Google Gemini API価格完全ガイド（2025年版）- 日本円換算で徹底解説

2025年、Google DeepMindはGemini 2.5シリーズの登場により、AI業界に新たな革命をもたらしました。特に注目すべきは、Gemini 2.5 Proが初めて人間の専門家を上回るMMLU 90.0%を達成し、SWE-bench Verifiedで63.8%という業界トップクラスのコーディング性能を実現したことです。本記事では、Google Gemini API全モデルの価格を日本円換算（1ドル=150円）で詳細比較し、各モデルの技術的特徴、性能ベンチマーク、そして最適な用途について包括的に解説します。

Google Gemini API価格一覧表（2025年版・日本円換算）

Google Gemini APIの価格体系は、Input Token（入力）とOutput Token（出力）で異なる料金設定に加え、コンテキスト長によって段階的価格設定を採用している点が特徴です。以下、100万トークンあたりの価格を日本円で整理しました。

最新世代モデル（2025年）

従来モデル

段階的価格設定の詳細

Gemini 2.5 Pro:
– ≤20万トークン: 入力¥187.5・出力¥1,500
– >20万トークン: 入力¥375・出力¥2,250

Gemini 1.5 Pro:
– ≤12.8万トークン: 入力¥187.5・出力¥750
– >12.8万トークン: 入力¥375・出力¥1,500

実用的コスト試算例

1万文字の文章生成の場合（約13,000トークン）

大規模文書解析の場合（100万トークン入力・10万トークン出力）

価格差の驚愕の事実: 最安のGemini 2.5 Flash-Liteと最高価格のGemini 2.5 Pro（長文）では、なんと約29倍の価格差があります。

Gemini 2.5シリーズ – 推論革命の詳細解説

Gemini 2.5 Pro – 人間を超えた知能

Google DeepMindが2025年に発表したGemini 2.5 Proは、人間の専門家を初めて上回るAI モデルとして歴史に名を刻みました。

革命的性能指標

価格: 入力¥187.5-375・出力¥1,500-2,250（コンテキスト長により変動）

学術ベンチマーク:
– MMLU: 90.0%（人間専門家を初めて超越）
– GPQA Diamond: 84.0%（大学院レベル推論で業界最高）
– AIME 2024: 92.0%（数学競技で驚異的スコア）
– AIME 2025: 86.7%（最新問題でも高水準維持）

コーディング性能:
– SWE-bench Verified: 63.8%（実用的ソフトウェア開発で高評価）
– WebDev Arena: ELO 1415（コーディングリーダーボードで首位）
– LiveCodeBench v5: 70.4%（コード生成で上位）
– Aider Polyglot: 74.0%（多言語コーディングで優秀）

技術的革新

思考機能（Thinking）: Gemini 2.5シリーズは「思考するAI」として設計され、回答前に内部で推論プロセスを実行します。これにより、複雑な問題に対してより正確で論理的な回答を提供できます。

コンテキスト容量: 100万トークン（200万トークン対応予定）という膨大な情報処理能力により、大規模なコードベースや長大な文書の全体的な理解が可能です。

マルチモーダル統合: テキスト、音声、画像、動画、さらにはコードリポジトリ全体を同時に理解・処理できる包括的な能力を持ちます。

実用的価値

Google CEOのSundar Pichchaiによると、Gemini 2.5 Proは開発者に最も求められているモデルであり、Google AI StudioとGemini APIの利用が月間80%増加しています。

Gemini 2.5 Flash – 高性能バランスの完成形

価格: 入力¥45・出力¥375（全コンテキスト長で定額）

特徴と優位性

• 価格性能比: 高性能でありながらProの約8分の1のコスト
• 推論能力: Proと同等の思考機能を搭載
• 処理速度: Proより高速でありながら品質を維持
• 実用性: 企業での日常的な AI 活用に最適化

Gemini 2.5 Flash-Lite – 超高速・超低コスト

価格: 入力¥15・出力¥60（Google史上最安クラス）

革新的コストパフォーマンス

• 思考予算制御: APIパラメータで推論レベルを動的調整
• デフォルト設定: コスト・速度重視で思考機能を無効化
• 品質向上: Gemini 2.0 Flash-Liteを全ベンチマークで上回る
• 大量処理: 膨大なデータ処理に最適

Gemini 2.0 Flash – マルチモーダルの標準

価格: 入力¥15・出力¥60

マルチモーダル機能

• 音声処理: 入力¥105/100万トークン（約¥0.63/分）
• 映像理解: 次世代機能と改善された能力
• リアルタイム対応: ライブAPI対応でリアルタイム音声・映像処理

他社比較：Google Gemini vs 競合分析

同等性能帯での価格比較

技術的優位性の比較

Googleの強み:
– 最大コンテキスト: 100万〜200万トークン（業界最大級）
– 段階的価格設定: コンテキスト使用量に応じた柔軟な料金体系
– マルチモーダル: 音声・映像・画像の統合処理
– 無料ティア: Google AI Studioは完全無料

競合との差別化ポイント:
– コスト効率: Flash-Liteは業界最安クラスでありながら高性能
– コンテキスト容量: OpenAIの100万トークンに対し、Googleは200万トークン予定
– 思考機能: 回答品質向上のための内部推論プロセス

性能ベンチマーク詳細分析

学術・推論ベンチマーク

MMLU（大規模マルチタスク言語理解）:
– Gemini Ultra: 90.0%（人間専門家初超越）
– 業界的意義: AI が専門分野で人間を上回った歴史的瞬間

Humanity’s Last Exam:
– Gemini 2.5 Pro: 18.8%（ツール使用なしで業界最高）
– 評価内容: 数百人の専門家が設計した人間知識の最前線テスト

コーディング性能評価

SWE-bench Verified（実用的ソフトウェア開発）:
– Gemini 2.5 Pro: 63.8%（実用レベルの高性能）
– Claude 3.7 Sonnet: 70.3%（最高スコア）
– GPT-4.1: 54.6%

WebDev Arena（ウェブ開発）:
– Gemini 2.5 Pro: ELO 1415（リーダーボード首位）
– 実用性: 視覚的に魅力的なウェブアプリ作成能力

マルチモーダル評価

MMMU（マルチモーダル推論）:
– Gemini Ultra: 59.4%（業界最高水準）
– 能力範囲: 異なる情報源からの統合的推論

コスト最適化戦略

1. 段階的価格の活用

20万トークン境界: Gemini 2.5 Proで価格が2倍になる境界を意識した利用

2. モデル選択の最適化

• 単純タスク: Flash-Lite（¥15/¥60）
• バランス重視: Flash（¥45/¥375）
• 最高品質: Pro（¥187.5-375/¥1,500-2,250）

3. 無料ティアの活用

Google AI Studio: 完全無料でプロトタイピング・検証が可能

4. Vertex AI vs AI Studio選択

• 開発・実験: AI Studio（無料）
• 本格運用: Vertex AI（企業機能・サポート）

用途別推奨モデル選択ガイド

🔬 研究・学術・最高品質重視

推奨: Gemini 2.5 Pro
– MMLU 90.0%の人間超越性能
– 複雑な推論・分析タスク
– 大規模文書の深い理解

🏢 企業・日常業務

推奨: Gemini 2.5 Flash
– コスト効率と性能のバランス
– 思考機能による品質向上
– 実用的な処理速度

⚡ 大量処理・リアルタイム

推奨: Gemini 2.5 Flash-Lite / Gemini 2.0 Flash
– 業界最安クラスの価格設定
– 高速処理能力
– 動的品質制御

🎯 マルチモーダル・特殊用途

推奨: Gemini 2.0 Flash
– 音声・映像・画像統合処理
– リアルタイムAPI対応
– 次世代マルチモーダル機能

まとめ：Google Geminiの戦略的価値

人間知能の超越

Gemini 2.5 ProのMMU 90.0%達成は、AI発展史におけるマイルストーンです。これは単なる性能向上ではなく、AI が専門分野で人間の能力を上回った歴史的瞬間を意味します。

革新的価格戦略

29倍の価格差というGoogle Geminiの価格レンジは、あらゆる用途・予算に対応する戦略的設計です。特にFlash-Liteの¥15/¥60という価格設定は、AI活用の民主化を加速させる破壊的イノベーションです。

技術的優位性

• 最大コンテキスト: 200万トークン予定（業界最大）
• 思考機能: 内部推論による品質向上
• マルチモーダル統合: 音声・映像・テキストの統一処理
• 無料ティア: 完全無料でのプロトタイピング環境

実用的インパクト

Google AI Studioでの80%利用増加は、開発者コミュニティがGeminiの実用性を高く評価していることを示しています。特にWebDev ArenaでのELO 1415という首位スコアは、実際のウェブ開発において即戦力レベルの能力を証明しています。

戦略的選択の重要性

適切なモデル選択により、同等タスクを29分の1のコストで実行できる可能性があります。Google AI Studioの無料ティアを活用した概念実証から始め、段階的にスケールアップするアプローチが成功の鍵です。

Google Geminiの2025年進化は、AI技術の実用化における新時代の到来を告げています。人間の専門家を上回る知能を手頃な価格で利用できる環境が整った今こそ、AI技術の真の可能性を最大限に活かしていく時代です。

無料のGoogle AI Studioから始めて、プロジェクトの成長に合わせて最適なモデルとプラットフォームを選択していくことをお勧めします。

参考情報

• Google AI Studio
• Gemini API価格ページ
• Vertex AI価格ページ
• Gemini 2.5発表記事