Zenn
🐰

うさぎでもわかる Google Gemini 2.5 Flash「思考バジェット」機能

に公開
AI
LLM
Google AI
geminiai
思考バジェット
tech

うさぎでもわかる Google Gemini 2.5 Flash「思考バジェット」機能

こんにちは、みなさん！今日は、Googleが最近開発者向けにリリースした新機能「思考バジェット」について解説するぴょん！この機能は、AIの「考える量」をコントロールできる革新的な仕組みなんだ。AIが「うーん、どうしようかな〜」と考える深さを、開発者が自由に調整できるようになったんだよ！

Google Gemini 2.5 Flashとは？

Gemini 2.5 Flashは、Googleが提供する最新のAIモデルの一つで、速度と品質のバランスに優れています。特に「思考プロセス」（内部でのAIの考える過程）を制御できる初のハイブリッド推論モデルとして注目されています。

Googleのモデル系列には様々なタイプがありますが、Gemini 2.5 Flashの特徴は以下のとおりです：

  • 速度重視のモデル設計
  • 高いコスト効率
  • 思考プロセスの深さを調整可能
  • 1百万トークンのコンテキストウィンドウ
  • テキスト、画像、動画、音声の入力に対応

開発者はAPIを通じてGemini 2.5 Flashを利用できます。このモデルは特に推論能力を必要とするタスクで力を発揮しますが、シンプルなタスクでは思考プロセスを省略することで、応答速度を向上させることも可能です。

「思考バジェット」とは何か？

思考バジェットの概念図

「思考バジェット」は、Gemini 2.5 Flashが回答を生成する前に、内部でどれだけ「考える」かを制御するパラメーターです。AIモデルが複雑な問題を解く際、人間と同じように「考える」ステップを踏みますが、その深さを0〜24,576トークンの範囲で調整できるようになりました。

このバジェットは上限を設定するもので、モデルは必要に応じて割り当てられた範囲内で思考を行います。シンプルな質問には少ない「思考」で回答し、複雑な問題には深い思考プロセスを使用します。

思考バジェットの特徴：

  • 0〜24,576トークンの範囲で調整可能
  • 0に設定すると思考プロセスを完全に無効化
  • 1〜1,024トークンの範囲は自動的に1,024に設定される
  • デフォルトでは最大8,192トークンまで自動調整

思考を「オン」にすると、AIはより複雑な問題解決や多段階の推論が可能になりますが、処理時間とコストが増加します。「オフ」にすると、応答は速くなりコストも下がりますが、複雑な推論能力は制限されます。

思考バジェットと料金設定

コスト比較図

思考バジェットの設定は、APIの利用コストに直接影響します。Googleの料金体系では：

  • 入力トークン：100万トークンあたり0.15ドル（固定）
  • 出力トークン（思考オフ）：100万トークンあたり0.60ドル
  • 出力トークン（思考オン）：100万トークンあたり3.50ドル

つまり、思考を有効にすると出力コストは約5.8倍になります！これは重要な考慮点で、開発者は必要な場合にのみ思考プロセスを有効にするよう検討すべきでしょう。

例えば、単純な質問応答には思考をオフにして高速・低コストで処理し、複雑な分析や推論が必要なタスクでのみ思考を有効にする、というハイブリッドなアプローチが効果的です。

思考バジェットの実装方法

思考バジェットを実装するには、Google Gemini APIを使って以下のようにコードを記述します：

from google import genai
from google.genai import types

# APIキーの設定
GOOGLE_API_KEY = "あなたのAPIキー"
client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# モデルとプロンプトの定義
MODEL_ID = "gemini-2.5-flash-preview-04-17"
prompt = "複雑な数学問題を解いてください：2つの6面サイコロを振って、合計が8になる確率は？"

# 思考バジェットを設定して生成
response = client.models.generate_content(
    model=MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_budget=4096  # 思考バジェットを4096トークンに設定
        )
    )
)

# 結果を表示
print(response.text)

# トークン使用量を確認
print(f"プロンプトトークン: {response.usage_metadata.prompt_token_count}")
print(f"出力トークン: {response.usage_metadata.candidates_token_count}")
print(f"思考トークン: {response.usage_metadata.thoughts_token_count}")

思考をオフにしたい場合は、thinking_budget=0と設定するだけです：

# 思考をオフにして生成
response = client.models.generate_content(
    model=MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_budget=0  # 思考バジェットを0に設定
        )
    )
)

思考バジェットを設定しない場合、モデルはデフォルトで適切な思考量を自動的に判断します。

思考バジェットの活用シーン

ユースケース図

思考バジェットは様々なシナリオで活用できます。代表的なユースケースとしては：

1. 単純なタスク（思考バジェット = 0）

  • 基本的な質問応答
  • テキスト分類
  • シンプルな情報抽出
  • 形式変換

2. 中程度のタスク（思考バジェット = デフォルトまたは低め）

  • 要約
  • パラフレーズ
  • 比較分析
  • 創造的な文章生成

3. 複雑なタスク（思考バジェット = 高め）

  • 複雑な数学問題
  • 多段階の推論を要する質問
  • コード生成と解析
  • 複数ドキュメントの統合分析

実際の応用例としては、チャットボットがあります。単純な挨拶や簡単な質問には思考バジェットを0または低く設定し、専門的な質問や複雑なタスクには高い思考バジェットを設定することで、適切なバランスのユーザー体験とコスト効率を実現できます。

まとめ

思考バジェット機能は、AIの推論能力と応答速度・コストのトレードオフを開発者が細かく制御できるようにする革新的な機能です。この機能により：

  • AIの「考える深さ」を用途に合わせて調整可能
  • コストと性能のバランスを最適化
  • 複雑な推論と高速応答の使い分けが可能

特に重要なのは、すべてのタスクが深い思考を必要としないということです。シンプルな質問には思考をオフにして高速・低コストで対応し、複雑な分析が必要な場合にのみ思考バジェットを上げるという戦略が効果的でしょう。

うさぎさんとしては、この機能はAIの「脳のパワー」を必要に応じて調整できるという点で、とても画期的だと思うぴょん！必要なときだけ「しっかり考える」AIは、まさに賢いうさぎのようですね🐰

今後、他のAIモデルでも同様の思考制御機能が導入されることが期待されます。開発者はこの機能を活用して、よりスマートで効率的なAIアプリケーションを構築していけるでしょう。

参考文献:

Discussion