展開はわずか2週間余りで、限定的なテストから一般公開へと迅速に進みました。
minimal、low、medium、high)が導入された。一般ユーザー向けアプリでは、最大3つのレベルが用意されています(全てのユーザーが全てのレベルを使えるわけではありません)。
開発者向けAPIでは、minimal、low、medium、highの4段階という、より細かい制御が可能です。なお、Google I/Oで発表されたGemini 3.5 Flashでは、APIデフォルト値が従来のhighからmediumに変更されました。これは、以前のGemini 3モデル用に書かれたコードをそのまま使うと、明示的に更新しない限り、より低い(高速で低コストな)推論レベルで動作することを意味します。
StandardとExtendedの選択は、スピードと深さのトレードオフであり、利用クォータ(使用制限)にも影響します。Googleは「ExtendedはStandardの2倍のクォータを消費する」といった単純なルールは公表していませんが、実際の影響は無視できません。
| 項目 | Standard | Extended |
|---|---|---|
| 利用条件 | 無料・有料プラン | 無料・有料プラン |
| クォータ/制限 | 標準の日次利用制限内でカウント | リクエストあたりの計算コストが高いため、日次レート制限をより早く消費します。参考までに、Googleは別途日次プロンプト制限を設定しており、AI Proサブスクライバーは「Thinking」モデルで300プロンプト/日、「Pro」モデルで100プロンプト/日となっています。 |
| 対応モデル(アプリ) | Fast(Gemini 3 Flash)、Gemini 3.1 Pro | Fast(Gemini 3 Flash)、Gemini 3.1 Pro |
| 対応モデル(API) | 全てのGemini 3シリーズモデル(3 Flash, 3 Pro, 3.1 Pro, 3.5 Flash) | 同じAPIモデル。thinkingLevel=HIGHを使用した場合と同等。 |
| 利用不可のモデル | ピッカー内ですでに深い推論モードで動作する専用の「Thinking」モデル | 同様。 |
結論: 素早い回答、簡単なリライト、チャットベースのタスクではStandardを。複雑な問題の堅牢な分析、深いコード生成、マルチステップの数学的推論が必要な場合はExtendedに切り替えましょう。ただし、利用可能なクォータをより早く消費することに注意してください。
Thinking Levelsは単独の機能ではなく、Googleが過去1年にわたって構築してきた3層からなる推論戦略の、ユーザー向けの最前線に位置します。
1. Deep Think:専門的な高負荷推論モード
Deep Thinkは、高度な科学、研究、エンジニアリングの課題向けに作られた、Googleの最も専門化された推論プロダクトです。Gemini 3.1 Proをベースに、Google AI Ultraサブスクライバー限定で提供されます。スケッチから3Dプリント可能なモデルを生成したり、フロンティアレベルの数学的証明を解くといったタスク向けに設計されています。2026年2月には「メジャーアップデート」が行われ、日常使いのThinking Levelsトグルとは別の、明確に区別されたプロダクトとして存在します。
2. Thinking Levels:日常的な推論のダイヤル
本記事で解説している機能です。一般ユーザーが日々のタスクごとに、標準的なFlashモデルやProモデル上で推論の労力を細かくコントロールできるようにします。最上位のサブスクリプションがなくても、設定可能な推論を利用できるようにした点が重要です。
3. Gemini 3.5 Flash:開発者向けアーキテクチャ
2026年のGoogle I/Oで発表されたGemini 3.5 Flashは、新しい思考レベルアーキテクチャを開発者に提供する技術的な基盤です。Googleが「これまでで最も強力なエージェント/コーディングモデル」と位置づける通り、古いGemini 3.1 Proを主要ベンチマークで凌駕し、約4倍の高速化を実現しています。重要なのは、旧来のthinking_budgetパラメータを置き換えるthinking_level enumを新標準として導入し、応答の高速化とコスト効率化のためにデフォルトをmediumに設定した点です。このモデルにより、アプリのStandard/Extendedトグルの背後にある概念フレームワークが、そのまま開発者の手に渡ることになります。
実質的に、Geminiエコシステム全体(Webで簡単な質問をする無料ユーザーから、複雑なAIエージェントを構築するエンタープライズ開発者まで)が、単一の統一された推論アーキテクチャで動作するようになったと言えるでしょう。あなたが深さをコントロールし、Googleのモデルが残りの処理を担当します。
展開はわずか2週間余りで、限定的なテストから一般公開へと迅速に進みました。
minimal、low、medium、high)が導入された。一般ユーザー向けアプリでは、最大3つのレベルが用意されています(全てのユーザーが全てのレベルを使えるわけではありません)。
開発者向けAPIでは、minimal、low、medium、highの4段階という、より細かい制御が可能です。なお、Google I/Oで発表されたGemini 3.5 Flashでは、APIデフォルト値が従来のhighからmediumに変更されました。これは、以前のGemini 3モデル用に書かれたコードをそのまま使うと、明示的に更新しない限り、より低い(高速で低コストな)推論レベルで動作することを意味します。
StandardとExtendedの選択は、スピードと深さのトレードオフであり、利用クォータ(使用制限)にも影響します。Googleは「ExtendedはStandardの2倍のクォータを消費する」といった単純なルールは公表していませんが、実際の影響は無視できません。
| 項目 | Standard | Extended |
|---|---|---|
| 利用条件 | 無料・有料プラン | 無料・有料プラン |
| クォータ/制限 | 標準の日次利用制限内でカウント | リクエストあたりの計算コストが高いため、日次レート制限をより早く消費します。参考までに、Googleは別途日次プロンプト制限を設定しており、AI Proサブスクライバーは「Thinking」モデルで300プロンプト/日、「Pro」モデルで100プロンプト/日となっています。 |
| 対応モデル(アプリ) | Fast(Gemini 3 Flash)、Gemini 3.1 Pro | Fast(Gemini 3 Flash)、Gemini 3.1 Pro |
| 対応モデル(API) | 全てのGemini 3シリーズモデル(3 Flash, 3 Pro, 3.1 Pro, 3.5 Flash) | 同じAPIモデル。thinkingLevel=HIGHを使用した場合と同等。 |
| 利用不可のモデル | ピッカー内ですでに深い推論モードで動作する専用の「Thinking」モデル | 同様。 |
結論: 素早い回答、簡単なリライト、チャットベースのタスクではStandardを。複雑な問題の堅牢な分析、深いコード生成、マルチステップの数学的推論が必要な場合はExtendedに切り替えましょう。ただし、利用可能なクォータをより早く消費することに注意してください。
Thinking Levelsは単独の機能ではなく、Googleが過去1年にわたって構築してきた3層からなる推論戦略の、ユーザー向けの最前線に位置します。
1. Deep Think:専門的な高負荷推論モード
Deep Thinkは、高度な科学、研究、エンジニアリングの課題向けに作られた、Googleの最も専門化された推論プロダクトです。Gemini 3.1 Proをベースに、Google AI Ultraサブスクライバー限定で提供されます。スケッチから3Dプリント可能なモデルを生成したり、フロンティアレベルの数学的証明を解くといったタスク向けに設計されています。2026年2月には「メジャーアップデート」が行われ、日常使いのThinking Levelsトグルとは別の、明確に区別されたプロダクトとして存在します。
2. Thinking Levels:日常的な推論のダイヤル
本記事で解説している機能です。一般ユーザーが日々のタスクごとに、標準的なFlashモデルやProモデル上で推論の労力を細かくコントロールできるようにします。最上位のサブスクリプションがなくても、設定可能な推論を利用できるようにした点が重要です。
3. Gemini 3.5 Flash:開発者向けアーキテクチャ
2026年のGoogle I/Oで発表されたGemini 3.5 Flashは、新しい思考レベルアーキテクチャを開発者に提供する技術的な基盤です。Googleが「これまでで最も強力なエージェント/コーディングモデル」と位置づける通り、古いGemini 3.1 Proを主要ベンチマークで凌駕し、約4倍の高速化を実現しています。重要なのは、旧来のthinking_budgetパラメータを置き換えるthinking_level enumを新標準として導入し、応答の高速化とコスト効率化のためにデフォルトをmediumに設定した点です。このモデルにより、アプリのStandard/Extendedトグルの背後にある概念フレームワークが、そのまま開発者の手に渡ることになります。
実質的に、Geminiエコシステム全体(Webで簡単な質問をする無料ユーザーから、複雑なAIエージェントを構築するエンタープライズ開発者まで)が、単一の統一された推論アーキテクチャで動作するようになったと言えるでしょう。あなたが深さをコントロールし、Googleのモデルが残りの処理を担当します。