Gemini API を始める準備編。AI Studio で記事専用の Google Cloud プロジェクトを切り、既存の課金アカウントに紐づけて Tier 1 で API キーを発行し、Windows の uv + Python 3.12 + google-genai から gemini-3.8-flash を最初に呼ぶまで。無料枠と有料 Tier の違いと課金で始める理由、Google AI Pro とは別会計であること、キーを漏らさない置き場所、構造化出力の最小例、実測トークン数と実費（3 本で約 0.7 円）の確認方法。
Gemini 3.8 Flash に UTC 2SC1815 と HTC NE555N のデータシート PDF を渡し、hFE の範囲・V_CE(sat)・電源電圧範囲・無安定の周波数式などを「値・単位・測定条件・引用・ページ」の構造化出力で答えさせる。その引用が PDF 本文に本当にあるかを pypdf で機械的に照合し、データシートを人間が読んだ値・PDF なしの回答・PDF ありの回答・IC実験室の実測値の 4 列で採点する。PDF のページがトークンになる仕組み、Files API との使い分け、実測トークン数と費用まで。
Gemini API・Google AI Studio・Gemma・Google Labs の実験を、毎回 1 つ、一次ドキュメントを読んで手を動かし、実出力と費用だけを書く連載「Google AI 実験室」のとりまとめ。#1 準備編（記事専用プロジェクトと API キー、gemini-3.8-flash を最初に呼ぶまで）・#2 データシート QA（PDF を読ませて実測で採点・約 8 円）を収録。