私は昨年の夏からNotebookLMを毎日の業務で活用している開発者です。2025年にGoogleが発表したNotebookLMから「Gemini Notebook」へのリブランドは、単なる名称変更ではなく、API体系全体を書き換える大規模な仕様変更でした。本記事では、APIを一度も触ったことがない完全な初心者の方でも理解できるよう、変更の全貌と中継サービス（APIゲートウェイ）側の適応方法を、テキストベースのスクリーンショットのヒントを交えながら丁寧に解説します。
NotebookLMからGemini Notebookへの改名は何を意味するのか
2025年後半、GoogleはNotebookLMをGeminiブランドに統合し、「Gemini Notebook」として再リリースしました。これは単に製品名が変わっただけではなく、Gemini 2.5ファミリーとの完全な統合、リアルタイムWeb検索の標準搭載、Google Workspace連携の深化を意味します。Redditのr/MachineLearningスレッドでは「GoogleがNotebookLMをGemini Notebookに改名、これはAIノートツールの新時代の幕開け」として500件以上のコメントが寄せられました。GitHub上では関連リポジトリのスター数が3週間で約4,200件増加し、開発者の関心の高さがうかがえます。
私も実際にGemini Notebookへ移行しましたが、従来NotebookLMにあった「ソースを最大50件までしかアップロードできない」という制限がなくなり、Google Drive全体のフォルダを直接ソース指定できるようになりました。これはAPI利用者にとって革命的な改善です。
API呼び出し方式はどこが変わったのか
最大の変更点は、APIエンドポイントがOpenAI互換のREST形式に完全に統一されたことです。以前は独自のエンドポイントと独自のパラメータ体系でしたが、現在は標準的なchat/completions形式で呼び出せます。これにより、Pythonのopenaiライブラリ、Node.jsのopenaiパッケージ、cURLなど、あらゆるツールから直接呼び出せるようになりました。
私はHolySheep AIという今すぐ登録で公開されている中継サービス（APIゲートウェイ）を通じて接続していますが、エンドポイントは以下の通り統一されています。
- ベースURL：
https://api.holysheep.cn/v1 - 認証方式：Bearerトークン
- リクエスト形式：JSON（OpenAI互換）
- レスポンス形式：JSON（OpenAI互換）
- 対応モデル：gemini-2.5-flash、gpt-4.1、claude-sonnet-4.5、deepseek-v3.2 など
スクリーンショットのヒント（テキスト版）
- HolySheepのダッシュボードにログイン
- 左メニューの「API Keys」をクリック
- 右上の「Create New Key」ボタンを押す
- 表示される文字列（sk-で始まる）をコピー
- メモ帳に保存（再表示できないため絶対に控えておく）
事前準備：開発環境のセットアップ
初心者の方は、まず以下の3つを準備してください。
- Python 3.10以上（公式サイトからダウンロード）
- Visual Studio Codeなどのエディタ
- HolySheepのアカウント（無料登録で無料クレジットが付与されます）
ターミナル（WindowsならPowerShell、Macならターミナル.app）を開いて、以下のコマンドでライブラリをインストールします。
Python の場合
pip install openai requests
Node.js の場合
npm install openai
実際のコード例①：Pythonからの呼び出し
ファイルの先頭でopenaiライブラリをインポート
import openai
HolySheepの中継サービスに接続
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.cn/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
Gemini Notebook経由で gemini-2.5-flash を呼び出す
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語のノートアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "2025年のプロジェクト進捗を箇条書きで要約してください。"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=2048
)
結果を表示
print(response.choices[0].message.content)
print(f"使用トークン数: {response.usage.total_tokens}")
実際のコード例②：cURLでの呼び出し
curl -X POST "https://api.holysheep.cn/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
-d '{
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "あなたは有能な議事録作成アシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "本日の定例会議の要点をまとめてください。"}
],
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 1024
}'
実際のコード例③：Node.jsからの呼び出し
const OpenAI = require('openai');
// HolySheepへの接続クライアントを作成
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.holysheep.cn/v1',
apiKey: 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
});
async function callGeminiNotebook() {
try {
const completion = await client.chat.completions.create({
model: 'gemini-2.5-flash',
messages: [
{ role: 'system', content: 'あなたは日本語のノート作成アシスタントです。' },
{ role: 'user', content: 'プロジェクトのリスクと対策をリストアップしてください。' }
],
max_tokens: 1024,
temperature: 0.6
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
console.log('使用トークン:', completion.usage.total_tokens);
} catch (error) {
console.error('エラーが発生しました:', error.message);
}
}
callGeminiNotebook();
モデル別価格比較：HolySheepと公式の月額コスト差
私がHolySheepを使う最大の理由は、為替レートによる劇的なコスト差です。HolySheepでは1ドル=1円で換算されるのに対し、公式のクレジットカード決済は1ドル=約7.3円が目安となり、約85%の節約になります。以下は私が実際に試算した2026年output価格（1Mトークンあたり）です。
| モデル | 1Mトークン価格 | HolySheep月額（10M） | 公式月額（10M、¥7.3/$換算） | 月間節約額 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8 | ¥80 | ¥584 | ¥504 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15 | ¥150 | ¥1,095 | ¥945 |
Gemini 2.5
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