルチモーダルアプリのプロトタイプを作成しています。
今すぐ行動しましょう。Google AI Studioにアクセスし、キーを生成し、Apidogをダウンロードして、最初のGemini 3リクエストを送信してください。最先端のAIで構築するための障壁は、これまでになく低くなっています。
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