Update app.py

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@@ -16,7 +16,7 @@ import time
 import os
 import logging
 
-# 新しいGemini関連のインポート - 最新バージョン修正版
+# 正しいGemini関連のインポート
 import google.generativeai as genai
 
 # ロギング設定
@@ -32,12 +32,13 @@ class GeminiRequest(BaseModel):
 def generate_html_from_text(text):
     """テキストからHTMLを生成する"""
     try:
-        # APIキーの設定
+        # APIキーの取得と設定
         api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
         if not api_key:
             logger.error("GEMINI_API_KEY 環境変数が設定されていません")
             raise ValueError("GEMINI_API_KEY 環境変数が設定されていません")
         
+        # Gemini APIの設定
         genai.configure(api_key=api_key)
         
         # システムプロンプト（リクエスト例と同じものを使用）
@@ -137,7 +138,24 @@ def generate_html_from_text(text):
 - フッターに出典情報と関連するFont Awesomeアイコン（fa-book, fa-citation等）を明記
 ## 変換する文章/記事
 ーーー＜ユーザーが入力（または添付）＞ーーー"""
-
+        
+        # モデルを初期化して処理
+        logger.info(f"Gemini APIにリクエストを送信: テキスト長さ = {len(text)}")
+        
+        # 利用可能なモデルの確認
+        try:
+            models = genai.list_models()
+            logger.info(f"利用可能なモデル: {[m.name for m in models if 'gemini' in m.name]}")
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"モデル一覧取得エラー: {e}")
+        
+        # モデル選択
+        try:
+            model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"gemini-1.5-proモデル利用不可: {e}, gemini-proを試します")
+            model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
+            
         # 生成設定
         generation_config = {
             "temperature": 0.7,
@@ -146,24 +164,13 @@ def generate_html_from_text(text):
             "max_output_tokens": 8192,
         }
         
-        # 利用可能なモデルを使用（gemini-1.5-proが最新の安定バージョン）
-        model = genai.GenerativeModel(
-            model_name="gemini-1.5-pro",
-            generation_config=generation_config
-        )
+        # プロンプト構築
+        prompt = f"{system_instruction}\n\n{text}"
         
-        # HTMLを生成
-        logger.info(f"Gemini APIにリクエストを送信: テキスト長さ = {len(text)}")
-        
-        # システムインストラクションとユーザープロンプトを設定
+        # コンテンツ生成
         response = model.generate_content(
-            contents=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "parts": [text]
-                }
-            ],
-            system_instruction=system_instruction
+            prompt,
+            generation_config=generation_config
         )
         
         # レスポンスからHTMLを抽出