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プラットフォーム機能

この章では、Antigravity Auth プラグインがサポートするモデル、クォータシステム、プラットフォーム機能について詳しく説明します。適切なモデルを選択する方法、Thinking 能力の設定、Google Search の有効化、およびクォータ利用率の最大化を学びます。

前提条件

開始前の確認

この章を学習する前に、以下が完了していることを確認してください:

学習パス

以下の順序で学習してください。プラットフォーム機能を段階的に習得できます:

1. 利用可能なモデル

利用可能なモデルとそのバリアント設定について学びます。

  • Claude Opus 4.5、Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro/Flash の種類と特徴
  • Antigravity および Gemini CLI クォータプールのモデル分布
  • バリアント選択とモデルの最適活用方法
  • --variant パラメータの活用法

2. デュアルクォータシステム

Antigravity と Gemini CLI のデュアルクォータプールの仕組みを理解します。

  • 各アカウントが持つ独立した Gemini クォータプールの仕組み
  • 自動 fallback 設定によるクォータ効率的利用
  • 特定モデルのクォータプール明示的選択

3. Google Search Grounding

Gemini モデルで Google Search を有効にし、事実確認精度を向上させます。

  • Gemini によるリアルタイム Web 検索機能
  • 検索の適用頻度と範囲の微細調整
  • タスク固有の最適な検索戦略選択

4. Thinking モデル

Claude と Gemini 3 Thinking モデルの高度な設定方法を習得します。

  • Claude の思考予算戦略的設定
  • Gemini 3 の思考レベル(minimal/low/medium/high)適切選択
  • インターリーブ思考プロセスの精密管理

次のステップ

この章の学習を終えた後、以下の進化的学習パスで理解を深化できます:

  • 複数アカウント設定:複数の Google アカウントを設定し、クォータプール化と負荷分散を実現
  • アカウント選択戦略:sticky、round-robin、hybrid の 3 つの戦略のベストプラクティスを習得
  • 設定ガイド:すべての設定オプションを習得し、ニーズに合わせてプラグインの動作をカスタマイズ