Gemini в Google Таблицах: параллельные запросы экономят до 80 секунд на пачку

Автор оригинального решения два месяца дорабатывал инструмент вместе с ChatGPT и Gemini. Задача конкретная: мониторить около 100 RSS-источников на тему применения ИИ в энергосбережении, отбирать релевантные материалы по смыслу (не по ключевым словам), переводить на русский и отправлять готовые заметки в Telegram с кнопками «Опубликовать» и «Отклонить». Ниже разобран один приём из этого конвейера: параллельные запросы к Gemini в Google Таблицах.

Что понадобится

• Аккаунт Google с доступом к Google Таблицам и Google Apps Script (GAS)
• API-ключ Gemini (бесплатного тарифа достаточно для старта)
• Telegram-бот (токен от BotFather) для получения результатов
• Базовое понимание, что такое промпт (текстовая инструкция для модели) и RSS (формат подписки на обновления сайтов)
• Около часа на настройку, если работаете по готовому шаблону

Как устроена таблица и зачем нужны четыре листа?

В Google Таблице создаются четыре листа:

• RSS содержит список источников (в оригинале около 100 лент)
• NewsInbox принимает свежие анонсы до отбора
• NewsQueue хранит отобранные статьи и готовые черновики постов
• Log фиксирует уже обработанные ссылки, чтобы не дублировать работу

Модели Gemini разделены по задачам. Gemini 2.5 Flash-Lite (с лимитом 15 запросов в минуту и 500 в день) решает, подходит ли анонс по смыслу. Gemini 2.5 Flash (с лимитом 5 запросов в минуту и 20 в день) получает тексты уже отобранных статей и готовит из них посты на русском языке.

Статьи старше семи суток автоматически пропускаются. Если у материала нет даты, ограничено время ожидания в очереди.

Пошаговая инструкция: параллельные запросы к Gemini

Проблема, которую решает параллельность: при последовательных вызовах каждая следующая пачка анонсов ждёт, пока модель ответит на предыдущую. Между пачками нет зависимости по данным, поэтому ожидание бесполезно. Вот как его убрать.

1. Задайте константы для размера пачки и числа параллельных запросов:

const BATCH_SIZE = 10;
const LITE_PARALLEL_BATCHES = 5;

При 50 анонсах в очереди получится пять независимых запросов по десять. Каждый запрос получает свой контекст, и модель, обрабатывающая первую пачку, не видит остальные четыре.

1. Разделите входные анонсы на массивы по размеру пачки:

function splitIntoBatches(articles) {
  const batches = [];
  for (let i = 0; i < articles.length; i += BATCH_SIZE) {
    batches.push(articles.slice(i, i + BATCH_SIZE));
  }
  return batches;
}

1. Сформируйте массив запросов для каждой пачки. Каждый элемент массива содержит URL Gemini API, заголовки и тело с промптом:

const requests = batches.map(batch => {
  const request = makeLiteRequest(batch);
  const { url, ...options } = request;
  return { url, ...options };
});

1. Отправьте все запросы одновременно через UrlFetchApp.fetchAll() вместо fetch() в цикле:

const responses = UrlFetchApp.fetchAll(requests);

Это единственная строка, которая превращает последовательное ожидание в параллельное. GAS отправляет все HTTP-запросы разом и возвращает массив ответов.

1. Обработайте ответы с проверкой ошибок для каждой пачки отдельно:

responses.forEach((response, index) => {
  if (response.getResponseCode() === 200) {
    const decisions = readLiteAnswer(response, batches[index]);
    // сохраняем решения
  } else {
    // логируем ошибку, пачка остаётся в очереди
  }
});

Если один из пяти запросов упал (квота, таймаут, ошибка API), остальные четыре всё равно обработаны. Неудавшаяся пачка остаётся в NewsInbox до следующего запуска.

В чём разница между пачкой и параллельностью?

Это два разных приёма, которые легко спутать:

• Пачка внутри запроса означает, что вы передаёте модели сразу десять анонсов и просите вернуть десять решений. Вместо десяти обращений к API получается одно.
• Параллельные запросы означают, что вы отправляете несколько таких пачек, не ожидая ответа на предыдущую. Количество обращений к API не уменьшается, но общее время сокращается.

В оригинальном решении оба приёма работают вместе: 50 анонсов разбиваются на 5 пачек по 10 и отправляются параллельно.

Что с этого вам прямо сейчас?

Авторам Дзена и копирайтерам. Схема напрямую адаптируется под мониторинг любой ниши: замените RSS-ленты на источники по вашей теме, а промпт отбора перепишите под критерии «полезно моей аудитории или нет». Готовый черновик поста на русском языке приходит в Telegram, даже если первоисточник на английском.

Маркетологам. Параллельные запросы к Gemini в Google Таблицах решают типичную задачу мониторинга конкурентов или трендов без платных SaaS-сервисов. Бесплатной квоты Gemini (500 запросов Flash-Lite в день) хватает на обработку нескольких сотен анонсов ежедневно.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Gemini API доступен из России через VPN или прокси, но стабильность соединения зависит от конкретного провайдера. Как альтернативу для этапа генерации текстов можно рассмотреть YandexGPT API или GigaChat API, оба работают без ограничений по геолокации. Сам приём fetchAll() универсален и работает с любым HTTP API.

Схема с параллельными запросами Gemini в Google Таблицах превращает обычную электронную таблицу в автономный конвейер, который сам читает RSS, фильтрует по смыслу, переводит и присылает готовое в Telegram. Попробуйте заменить RSS-ленты из примера на источники по вашей теме и посмотрите, сколько рутинного мониторинга можно снять с себя за один вечер настройки.