PowerShell で Vertex AI Gemini API を叩く
· 約4分
Google Cloud の Vertex AI 経由で Gemini モデルを PowerShell から呼び出す方法をまとめる。OpenAI 互換エンドポイントとネイティブ Gemini エンドポイントの 2 種類を紹介する。
認証方法
gcloud auth（推奨）
API キー不要。既存の Google Cloud 認証情報をそのまま利用できる。
$accessToken = (gcloud auth print-access-token)
API キー
$apiKey = $env:VERTEX_API_KEY
エンドポイント
OpenAI 互換エンドポイント（gcloud auth 認証）
https://{region}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{projectId}/locations/{region}/endpoints/openapi/chat/completions
リクエスト・レスポンス形式が OpenAI API と同じ。モデル名に google/ プレフィックスが必要（例: google/gemini-2.5-flash-lite）。
ネイティブ Gemini エンドポイント（API キー認証）
https://{region}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{projectId}/locations/{region}/publishers/google/models/{model}:generateContent
ストリーミングが必要な場合は :streamGenerateContent を使用する。
基本的な呼び出し
OpenAI 互換（gcloud auth）
$projectId = "your-project-id"
$region = "us-central1"
$model = "google/gemini-2.5-flash-lite"
$accessToken = (gcloud auth print-access-token)
$body = @{
model = $model
messages = @(
@{
role = "user"
content = "東京の人口は?"
}
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
$uri = "https://$region-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/$projectId/locations/$region/endpoints/openapi/chat/completions"
$response = Invoke-RestMethod `
-Uri $uri `
-Method Post `
-ContentType "application/json" `
-Headers @{ Authorization = "Bearer $accessToken" } `
-Body $body
$response.choices[0].message.content
ネイティブ Gemini（API キー）
$projectId = "your-project-id"
$region = "us-central1"
$model = "gemini-2.5-flash-lite"
$apiKey = $env:VERTEX_API_KEY
$body = @{
contents = @(
@{
role = "user"
parts = @(
@{ text = "東京の人口は?" }
)
}
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
$uri = "https://$region-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/$projectId/locations/$region/publishers/google/models/${model}:generateContent?key=$apiKey"
$response = Invoke-RestMethod `
-Uri $uri `
-Method Post `
-ContentType "application/json" `
-Body $body
$response.candidates[0].content.parts[0].text
レスポンス構造
OpenAI 互換
$response.choices[0].message.content # 生成テキスト
$response.usage.total_tokens # 合計トークン数
$response.model # 使用モデル
ネイティブ Gemini
$response.candidates[0].content.parts[0].text # 生成テキスト
$response.usageMetadata.totalTokenCount # 合計トークン数
$response.modelVersion # 使用モデルバージョン
ストリーミング（streamGenerateContent）の場合は複数チャンクの配列が返るため、テキストを結合して取り出す。
$fullText = ($response | ForEach-Object {
$_.candidates[0].content.parts[0].text
}) -join ""
システムプロンプトを追加する
OpenAI 互換
$body = @{
model = $model
messages = @(
@{
role = "system"
content = "日本語で回答する AI アシスタントです。簡潔に答えてください。"
}
@{
role = "user"
content = "What is the speed of light?"
}
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
ネイティブ Gemini
$body = @{
system_instruction = @{
parts = @(
@{ text = "日本語で回答する AI アシスタントです。簡潔に答えてください。" }
)
}
contents = @(
@{
role = "user"
parts = @(@{ text = "What is the speed of light?" })
}
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
マルチターン会話
これまでの会話履歴を配列に並べることでマルチターン会話が実現できる。
OpenAI 互換
$body = @{
model = $model
messages = @(
@{ role = "user"; content = "猫と犬、どちらが好きですか?" }
@{ role = "assistant"; content = "私は猫が好きです。" }
@{ role = "user"; content = "その理由は?" }
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
ネイティブ Gemini
アシスタントのロールは "model" を指定する。
$body = @{
contents = @(
@{
role = "user"
parts = @(@{ text = "猫と犬、どちらが好きですか?" })
}
@{
role = "model"
parts = @(@{ text = "私は猫が好きです。" })
}
@{
role = "user"
parts = @(@{ text = "その理由は?" })
}
)
} | ConvertTo-Json -Depth 10
利用可能なモデル
| モデル | OpenAI 互換名 | 特徴 |
|---|---|---|
gemini-2.5-flash-lite | google/gemini-2.5-flash-lite | 軽量・高速・低コスト |
gemini-2.5-flash | google/gemini-2.5-flash | バランス型 |
gemini-2.5-pro | google/gemini-2.5-pro | 高精度・複雑なタスク向け |
方式の選択基準
| 状況 | 推奨方式 |
|---|---|
| GCP 認証済み環境（開発・CI など） | OpenAI 互換 + gcloud auth |
| API キーのみ利用可能 | ネイティブ Gemini |
| OpenAI から移行中 | OpenAI 互換（コード変更を最小化） |
| ストリーミングが必要 | ネイティブ Gemini |
注意事項
- API キーはスクリプトにハードコードせず、環境変数 (
$env:VERTEX_API_KEY) から読み込むこと。 - gcloud auth の場合、トークンの有効期限は約 1 時間。長時間スクリプトでは都度再取得が必要。
- レート制限やクォータはプロジェクトごとに設定されている。大量リクエストを送る場合は事前に確認すること。
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