Antigravity APIとは？利用料金やできること・使い方も解説

• Gemini APIとの関係
• IDE版との違い
• 対応モデルと提供状況

Antigravity自体でできることを詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

コード実行とファイル操作

Antigravity APIでは、AIエージェントにコード実行を組み合わせ、 データ分析やファイル処理などのタスクを自動化できます。 

たとえば「CSVファイルを読み込み、売上データをグラフ化して」と指示すると、エージェントが必要なコードを生成し、サンドボックス環境で実行します。生成されたグラフはファイルとしてダウンロードも可能です。

ファイルを入力として渡して処理したり、処理結果として生成されたファイルを取得したりできるため、「データを渡す→AIが処理する→結果を受け取る」までの一連の流れを自動化しやすいのがメリットです。

ただし、利用できるプログラミング言語やファイル形式、ファイルサイズなどには制限がある場合があります。実際に利用する際は、最新の仕様を確認しましょう。

Web検索とURL取得

Antigravity APIでは、Web検索などのツールを利用して、外部のWeb情報を取得しながらタスクを進めることもできます。

たとえば、最新の情報を検索して結果を整理したり、指定したWebページの内容を取得して分析したりする用途に活用できます。

「最新の情報を調べ、その結果をもとにレポートを作成する」といったように、情報収集とAIによる処理を組み合わせられる点がポイントです。

ただし、Web上の情報が常に正確とは限らないため、重要な情報を扱う場合は、取得した内容を人間が確認することも大切です。

Linuxサンドボックス環境

Antigravity APIのコード実行は、隔離されたLinuxサンドボックス環境で行われます。これにより、AIが生成したコードをユーザーのメイン環境から分離して実行しやすくなります。

たとえば、データ加工や計算処理などをサンドボックス内で実行し、必要な結果だけを取得するといった使い方が可能です。

一方で、サンドボックスで利用できるライブラリや外部ネットワークへのアクセス、ファイルの永続性などには制限があります。「サンドボックスだから何でも安全」と考えるのではなく、実行されるコードや権限を確認することが重要です。

MCPサーバー連携

Antigravity APIは、MCP（Model Context Protocol）を利用して外部ツールやデータソースと連携できる構成も取れます。

MCPを活用すると、対応する外部サービスや独自ツールをAIエージェントから利用できるようになります。たとえば、データベースの情報を取得したり、業務システムからデータを参照したりするワークフローを構築できます。

MCPを利用することで、AI単体では扱えない外部データや機能を組み込めるため、独自の業務自動化やエージェント開発に役立ちます。

なお、接続方法や認証方式は利用するMCPサーバーによって異なります。APIリクエストにURLを指定するだけで必ず接続できるとは限らないため、利用するMCPサーバーの仕様も確認しましょう。

定期実行（Triggers）

定期的なタスクを自動化したい場合は、スケジュールに沿ってエージェントを実行する仕組みが役立ちます。

たとえば「毎朝、指定したWebサイトの情報を確認してレポートを作成する」といった処理を定期的に実行することで、手作業による情報収集の負担を減らせます。

監視やレポート作成、データ収集など、繰り返し発生するタスクとの相性がよい機能です。

ただし、Triggersの提供状況や設定方法はプレビュー段階の仕様変更などによって変わる可能性があります。利用前に最新のドキュメントで対応状況を確認してください。

バックグラウンド実行と再開

Antigravity APIでは、タスクをバックグラウンドで非同期実行できます。長時間かかる処理でも、リクエストを送った後に接続を維持し続ける必要がありません。

たとえば、大量のデータを処理したり、複数のステップを必要とするタスクを実行したりする場合に便利です。実行状態を確認しながら、完了後に結果を取得するようなワークフローを構築できます。

長時間の処理を自動化する場合は、エラーやタイムアウトが発生した際の再試行処理などもあわせて設計しておくと安心です。

Antigravity APIの利用料金

Antigravity APIの料金は、Gemini APIの従量課金にエージェント固有のコストが加わる構造です。課金の仕組みを理解しておくことで、想定外のコスト発生を防げます。

ここからはAntigravity APIの料金を、4つの観点から解説します。

料金体系（従量課金）

Gemini APIでは、利用するモデルや入力・出力トークン数などに応じて料金が決まる従量課金制です。入力トークンと出力トークンそれぞれに対して、設定された単価が適用されます。

たとえばGemini 2.5 Flashの場合、入力・出力それぞれに料金が設定されています。ただし、モデルの料金や無料枠は変更される可能性があるため、実際に利用する際は最新の公式料金表を確認しましょう。

また、AIエージェントでは、1回の指示に対してモデルが複数回推論したり、ツールを利用したりする場合があります。そのため、「1回指示したから1回分だけ課金される」とは限らない点に注意が必要です。

なお、Antigravity API固有の料金体系がGemini APIと完全に同一とは限らないため、Antigravityとして提供されている機能については、公式ドキュメントの最新情報を確認することが大切です。

タスク別のコスト目安

タスクの複雑さによって、1回のリクエストにかかるコストは大きく変動します。簡単な質問応答であれば数円以下、複数ステップの分析タスクでは数十円程度が目安です。

AIエージェントの利用料金は、タスクの内容や使用するモデル、入出力するデータ量などによって大きく変わります。

とくに、Web検索やコード実行などを組み合わせる場合は、単純な質問応答よりも処理量が増える可能性があります。そのため、以下の金額はあくまで考え方を把握するための目安として捉えてください。

タスクの種類	トークン消費量の目安	コストの傾向
簡単な質問応答	少ない	低コスト
コード生成・実行	中程度	質問応答より高くなりやすい
Web検索+分析	中〜多程度	検索・分析内容によって変動
複雑な多段階タスク	多い	高コストになりやすい

実際の料金は、使用するモデルやトークン数によって異なります。特定のタスクを何度も実行する場合は、実際の使用量を計測してから予算を設定するとよいでしょう。

無料枠と環境コンピュート

Gemini APIには無料で利用できる枠が用意されています。ただし、無料枠の対象や上限はモデルや利用方法によって異なるため「無料で無制限に利用できる」というわけではありません。

まずは無料枠の範囲で小規模なテストを行い、実際のトークン消費量や処理時間を確認すると、導入後のコストを見積もりやすくなります。

また、AIエージェントがコードを実行する場合などには、モデルのトークン使用量とは別に、実行環境のコンピュートリソースに関する料金や制限が適用される場合があります。

料金の有無や具体的な単価は、利用する環境やサービスの仕様によって異なるため、実際に導入する際は最新の料金情報を確認してください。

トークン上限の設定方法

想定外のコスト発生を防ぐために、APIリクエスト時にトークン上限を設定できます。上限を超えた場合、エージェントはそれ以上のトークンを消費せずに処理を終了します。

Gemini APIでは`maxOutputTokens`を指定することで、1回の生成で出力されるトークン数に上限を設けられます。たとえば、maxOutputTokens: 8192と指定すれば、最大8,192トークンまでの出力に制限できます。

ただし、これは出力トークン数の上限であり、AIエージェント全体の利用料金を一定額に固定する設定ではありません。複数回のモデル呼び出しやツール利用が発生する場合は、それらの使用量も考慮する必要があります。

開発段階では必要以上に大きな上限を設定せず、実際のタスクに合わせて調整するのがおすすめです。さらに、本番環境では利用量の監視や予算上限なども設定し、想定外のコストが発生しないよう管理しましょう。

Antigravityのおすすめ設定を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

Antigravity APIは使うべき？

Antigravity APIの導入を検討する際は、自分の用途に合っているかどうかの見極めが重要です。すべてのケースでAntigravity APIが最適とは限らず、Gemini API単体やSDKで十分な場合もあります。

ここからは導入判断の基準を、3つのケース別に解説します。

こんな用途におすすめ

Antigravity APIは、複数のステップを組み合わせてタスクを進めたい場合に向いています。

とくに、Web検索やコード実行、外部ツールとの連携などを組み合わせて、これまで手動で繰り返していた作業を自動化したい場合に活用できます。

おすすめの用途は次のとおりです。

たとえば「毎週月曜に指定したWebサイトから情報を収集し、分析結果をレポートにまとめる」といった処理は、検索やコード実行などを組み合わせることで自動化できます。

Gemini API単体で足りる場合

テキスト生成や画像認識など、単一の推論で完結するタスクにはGemini API単体で十分です。

具体的には、次のような用途ではGemini APIの利用がおすすめです。

このようなタスクでは、エージェントによる複数ステップの処理が必ずしも必要ではありません。Gemini APIを直接利用したほうが、構成をシンプルに保ちやすく、処理内容やコストも管理しやすいでしょう。

そのため「AIに文章を生成してほしい」のか、「AIにツールを使わせながら一連の作業を進めてほしい」のかを基準に選ぶと判断しやすくなります。

SDKとの使い分け

Googleは、Gemini APIをアプリケーションから利用するためのGoogle Gen AI SDKを提供しています。PythonやJavaScript/TypeScriptなどの対応言語では、SDKを利用することでAPIリクエストを比較的簡単に実装できます。

SDKを使えば、APIエンドポイントやリクエスト形式をすべて手作業で扱う必要がなく、認証やリクエスト処理などの実装負担を軽減できます。

一方、SDKが対応していない言語で開発する場合や、HTTPリクエストの細かいパラメータを制御したい場合は、REST APIを直接呼び出す方法が適しています。

なお、SDKはAntigravity APIと別のサービスという意味ではありません。SDKはAPIをプログラムから利用しやすくするための開発手段です。基本的には、対応するSDKがあり、特別な理由がなければSDKを利用するほうが実装しやすいでしょう。

Antigravity APIの始め方

ここからはAntigravity APIの導入手順を、3つのステップで解説します。初めてでも10分程度で最初のリクエストを実行できます。

1.APIキーを取得する

Antigravity APIを使うには、まずGoogle AI Studioなど、利用するAPIに対応した環境で認証情報を準備します。

手順は次のとおりです。

1. Google AI StudioにGoogleアカウントでログインする
2. 左メニューの「Get API key」をクリックする
3. 「Create API key」を選択し、プロジェクトを指定する
4. 生成されたAPIキーをコピーして安全な場所に保存する

一般的にAPIキーを利用する場合は、発行したキーを安全に管理することが重要です。ソースコードへ直接記述したり、GitHubなどの公開リポジトリへコミットしたりせず、環境変数やシークレット管理サービスを利用しましょう。

2.SDKをインストールする

APIキーを取得したら、開発環境にGoogle Gen AI SDKをインストールします。

Pythonの場合は次のコマンドを実行してください。

```
pip install google-genai
```

TypeScript/JavaScriptの場合は次のコマンドです。

```
npm install @google/genai
```

SDKのインストール後は、環境変数などを利用してAPIキーを設定します。

Pythonを含む多くの開発環境では、たとえば次のように設定できます。

```
export GOOGLE_API_KEY="取得したAPIキー"
```

Windows環境ではPowerShellなど使用するシェルに応じた方法で環境変数を設定してください。

3.初回リクエストを実装する

SDKの準備ができたら、公式ドキュメントに記載された対象APIのエンドポイントやSDKのメソッドを利用してリクエストを実装します。

```python
from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Pythonで1から100までの素数を求めて、結果をCSVファイルに保存してください"
)

print(response.text)
```

まずはAPIキーとSDKが正しく設定されているかを確認するため、シンプルなリクエストからテストするのがおすすめです。そのうえで、コード実行やWeb検索など、必要なエージェント機能を追加していきましょう。

なお、Antigravity APIはプレビュー段階で仕様が変更される可能性があります。記事公開時点で利用できるエンドポイントやSDKのメソッドについては、必ず最新の公式ドキュメントを確認してください。

Antigravity APIが使えないときの対処法

Antigravity APIの利用中にエラーが発生した場合、原因を特定して対処する必要があります。よくあるエラーパターンと解決策を把握しておくと、トラブル発生時に素早く復旧できます。

ここからは代表的なトラブルと対処法を、3つのケース別に解説します。

400エラーになる主な原因

400エラー（Bad Request）は、送信したリクエストの形式やパラメータに誤りがある場合に発生します。

主な原因として、次のようなものが考えられます。

まずはAPIキーが正しく環境変数に設定されているか確認してください。環境変数を利用している場合は、設定したターミナルや実行環境から正しく参照できているかも確認します。

モデル名についても、公式ドキュメントに記載されている文字列と照らし合わせてください。

処理が途中で止まる場合

エージェントの処理が途中で停止したり、タイムアウトしたりする場合は、タスクの処理量や実行時間、利用上限などを確認しましょう。

対処法は次のとおりです。

なお、maxOutputTokensを引き上げても、必ずしも処理全体のタイムアウトが解消されるとは限りません。これは出力トークン数の上限と、APIリクエスト全体の実行時間は別の制限だからです。

長時間のタスクを扱う場合は、利用しているAPIが提供する非同期処理などの仕組みを確認し、処理状況を取得する設計にするとよいでしょう。

MCPサーバーが接続できない

MCPサーバーとの接続に失敗する場合は、接続先のURLや認証設定、ネットワーク環境などを順番に確認しましょう。

確認すべきポイントは次のとおりです。

とくに、ローカル環境で起動したMCPサーバーへ、クラウド上のAPIから直接アクセスできるとは限りません。API側からアクセスできるネットワーク構成になっているかを確認する必要があります。

また、MCPサーバーを外部に公開する場合は、認証やアクセス制御を適切に設定しましょう。単にインターネットからアクセスできる状態にするのではなく、必要なユーザーやサービスだけが接続できる構成にすることが大切です。 

Antigravity APIを使う際の注意点

Antigravity APIを安全かつ効果的に活用するには、いくつかの制約やリスクを事前に把握しておくことが重要です。プレビュー版ならではの制限とセキュリティ上の留意点を確認しておきましょう。

ここからは注意すべきポイントを、4つにまとめて解説します。

プレビュー版である点

Antigravity APIがプレビュー版（Experimental）として提供されている場合、正式版と比べて仕様や提供条件が変更される可能性があります。

プレビュー版で注意すべき点は次のとおりです。

そのため、長期的に利用するシステムへ組み込む場合は、仕様変更への対応を考慮しておきましょう。まずは検証や小規模なプロトタイプから利用し、安定性や仕様を確認してから本格導入するのがおすすめです。

非対応の機能と入力形式

Antigravity APIでは、利用するAPIやモデルによって対応している機能・入力形式が異なる場合があります。

とくに注意したいのは、Gemini APIで利用できる機能がすべてAntigravity APIでも利用できるとは限らないことです。

たとえば、音声・動画などのマルチモーダル入力やリアルタイム処理、特定の構造化出力などは、利用するAPIやモデルによって対応状況が異なります。

「Gemini APIでは使えた機能だから利用できる」と判断せず、実際に利用するモデルとAPIの仕様を公式ドキュメントで確認することが大切です。

また、プレビュー版では対応状況が変更される可能性もあるため、記事や古いサンプルコードだけを参考にせず、最新のドキュメントを確認しましょう。

自律実行のセキュリティ

Antigravity APIのエージェントは自律的にコード実行やWeb検索を行うため、意図しない動作が発生するリスクがあります。

たとえば、プロンプトインジェクション（悪意ある指示の注入）によって、エージェントが想定外のコードを実行する可能性はゼロではありません。とくに、ユーザー入力をそのままプロンプトに渡す設計は避けるべきです。

対策として、次の点を意識してください。

とくに、ファイル削除やデータ更新、外部サービスへの送信など、実行結果が元に戻せない処理には追加の確認を設けると安全性を高められます。

APIキーの管理を徹底する

Antigravity APIのAPIキーが流出すると、第三者に不正利用され、高額な課金が発生する恐れがあります。APIキーの管理は最も基本的かつ重要なセキュリティ対策です。

守るべきルールは次のとおりです。

万が一キーが漏洩した場合は、Google AI Studioから即座にキーを再生成し、古いキーを削除してください。被害を最小限に抑えるためにも、定期的なキーのローテーションを習慣にしておきましょう。

まとめ

本記事では、Antigravity APIの機能・料金・使い方を解説しました。

Antigravity APIは、Geminiのモデルを活用しながら、コード実行やWeb検索などのツールと組み合わせて、複数の処理を自動化したい場合に役立ちます。一方で、利用できる機能や料金、提供条件は変更される可能性があるため、導入前に最新の仕様を確認することが大切です。

まずは無料枠の範囲でコード実行やWeb検索などの基本機能を試し、自分の用途に合うかどうか確認してみましょう。慣れてきたら定期実行やMCPサーバー連携にも挑戦することで、業務の自動化をさらに広げられます。