Update app.py

app.py

@@ -18,7 +18,11 @@ import logging
 from huggingface_hub import hf_hub_download  # 追加: HuggingFace Hubからファイルを直接ダウンロード
 
 # 正しいGemini関連のインポート
-import google.generativeai as genai
+#import google.generativeai as genai
+# --- ここだけ差し替え ---
+from google import genai                                # 新 SDK の推奨 import​:contentReference[oaicite:2]{index=2}
+from google.genai import types                          # ThinkingConfig 等を使うための追加​:contentReference[oaicite:3]{index=3}
+
 
 # ロギング設定
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -178,94 +182,77 @@ def load_system_instruction(style="standard"):
         raise ValueError(error_msg)
 
 def generate_html_from_text(text, temperature=0.3, style="standard"):
-    """テキストからHTMLを生成する"""
+    """
+    テキスト → Gemini で HTML 生成
+    - gemini‑2.5‑flash‑preview‑04‑17 のときは thinking_budget=0 を強制
+    - それ以外のモデルは従来どおり
+    """
     try:
-        # APIキーの取得と設定
+        # --- 共通前処理 --------------------------------------------------
         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")
+            raise ValueError("環境変数 GEMINI_API_KEY が設定されていません")
 
-        # モデル名の取得（環境変数から、なければデフォルト値）
         model_name = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-pro")
-        logger.info(f"使用するGeminiモデル: {model_name}")
-
-        # Gemini APIの設定
         genai.configure(api_key=api_key)
-
-        # 指定されたスタイルのシステムインストラクションを読み込む
         system_instruction = load_system_instruction(style)
-
-        # モデル初期化
-        logger.info(f"Gemini APIにリクエストを送信: テキスト長さ = {len(text)}, 温度 = {temperature}, スタイル = {style}")
-
-        # モデル初期化
-        model = genai.GenerativeModel(model_name)
-
-        # 生成設定 - ばらつきを減らすために設定を調整
-        generation_config = {
-            "temperature": temperature,  # より低い温度を設定
-            "top_p": 0.7,                # 0.95から0.7に下げて出力の多様性を制限
-            "top_k": 20,                 # 64から20に下げて候補を絞る
-            "max_output_tokens": 8192,
-            "candidate_count": 1         # 候補は1つだけ生成
-        }
-
-        # 安全設定 - デフォルトの安全設定を使用
-        safety_settings = [
-            {
-                "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
-                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-            },
-            {
-                "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
-                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-            },
-            {
-                "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
-                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-            },
-            {
-                "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
-                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-            }
-        ]
-
-        # プロンプト構築
         prompt = f"{system_instruction}\n\n{text}"
 
-        # コンテンツ生成
-        response = model.generate_content(
-            prompt,
-            generation_config=generation_config,
-            safety_settings=safety_settings
-        )
+        safety_settings = [                         # 既存設定をそのまま使用
+            {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",        "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
+            {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",       "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
+            {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
+            {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
+        ]
 
-        # レスポンスからHTMLを抽出
-        raw_response = response.text
+        # --- モデル分岐 --------------------------------------------------
+        if model_name == "gemini-2.5-flash-preview-04-17":   # Thinking モデル​:contentReference[oaicite:4]{index=4}
+            client = genai.Client(api_key=api_key)
+            gen_cfg = types.GenerateContentConfig(          # pydantic Config クラスを使用​:contentReference[oaicite:5]{index=5}
+                temperature=temperature,
+                top_p=0.7,
+                top_k=20,
+                max_output_tokens=8192,
+                candidate_count=1,
+                thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0)  # ← thinking OFF​:contentReference[oaicite:6]{index=6}
+            )
+            response = client.models.generate_content(
+                model=model_name,
+                contents=prompt,
+                config=gen_cfg,
+                safety_settings=safety_settings
+            )
+            raw_response = response.text
+        else:
+            # 非 Thinking モデルは旧 API と互換のまま
+            model = genai.GenerativeModel(model_name)
+            gen_cfg = {
+                "temperature": temperature,
+                "top_p": 0.7,
+                "top_k": 20,
+                "max_output_tokens": 8192,
+                "candidate_count": 1,
+            }
+            response = model.generate_content(
+                prompt,
+                generation_config=gen_cfg,
+                safety_settings=safety_settings
+            )
+            raw_response = response.text
 
-        # HTMLタグ部分だけを抽出（```html と ``` の間）
+        # --- 後処理（HTML 抽出 & Font Awesome レイアウト補正）------------
         html_start = raw_response.find("```html")
-        html_end = raw_response.rfind("```")
-
+        html_end   = raw_response.rfind("```")
         if html_start != -1 and html_end != -1 and html_start < html_end:
-            html_start += 7  # "```html" の長さ分進める
-            html_code = raw_response[html_start:html_end].strip()
-            logger.info(f"HTMLの生成に成功: 長さ = {len(html_code)}")
-
-            # Font Awesomeのレイアウト改善
-            html_code = enhance_font_awesome_layout(html_code)
-            logger.info("Font Awesomeレイアウトの最適化を適用しました")
-
-            return html_code
+            html_code = raw_response[html_start + 7:html_end].strip()
+            return enhance_font_awesome_layout(html_code)
         else:
-            # HTMLタグが見つからない場合、レスポンス全体を返す
-            logger.warning("レスポンスから ```html ``` タグが見つかりませんでした。全テキストを返します。")
+            logger.warning("```html``` ブロックが見つからず、全文を返します")
             return raw_response
 
     except Exception as e:
-        logger.error(f"HTML生成中にエラーが発生: {e}", exc_info=True)
-        raise Exception(f"Gemini APIでのHTML生成に失敗しました: {e}")
+        logger.error(f"Gemini HTML 生成エラー: {e}", exc_info=True)
+        raise
 
 # 画像から余分な空白領域をトリミングする関数
 def trim_image_whitespace(image, threshold=250, padding=10):