Hermes Agent で Gemini を使う。
Google Gemini は RunAPI の OpenAI 互換エンドポイント経由で利用できます。Hermes Agent は custom:runapi provider を使ってこれを呼び出します — Gemini 3.5 Flash は速度が重要な agent ループに、3.x Pro は多段階推論に、2.5 Pro は長コンテキストの本番タスクに対応します。Google Cloud プロジェクトや Vertex AI の認証情報は不要です — チャット用にすでに設定した同じ RUNAPI_API_KEY と base_url だけで済みます。
RunAPI を使って Hermes Agent 経由で Google Gemini 3.5 Flash にチャットリクエストを送信します。
要件：
- Hermes Agent にすでに設定された custom:runapi provider を使用する
- RunAPI の chat completions エンドポイント https://runapi.ai/v1/chat/completions を呼び出す
- model を "gemini-3.5-flash" に設定する
- RUNAPI_API_KEY 環境変数が認証を提供します
- レスポンスは同期的です — 返答は choices[0].message.content に届きます
- ストリーミングする場合は stream を true に設定し、server-sent events を処理する
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 256
}'
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "gemini-3.5-flash",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses HTTP/1.1 (or 2) with JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 34,
"completion_tokens": 71,
"total_tokens": 105
}
}
Hermes Agent で Gemini を使う3ステップ
Configure RunAPI
Set the RUNAPI_API_KEY environment variable. If you already added RunAPI as a custom:runapi provider in Hermes Agent, the same key and base_url work for Gemini — change only the model ID. No Google Cloud credentials needed.
export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
Call Gemini via chat completions
Send a POST request to /v1/chat/completions with model set to gemini-3.5-flash. Pass a messages array with system and user roles. Hermes Agent sends the same OpenAI-compatible request shape it uses for GPT — RunAPI routes to Gemini based on the model parameter.
POST /v1/chat/completions
Read the response
The response arrives synchronously in OpenAI chat completion format. The assistant reply is in choices[0].message.content, with token usage in the usage object. For streaming, set stream to true and Hermes Agent parses the SSE delta events automatically.
choices[0].message.content
Gemini chat completions API パラメータ
| パラメータ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
model |
string |
Required. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, gemini-3-pro-preview, or gemini-3.1-pro-preview. |
messages |
array |
Required. Array of message objects with role (system, user, assistant) and content fields. |
temperature |
number |
Optional. Sampling temperature between 0 and 2. Lower values produce more deterministic output. Default varies by model. |
max_tokens |
integer |
Optional. Maximum number of tokens to generate in the response. |
stream |
boolean |
Optional. When true, the response streams as server-sent events. Each event contains a delta with partial content. |
top_p |
number |
Optional. Nucleus sampling threshold between 0 and 1. Alternative to temperature for controlling output randomness. |
Hermes AgentのGeminiとは？
Google GeminiはRunAPIのcustom:runapi providerを通じてGoogle Cloudの認証情報なしに利用できます。Hermes AgentはGPTやClaudeと同じOpenAI互換設定を使って呼び出します。Gemini 3.5 Flashは速度敏感なagentループの最速の選択肢で、Gemini 2.5 Proは100万トークンのコンテキストウィンドウと思考モードを提供します。
Geminiの活用例
Live APIによるリアルタイム音声・動画チャット
Geminiのマルチモーダル機能を使って音声と動画入力（テキストと並行して）をリアルタイムで処理するアプリを構築し、Hermes Agentワークフローで見たり聞いたりできるインタラクティブなagentを作成します。
Google検索データによるレスポンスのグラウンディング
Hermes Agentワークフローで最新情報が必要なタスクに対して事実に正確な回答を提供し幻覚を減らすために、Geminiの検索グラウンディング機能を有効にします。
マルチモーダルドキュメント処理パイプライン
1回のHermes Agent実行で混合コンテンツタイプ（PDF・画像・表）を含むドキュメントを処理し、スキャンした表からのデータ抽出・マルチメディアレポートの要約・動画コンテンツの分類を行います。
Gemini + Hermes Agent のよくある質問
Yes. RunAPI provides Gemini through its OpenAI-compatible endpoint. Configure RunAPI as a custom:runapi provider with base_url https://runapi.ai/v1 and key_env RUNAPI_API_KEY. No Google Cloud project, service account, or Vertex AI setup required.
Flash (gemini-3.5-flash) is fastest and cheapest -- best for real-time agent loops, classification, and tool-calling chains. Pro (gemini-2.5-pro) handles complex reasoning, long-context analysis, and multi-step tasks. Use Flash for speed, Pro for depth.
When sending the same large context across multiple requests (like a codebase or document set), Gemini's context caching reduces input token costs on subsequent calls. This is especially useful in agent loops where the system prompt and reference material stay the same across many turns.
Yes. All RunAPI LLMs share the same custom:runapi provider and API key. Use the /model command or hermes model to switch between gemini-3.5-flash, gpt-5.5, claude-opus-4.6, or any other RunAPI model without changing provider config.
Yes. RunAPI passes the OpenAI-compatible tools and tool_choice parameters to Gemini. Define tools in the request body and Gemini returns tool_calls in the assistant message. Hermes Agent processes these the same way it handles tool calls from GPT or Claude.
Yes. Hermes Agent can call Gemini Flash for cheap preprocessing, GPT-5.5 for complex reasoning, and Claude for long-context analysis, all through the same RunAPI key and custom:runapi provider.
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