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Prompt API

Thomas Steiner

Alexandra Klepper

公開日: 2025 年 5 月 20 日、最終更新日: 2025 年 9 月 21 日

商品の解説	ウェブ	拡張機能	Chrome ステータス	インテント
GitHub	Chrome 148	Chrome 138	表示	リリースするインテント
GitHub	サンプリングパラメータのオリジントライアル	Chrome 148	表示	テストの目的

Prompt API を使用すると、自然言語リクエストを Chrome の Gemini Nano に送信できます。

Prompt API の使用方法はたくさんあります。たとえば、次のようなものを構築できます。

AI を活用した検索: ウェブページの内容に基づいて質問に回答します。
カスタム版ニュースフィード: 記事をカテゴリで動的に分類し、ユーザーがそのコンテンツをフィルタできるフィードを作成します。
カスタムコンテンツフィルタ 。ニュース記事を分析し、ユーザー定義のトピックに基づいてコンテンツを自動的にぼかしたり非表示にしたりします。
カレンダーの予定の作成 。ウェブページから予定の詳細を自動的に抽出する Chrome 拡張機能を開発することで、ユーザーは数ステップでカレンダーの予定を作成できます。
シームレスな連絡先の抽出 。ウェブサイトから連絡先情報を抽出する拡張機能を作成することで、ユーザーは企業に連絡したり、連絡先リストに詳細を追加したりしやすくなります。

これらはほんの一例です。皆様がどのようなものを作成されるかとても楽しみにしております。

ハードウェア要件を確認する

Chrome でこれらの API を使用して機能を操作するデベロッパーとユーザーには、次の要件があります。他のブラウザでは、動作要件が異なる場合があります。

言語検出 API と翻訳 API は、パソコン版 Chrome で動作します。これらの API はモバイルデバイスでは動作しません。

Prompt API、Summarizer API、Writer API、Rewriter API、Proofreader API は、次の条件を満たす場合に Chrome で動作します。

オペレーティングシステム: Windows 10 または 11、macOS 13 以降（Ventura 以降）、 Linux、またはChromebook Plus デバイスの ChromeOS（プラットフォーム 16389.0.0 以降）。 Gemini Nano を使用する API は、Android、iOS、Chromebook Plus 以外のデバイスの ChromeOS の Chrome ではまだサポートされていません。
ストレージ: Chrome プロファイルを含むボリュームに 22 GB 以上の空き容量。
組み込みモデルは大幅に小さくなります。正確なサイズは、アップデートによって多少異なる場合があります。
GPU または CPU: 組み込みモデルは GPU または CPU で実行できます。
- GPU: 4 GB を超える VRAM。
- CPU: 16 GB 以上の RAM と 4 個以上の CPU コア。
- 注: 音声入力を使用する Prompt API には GPU が必要です。
ネットワーク: 無制限のデータまたは従量制課金ではない接続。
重要な用語: 従量制課金接続とは、データに制限のあるインターネット接続のことです。Wi-Fi 接続とイーサネット接続はデフォルトで定額制である傾向がありますが、モバイル接続は従量制であることがよくあります。

注: ネットワーク要件は、モデルの初回ダウンロードのみです。モデルをその後使用する際に、ネットワーク接続は必要ありません。モデルを使用しても、 Google や第三者にデータが送信されることはありません。

Gemini Nano の正確なサイズは、ブラウザがモデルを更新するたびに異なる場合があります。現在のサイズを確認するには、chrome://on-device-internals にアクセスしてください。

Prompt API を使用する

Prompt API は、Chrome の Gemini Nano モデルを使用します。API は Chrome に組み込まれていますが、オリジンが API を初めて使用するときにモデルが個別にダウンロードされます。

モデルを使用できる状態かどうかを確認するには、 LanguageModel.availability() を呼び出します。

const availability = await LanguageModel.availability({
  // The same options in `prompt()` or `promptStreaming()`
});

ダウンロードをトリガーして言語モデルをインスタンス化するには、ユーザーのアクティベーションを確認します。次に、 create() 関数を呼び出します。

const session = await LanguageModel.create({
  monitor(m) {
    m.addEventListener('downloadprogress', (e) => {
      console.log(`Downloaded ${e.loaded * 100}%`);
    });
  },
});

availability() へのレスポンスが downloading の場合は、ダウンロードに時間がかかる可能性があるため、ダウンロードの進行状況をリッスンしてユーザーに通知します。

モデルパラメータ

params() 関数は、言語モデルのパラメータを通知します。オブジェクトには次のフィールドがあります。

defaultTopK: デフォルト top-K 値。
maxTopK: top-K の最大値。
defaultTemperature: デフォルト温度。
maxTemperature: 最大温度。

// Only available when using the Prompt API for Chrome Extensions.
await LanguageModel.params();
// {defaultTopK: 3, maxTopK: 128, defaultTemperature: 1, maxTemperature: 2}

セッションを作成する

Prompt API を実行できるようになったら、create() 関数を使用してセッションを作成します。

const session = await LanguageModel.create();

Chrome 拡張機能の Prompt API でセッションを作成する

Chrome 拡張機能の Prompt API を使用する場合、各セッションはオプションの options オブジェクトを使用して topK と temperature でカスタマイズできます。これらのパラメータのデフォルト値は、LanguageModel.params() から返されます。

// Only available when using the Prompt API for Chrome Extensions.
const params = await LanguageModel.params();
// Initializing a new session must either specify both `topK` and
// `temperature` or neither of them.
// Only available when using the Prompt API for Chrome Extensions.
const slightlyHighTemperatureSession = await LanguageModel.create({
  temperature: Math.max(params.defaultTemperature * 1.2, 2.0),
  topK: params.defaultTopK,
});

create() 関数のオプションの options オブジェクトは signal フィールドも受け取ります。これにより、AbortSignal を渡してセッションを破棄できます。

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const session = await LanguageModel.create({
  signal: controller.signal,
});

最初のプロンプトでコンテキストを追加する

最初のプロンプトを使用すると、以前のインタラクションに関するコンテキストを言語モデルに提供できます。たとえば、ブラウザの再起動後にユーザーが保存したセッションを再開できるようにします。

const session = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [
    { role: 'system', content: 'You are a helpful and friendly assistant.' },
    { role: 'user', content: 'What is the capital of Italy?' },
    { role: 'assistant', content: 'The capital of Italy is Rome.' },
    { role: 'user', content: 'What language is spoken there?' },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'The official language of Italy is Italian. [...]',
    },
  ],
});

プレフィックスでレスポンスを制約する

以前のロールに加えて、"assistant" ロールを追加して、モデルの以前のレスポンスを詳しく説明できます。次に例を示します。

const followup = await session.prompt([
  {
    role: "user",
    content: "I'm nervous about my presentation tomorrow"
  },
  {
    role: "assistant",
    content: "Presentations are tough!"
  }
]);

新しいレスポンスをリクエストする代わりに、 "assistant" ロールのレスポンスメッセージの一部を事前に入力することもできます。これは、特定のレスポンス形式を使用するように言語モデルを誘導するのに役立ちます。これを行うには、末尾の "assistant"-ロールのメッセージに prefix: trueを追加します。次に例を示します。

const characterSheet = await session.prompt([
  {
    role: 'user',
    content: 'Create a TOML character sheet for a gnome barbarian',
  },
  {
    role: 'assistant',
    content: '```toml\n',
    prefix: true,
  },
]);

想定される入力と出力を追加する

Prompt API にはマルチモーダル機能があり、複数の言語をサポートしています。セッションの作成時に、expectedInputs と expectedOutputs のモダリティと言語を設定します。

type: 想定されるモダリティ。
- expectedInputs の場合、text、image、audio を指定できます。
- expectedOutputs の場合、Prompt API では text のみが許可されます。
languages: 想定される言語を設定する配列。Prompt API は、"en"、"ja"、"es" を受け入れます。他の言語のサポートは開発中です。
- expectedInputs の場合は、システムプロンプト言語と、想定される 1 つ以上のユーザープロンプト言語を設定します。
- 1 つ以上の expectedOutputs 言語を設定します。

const session = await LanguageModel.create({
  expectedInputs: [
    { type: "text", languages: ["en" /* system prompt */, "ja" /* user prompt */] }
  ],
  expectedOutputs: [
    { type: "text", languages: ["ja"] }
  ]
});

モデルがサポートされていない入力または出力を検出すると、"NotSupportedError" DOMException が返されることがあります。

マルチモーダル機能

このような機能によって、次のことができます。

ユーザーがチャットアプリケーションで送信された音声メッセージを文字起こしできるようにします。
ウェブサイトにアップロードされた画像を説明して、キャプションや代替テキストで使用できるようにします。

音声入力で Prompt API を使用する Mediarecorder Audio Prompt デモと、画像入力で Prompt API を使用する Canvas Image Promptデモをご覧ください。

Prompt API は、次の入力タイプをサポートしています。

オーディオ:
ビジュアル:
- HTMLImageElement
- SVGImageElement
- HTMLVideoElement （現在の動画位置の動画フレームを使用）
- HTMLCanvasElement
- ImageBitmap
- OffscreenCanvas
- VideoFrame
- Blob
- ImageData

このスニペットは、最初に 2 つのビジュアル（1 つの画像 Blob と 1 つの HTMLCanvasElement）を処理して AI に比較させ、2 つ目にユーザーが音声録音（AudioBuffer）で応答できるようにするマルチモーダルセッションを示しています。

const session = await LanguageModel.create({
  expectedInputs: [
    { type: "text", languages: ["en"] },
    { type: "audio" },
    { type: "image" },
  ],
  expectedOutputs: [{ type: "text", languages: ["en"] }],
});

const referenceImage = await (await fetch("reference-image.jpeg")).blob();
const userDrawnImage = document.querySelector("canvas");

const response1 = await session.prompt([
  {
    role: "user",
    content: [
      {
        type: "text",
        value:
          "Give a helpful artistic critique of how well the second image matches the first:",
      },
      { type: "image", value: referenceImage },
      { type: "image", value: userDrawnImage },
    ],
  },
]);
console.log(response1);

const audioBuffer = await captureMicrophoneInput({ seconds: 10 });

const response2 = await session.prompt([
  {
    role: "user",
    content: [
      { type: "text", value: "My response to your critique:" },
      { type: "audio", value: audioBuffer },
    ],
  },
]);
console.log(response2);

メッセージを追加する

推論には時間がかかることがあります。特に、マルチモーダル入力でプロンプトを表示する場合は時間がかかります。事前に決定されたプロンプトを送信してセッションにデータを入力すると、モデルが処理を早めに開始できるため便利です。

initialPrompts はセッションの作成時に便利ですが、セッションの作成後に追加のコンテキストプロンプトを指定するには、prompt() メソッドまたは promptStreaming() メソッドに加えて append() メソッドを使用できます。

次に例を示します。

const session = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [
    {
      role: 'system',
      content:
        'You are a skilled analyst who correlates patterns across multiple images.',
    },
  ],
  expectedInputs: [{ type: 'image' }],
});

fileUpload.onchange = async () => {
  await session.append([
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'text',
          value: `Here's one image. Notes: ${fileNotesInput.value}`,
        },
        { type: 'image', value: fileUpload.files[0] },
      ],
    },
  ]);
};

analyzeButton.onclick = async (e) => {
  analysisResult.textContent = await session.prompt(userQuestionInput.value);
};

append() によって返される Promise は、プロンプトが検証、処理され、セッションに追加されると解決されます。プロンプトを追加できない場合、Promise は拒否されます。

JSON スキーマを渡す

responseConstraint フィールドを prompt() メソッドまたは promptStreaming() メソッドに追加して、JSON スキーマを値として渡します。これにより、構造化出力を Prompt API で使用できます。

次の例では、JSON スキーマにより、特定のメッセージが陶器に関するものかどうかを分類するために、モデルが true または false で応答します。

const session = await LanguageModel.create();

const schema = {
  "type": "boolean"
};

const post = "Mugs and ramen bowls, both a bit smaller than intended, but that
happens with reclaim. Glaze crawled the first time around, but pretty happy
with it after refiring.";

const result = await session.prompt(
  `Is this post about pottery?\n\n${post}`,
  {
    responseConstraint: schema,
  }
);
console.log(JSON.parse(result));
// true

実装では、モデルに送信されるメッセージの一部として JSON スキーマまたは正規表現を含めることができます。これにより、コンテキストウィンドウの一部が使用されます。使用するコンテキストウィンドウの量を測定するには、responseConstraint オプションを session.measureContextUsage() に渡します。

omitResponseConstraintInput オプションを使用すると、この動作を回避できます。その場合は、プロンプトにガイダンスを含めることをおすすめします。

const result = await session.prompt(`
  Summarize this feedback into a rating between 0-5. Only output a JSON
  object { rating }, with a single property whose value is a number:
  The food was delicious, service was excellent, will recommend.
`, { responseConstraint: schema, omitResponseConstraintInput: true });

モデルにプロンプトを表示する

モデルにプロンプトを表示するには、prompt() 関数または promptStreaming() 関数を使用します。

リクエストベースの出力

短い結果が予想される場合は、レスポンスが利用可能になるとレスポンスを返す prompt() 関数を使用できます。

// Start by checking if it's possible to create a session based on the
// availability of the model, and the characteristics of the device.
const available = await LanguageModel.availability({
  expectedInputs: [{type: 'text', languages: ['en']}],
  expectedOutputs: [{type: 'text', languages: ['en']}],
});

if (available !== 'unavailable') {
  const session = await LanguageModel.create();

  // Prompt the model and wait for the whole result to come back.
  const result = await session.prompt('Write me a poem!');
  console.log(result);
}

ストリーミング出力

長いレスポンスが予想される場合は、モデルから届いた部分的な結果を表示できる promptStreaming() 関数を使用する必要があります。promptStreaming() 関数は ReadableStream を返します。

const available = await LanguageModel.availability({
  expectedInputs: [{type: 'text', languages: ['en']}],
  expectedOutputs: [{type: 'text', languages: ['en']}],
});
if (available !== 'unavailable') {
  const session = await LanguageModel.create();

  // Prompt the model and stream the result:
  const stream = session.promptStreaming('Write me an extra-long poem!');
  for await (const chunk of stream) {
    console.log(chunk);
  }
}

プロンプトの作成を停止する

prompt() と promptStreaming() はどちらも、プロンプトの実行を停止できる signal フィールドを含む 2 番目のパラメータ（省略可）を受け取ります。

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const result = await session.prompt('Write me a poem!', {
  signal: controller.signal,
});

セッション管理

各セッションは、会話のコンテキストを追跡します。セッションのコンテキストウィンドウがいっぱいになるまで、以前のインタラクションが今後のインタラクションで考慮されます。

各セッションには、処理できるトークンの最大数があります。この上限までの進行状況は、次の方法で確認できます。

console.log(`${session.contextUsage}/${session.contextWindow}`);

コンテキストウィンドウがオーバーフローするプロンプトを送信することもできます。このような場合、新しいプロンプトを処理するのに十分なトークンが使用可能になるまで、言語モデルとの会話の最初の部分がプロンプトとレスポンスのペアごとに削除されます。システムプロンプトは例外で、削除されることはありません。

このようなオーバーフローは、セッションで contextoverflow イベントをリッスンすることで検出できます。

session.addEventListener("contextoverflow", () => {
  console.log("We've gone past the context window, and some inputs will be dropped!");
});

新しいプロンプトを処理するために会話履歴から十分なトークンを削除できない場合、prompt() または promptStreaming() の呼び出しは QuotaExceededError 例外で失敗し、何も削除されません。QuotaExceededError には次のプロパティがあります。

requested: 入力で構成されるトークンの数
contextWindow: 使用可能なトークンの数

セッション管理の詳細をご覧ください。

セッションのクローンを作成する

リソースを保持するには、clone() 関数を使用して既存のセッションをコピーします。これにより、会話のフォークが作成され、コンテキストと最初のプロンプトが保持されます。

clone() 関数は、signal フィールドを含むオプションの options オブジェクトを受け取ります。これにより、AbortSignal を渡してクローンされたセッションを破棄できます。

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const clonedSession = await session.clone({
  signal: controller.signal,
});

セッションを終了する

セッションが不要になった場合は、destroy() を呼び出してリソースを解放します。セッションが破棄されると、使用できなくなり、進行中の実行はすべて中止されます。セッションの作成には時間がかかる場合があるため、モデルに頻繁にプロンプトを表示する場合は、セッションを維持することをおすすめします。

await session.prompt(
  "You are a friendly, helpful assistant specialized in clothing choices."
);

session.destroy();

// The promise is rejected with an error explaining that
// the session is destroyed.
await session.prompt(
  "What should I wear today? It is sunny, and I am choosing between a t-shirt
  and a polo."
);

デモ

Prompt API の多くのユースケースを試すために、複数のデモを作成しました。次のデモはウェブアプリケーションです。

Chrome 拡張機能で Prompt API をテストするには、デモ拡張機能をインストールします。拡張機能のソースコードは GitHub で入手できます。

パフォーマンス戦略

ウェブ用の Prompt API はまだ開発中です。この API を構築する際は、最適なパフォーマンスを実現するために、セッション管理に関するベストプラクティスをご覧ください。

権限ポリシー、iframe、ウェブワーカー

デフォルトでは、Prompt API はトップレベルウィンドウとその同一オリジンの iframe でのみ使用できます。権限ポリシー allow="" 属性を使用して、API へのアクセスをクロスオリジン iframe に委任できます。

<!--
  The hosting site at https://main.example.com can grant a cross-origin iframe
  at https://cross-origin.example.com/ access to the Prompt API by
  setting the `allow="language-model"` attribute.
-->
<iframe src="https://cross-origin.example.com/" allow="language-model"></iframe>

権限ポリシーのステータスを確認するために、各ワーカーの責任あるドキュメントを確立することが複雑なため、Prompt API は現時点ではウェブワーカーでは使用できません。

お送りいただいた回答は、この API とすべての組み込み AI API の今後のバージョンの構築と実装に直接影響します。

Chrome の実装に関するフィードバックについては、バグ報告または機能リクエストを送信してください。
API の形状に関するフィードバックは、既存の Issue にコメントするか、 Prompt API GitHub リポジトリで新しい Issue を作成して共有してください。
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