初版執筆（2024年）から2年が経過したため、2026/7/31に全面リニューアルいたしました。
この記事はDifyにGemini APIのAPIキーを無料で取得して
設定できるのか確認するのが目的です。
私はGoogleアカウントは持っていますが今までGoogleの有料製品は使ったことがありません。
ですのでクレカ登録してません。今回もしてません。
有料で登録されている方が同じことをやって料金が発生するかもしれないので、ご注意ください。
自己責任で実行してください。
（2026/7/31 大幅更新）
記事公開から約2年が経過し、Dify・Gemini APIともに大きく変化しています。
以下に2026年7月時点の最新情報をまとめました。
Gemini APIの現状（2026年7月時点）
2024年に使ったGemini 1.5 Pro／1.5 Flash は非推奨（Deprecated）どころか廃止済みです。
Gemini 2.0系も2026年6月1日に完全終了しました。
2026年7月現在の主力モデルは Gemini 3系（3.5 Flash・3.6 Flash等） です。
無料枠（Free Tier）の概要：
- 対象モデル: 主にFlash系モデル。Pro系モデルは有料のみの場合が多い。
- レート制限: RPM（1分あたりリクエスト数）・RPD（1日あたりリクエスト数）ともにモデル・プロジェクトごとに異なる。2026年中ごろ時点ではFlash系でおおよそ RPM: 10〜15、RPD: 約1,500 程度の報告が多いが、固定値ではない。
- クレカ不要: Google AI Studioから即座に取得可能。
- 注意点: 無料枠で送信したデータはGoogleのモデル改善に使われる可能性がある。機密情報・個人情報は送らないこと。
- 必ず公式で確認: 料金・制限は頻繁に変更されるため Google AI Studio で最新のクォータを確認してください。https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?hl=ja
Difyの現状（2026年7月時点）
Dify v1.15.0（2026年6月25日リリース）が最新版です。
こちらを参考にしてください。
Dify
クラウド版
https://cloud.dify.ai/signinへアクセスしGoogleかGitHubで続行で使えます。
無料プランの説明 https://dify.ai/pricing
無料の Sandboxプラン では200メッセージクレジットが付与されます。
ただし自分のAPIキー（GeminiなどのキーをDifyに設定）を使えばクレジット制限は気にしなくてもよいです。
また、作ったアプリを無料で公に公開できます。
公開して誰かが使うと、とんでもない長い文章を入れるかもしれないので。
有料の言語モデルのAPIキーを使う場合、気をつけた方がいいと思います。
無料のGemini APIキーでも使用量の制限があるので自分で使う分が減ります。
ということで、
Gemini APIのAPIキーで使っていこうと思います。
ただし無料枠のレート制限があるので、
公開できるようなものができるまで主に次項のDockerでローカル環境でやっていこうと思います。
Docker（セルフホスト版）
こちらは言語モデルが用意されてません。
Gemini APIのAPIキーを取得して設定すれば言語モデルが使えます。
WindowsのDocker Desktopで導入しました。
セキュリティに注意: セルフホスト版はセキュリティ対応が自己責任です。
v1.x系ではCriticalな脆弱性（CVE-2026-41948等）も報告されているため、
定期的なアップデートが強く推奨されます。
Difyを導入したときの様子です。参考にしてください。
上の記事はOllamaで動かす記事ですが
今回のようにAPIキーが使えるのであればOllamaは不要です。
ただDocker Desktopはメモリ使用量に注意して使ってください。
それでもOllamaを立ち上げなければだいぶメモリ使用量は違うので
この点でもAPIキーはよかったです。
Gemini APIキーの取得とモデル設定
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LLM追加
Difyを立ち上げる。
私の場合DockerDesktopを起動。Dify（Difyのコンテナ）は自動で立ち上がる。
http://localhost/appsにアクセス
モデルプロバイダ設定に行きたいが私の場合、作ったワークフローのLLMブロックをクリック→AIモデル→下にある 「モデルプロバイダー設定」 を選択。
こちら↓の記事を参考にしてください。
→Geminiのインストール（少し時間が掛かる）→APIキーを追加→Get Your API Key from Google→Googleのページが開くのでログイン→Gemini SolutionsのGemini API→左のAPIキー→Gemini API キーを作成または表示する→APIキーを作成→インポートしたプロジェクトを選択のプロジェクトを作成→プロジェクトの名前を入力→プロジェクトを作成→キーを作成→APIキーをコピーしてDIFYのページのAPIキーの欄に入力→閉じるて下にある「57件のモデル」でモデルが見れます。
（2026/7/31追記）
2026年時点では利用可能なモデルはGemini 3系（Flash等）が中心です。
モデルプロバイダの画面に表示されるモデル一覧は公式の最新情報を確認してください。
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=ja
Embeddingモデル追加
- メインの画面から左メニューの 「ナレッジ」 ➔ 作成 →「すぐに使えるナレッジベースを作成」 をクリック。
- お手元のテキストファイルやPDFをアップロード。→次へ
- 埋め込みモデル（Embedding Model）の選択画面で gemini-embedding-001 を選択。
- 「保存して処理」を押すと、文書がベクトル化（埋め込み化）されて保存されます。
Difyのチャットフローで作ってみた
こちら↓で作った
・チャットフローのLLMブロックのモデルをphi4-miniからGemini 3.5 Flash-Liteに変更
・チャットフローの知識検索ブロックのモデルを先ほどのgemini-embedding-001で作ったナレッジに変更
ollamaを立ち上げないで、上記の記事と同じことをやってみました。
ollamaを起動させなくても、つまりGeminiAPI（無料枠）を使ってDifyを動かすことができました。
気づいたこと、乱書き
2024年に使ったときのものです。2026年現在とは違うかもしれません。
チャットフロー
・質問に必ず特定の文字が含まれる場合は、質問分類器を使用するよりIF/ELSEでif文を使ったほうが
基調なLLM（この処理でLLMのAPIキーを消費してるはず）を使用しなくて済むし明確に分岐できる。
・LLMにメモリ設定があり、多分それがONになっていると、同じ質問しても同じ答えが返ってくる。
・ナレッジで対応するファイルをクリックすると検索回数が見れる。知識（test.txt）をベースに回答してないときここを確認した0回のままだった。同じ構造で知識（test2.txt）の回答は、ちゃんと知識をベースにした回答をするし検索回数も都度増えてる。知識をもとに回答してないときは検索回数が増えないことで知識を見に行ってないことが確認できるのかも。その見に行かない原因は調査中。
・知識をベースにした回答が返ってこないとき、会話直後に「ログを表示」がポップアップするのでクリックしてトレースで知識取得を見ると、出力”result”: []と空っぽになっている。
うまくいくときは”result”: [にいろいろ書いてある。
・”result”: []が空っぽになっているのは、質問に対して知識取得でデータが抽出できていない。
その質問は知識にないと判断されている。
知識取得で単独で▷をクリックして元のデータにある文章aを入れて実行するとresultが空でなくなる。
なのでチャットで無理やりその文章aをクエリに入れて質問を作ると、
その文章に反応して知識をもとに回答が出てくる。
任意の質問に対して知識取得で、ちゃんと知識が引っ張られないのはインデックス方法が「経済的」を選んでいるからか。→高品質にしてベクトル検索（再ランクなし）にしたら反応するようになった。
ただ、知識のもとになる2つのtxtファイルは、ほとんど同じ形式で「経済的」選んだのに
一方は反応して一方は反応しない。ここはムラがあるだけで追及してもしょうがないかも。
RAGを成功させるためには、この質問に対して知識取得がうまくできるかどうかが
大きな役割を果たしそうです。
・トレースのLLMを見ると「データ処理」のところが
最終的にLLMに渡される（API使って問い合わせるところ）プロンプトのように思われる。
多分ここが1番重要な確認するべきところだと思います。
以下のような形式になっていた。
{
"model_mode": "chat",
"prompts": [
{
"role": "user",
"text": "***",
"files": []
},
{
"role": "assistant",
"text": "***",
"files": []
},
{
"role": "user",
"text": "***",
"files": []
}
]
}
これって、どの言語モデルでも共通のフォーマットなのかな。
実際に、このフォーマットで言語モデルに送っているかは分からないが（この後、言語モデルごとに変えるとか）
言語モデルには何入れても勝手に解釈して返答してきそう。
現段階の私の認識では、前の段階で埋め込みとか難しいことをやっているが、
結局ここに出てくるのはナレッジから抽出された文章と質問を合わせたもので、
それをLLMにプロンプトとして送っていると思っています。
以上を踏まえ改めて作って整理してみました。↓
DifyではなくDjangoでチャットアプリをつくってみた
イチゲチャット（Beta版）モデルの無料枠制限に引っかかってると500エラーになっていることがある。
所感
自分のパソコンで言語モデルを動かすOllamaとスピードが全然違う。
Gemini APIのAPIキーは無料枠があるので
Dify以外にも今までできなかったことが色々試せそうでありがたいです。
（2026/7/31追記）
2024年当初は「Gemini 1.5 ProのAPIキーが無料で50回/日まで使える」ことが画期的でしたが、
2年で状況は大きく変わりました。モデルはGemini 3世代に進化し、
DifyはMCP連携・Human-in-the-Loopなど本格的なエージェント機能を持つプラットフォームに成長しました。
ただし「APIキーをクレカなしで無料で取得してすぐ試せる」という嬉しい点は今も健在です。
最新情報は必ず公式サイトで確認してください。
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