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Gemini 2.5 Flash AI チャットアシスタント

Gemini 2.5 Flash は、すばやいリサーチ確認、スクリーンショットのトリアージ、ブレインストーミング、日常的なマルチモーダルアシスタント作業に使える Rivya の高速で低コストな Gemini AI チャットモデルです。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
すばやいリサーチ確認と初回要約
出力例

出力例

サポートチーム、ポリシーに敏感な返信、顧客フォローアップの下書きに最適です。

チャット

オンライン試用

Gemini 2.5 Flash を試す

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 1+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

思考内容

モデルのデフォルトに任せるか、提供元が対応している場合に思考トレースを含めるか非表示にするかを明示します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで Gemini 2.5 Flash を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、Gemini 2.5 Flash にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

Gemini 2.5 Flash の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

構造化されたカスタマーサポート返信プロンプトのチャットプレビュー。

出力

サポートチーム、ポリシーに敏感な返信、顧客フォローアップの下書きに最適です。

主なサンプル

サポートチーム、ポリシーに敏感な返信、顧客フォローアップの下書きに最適です。

構造化されたカスタマーサポート返信プロンプトのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

構造化されたカスタマーサポート返信プロンプトのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

1 クレジットで使える最も低コストなチャットモデル

リアルタイム会話向けの高速応答

画像理解に対応 - 最大 6 枚の画像を分析

最適なタスク

最適なタスク

すばやいリサーチ確認と初回要約スクリーンショットや視覚入力からのマルチモーダルトリアージ大量のブレインストーミングとメモ整理カスタマーサポート下書きと返信案

モデル実例

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート「オンボーディングメールシーケンスチャット」のスレッドプレビュー。

オンボーディングメールシーケンスチャットの構造化された会話例。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート「オンボーディングメールシーケンスチャット」のスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート ソーシャルコメント返信チャットのスレッドプレビュー。

ソーシャルコメント返信チャットの構造化された会話例。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート ソーシャルコメント返信チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート スプリント振り返りアクションチャットのスレッドプレビュー。

スプリント振り返りアクションチャットの構造化された会話例。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート スプリント振り返りアクションチャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

CRMメモからフォローアップ作成チャットの会話プレビュー。

散らばったCRMメモを、顧客向けフォローアップと社内判断を分けたアクションに整理します。

CRMメモからフォローアップ作成チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

ポリシー回答下書きチャットの会話プレビュー。

ルールを作り上げずに、サポートがポリシー質問へ回答できるようにします。

ポリシー回答下書きチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート「オンボーディングメールシーケンスチャット」のスレッドプレビュー。

オンボーディングメールシーケンスチャットの構造化された会話例。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート「オンボーディングメールシーケンスチャット」のスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート ソーシャルコメント返信チャットのスレッドプレビュー。

ソーシャルコメント返信チャットの構造化された会話例。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート ソーシャルコメント返信チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート スプリント振り返りアクションチャットのスレッドプレビュー。

スプリント振り返りアクションチャットの構造化された会話例。

Rivyaチャットプロンプトテンプレート スプリント振り返りアクションチャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

CRMメモからフォローアップ作成チャットの会話プレビュー。

散らばったCRMメモを、顧客向けフォローアップと社内判断を分けたアクションに整理します。

CRMメモからフォローアップ作成チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

ポリシー回答下書きチャットの会話プレビュー。

ルールを作り上げずに、サポートがポリシー質問へ回答できるようにします。

ポリシー回答下書きチャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

1 クレジットで使える最も低コストなチャットモデル
リアルタイム会話向けの高速応答
画像理解に対応 - 最大 6 枚の画像を分析
すばやい Q&A とブレインストーミングに適している
大量利用に向いた効率的なトークン価格

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

すばやいリサーチ確認と初回要約スクリーンショットや視覚入力からのマルチモーダルトリアージ大量のブレインストーミングとメモ整理カスタマーサポート下書きと返信案コスト重視の日常的な AI 支援

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

Google

カテゴリ

チャット

機能

チャット

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から Gemini 2.5 Flash を呼び出せます。

FAQ

Gemini 2.5 Flash FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4

Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い戦略ブリーフと意思決定メモ
チャット

GPT-5.4 Codex

Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー