Utilizzo dei modelli Gemini più recenti

Questa pagina 3.5 Flash

Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) e Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) sono disponibili a livello generale (GA) e pronti per l'utilizzo in produzione.

• Gemini 3.6 Flash: prestazioni migliori per attività agentiche e multimodali complesse, con un utilizzo ridotto dei token, a un prezzo inferiore rispetto a 3.5 Flash.
• Gemini 3.5 Flash-Lite: il modello più veloce ed economico della famiglia 3.5. Supera le generazioni precedenti di Flash-Lite per l'esecuzione ad alta velocità effettiva.

Questa guida spiega le novità di ogni modello, quali modifiche all'API influiscono sul tuo codice e come eseguire la migrazione.

Nuovi modelli

Entrambi i modelli supportano la finestra contestuale di 1 milione di token, 64.000 token di output massimi, il ragionamento e la suite completa di strumenti integrati, tra cui Uso del computer.

Per le specifiche complete, consulta le pagine dei modelli:

• Pagina del modello Gemini 3.6 Flash
• Pagina del modello Gemini 3.5 Flash-Lite

Per informazioni dettagliate sui prezzi, consulta la pagina dei prezzi.

Guida rapida

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.6-flash",
    contents: "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."}]
    }]
  }'

Novità di Gemini 3.6 Flash

• Riduzione di token e turni:completa i flussi di lavoro in più passaggi con meno passaggi di ragionamento, turni conversazionali e chiamate di strumenti rispetto a Gemini 3.5. Inoltre, riduce la spirale del ciclo di esecuzione.
• Generazione di codice migliorata: produce codice pronto per la produzione di qualità superiore con meno modifiche indesiderate e meno cicli di debug.
• Migliore esecuzione delle istruzioni: riduce le modifiche indesiderate ai file durante le attività di diagnostica.
• Ragionamento multimodale e spaziale avanzato:prestazioni migliorate nell'interpretazione dei grafici, nella conversione di progetti visivi e nella generazione di layout web multi-elemento.
• Ispezione programmatica anticipata: preferisce eseguire script di codice diagnostico prima di apportare modifiche più spesso rispetto a Gemini 3.5 Flash. In questo modo, l'accuratezza delle attività complesse migliora, ma possono essere aggiunti passaggi esplorativi aggiuntivi per il lavoro semplice di frontend.
• Supporto per l'utilizzo del computer: supportato come strumento nativo per l'automazione della UI dell'agente.
• Preferenza di stile della UI: migliore nella creazione di codice funzionale, anche se i valutatori umani hanno preferito i modelli precedenti per il layout grafico e lo stile visivi. Puoi mitigare questo problema fornendo linee guida di progettazione esplicite.
• Sforzo di ragionamento predefinito (medio): utilizza lo stesso medium livello di ragionamento predefinito di Gemini 3.5 Flash.
• Prezzi ridotti: costi inferiori per i token di output (7,50 $ per 1 milione rispetto a 9 $ per 1 milione per 3.5 Flash). I token di input rimangono a 1,50 $per 1 milione.

Novità di Gemini 3.5 Flash-Lite

• Latenza di esecuzione delle attività ridotta:il throughput più elevato della famiglia 3.5 per l'analisi di dati ad alto volume e l'estrazione di documenti.
• Raffinato ragionamento e prestazioni multimodali: solido percorso di migrazione da Gemini 2.5 Flash, con punteggi più elevati nelle attività di ragionamento come HLE (18% contro 11%) e nei benchmark multimodali come CharXIV (74,5% contro 63,7%).
• Orchestrazione dei subagenti e affidabilità degli strumenti:migliora l'affidabilità dell'esecuzione degli strumenti per l'esecuzione del codice, la ricerca e i flussi di lavoro MCP. Aumenta il livello di pensiero per la pianificazione autonoma e le attività complesse dei subagenti.
• Migliore comprensione dei documenti:migliora l'accuratezza dell'analisi dei documenti e dell'estrazione dei dati strutturati. Sperimenta con livelli di pensiero minimi e alti a seconda della complessità del documento.
• Programmazione web interattiva ed elaborazione di dati tabellari:offre ottime prestazioni nell'elaborazione di dati tabellari e JavaScript frontend tramite la pianificazione tramite l'esecuzione di codice leggero.
• Chatbot e persistenza della persona: istruzioni multi-turn più efficaci e coerenza della persona rispetto a Gemini 3.1 Flash-Lite.
• Supporto per l'utilizzo del computer: supportato come strumento nativo per l'automazione della UI dell'agente.

Scegliere il modello Flash o Flash-Lite giusto

Utilizza questa tabella per selezionare il modello e il percorso di migrazione giusti per i tuoi carichi di lavoro.

Entrambi i modelli richiedono la rimozione dei parametri di campionamento deprecati (temperature, top_p, top_k) e dei turni del modello precompilati. Per informazioni dettagliate, consulta la sezione Modifiche all'API.

Agente Antigravity aggiornato

Grazie alle sue prestazioni migliorate, Gemini 3.6 Flash è ora il nuovo modello predefinito che alimenta l'agente Antigravity in Gemini Managed Agents. Puoi modificare questa impostazione impostando un nuovo campo nell'API.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

Modifiche all'API e aggiornamenti dei parametri

A partire da Gemini 3.6 Flash e Gemini 3.5 Flash-Lite, le seguenti modifiche all'API si applicano a questi modelli e a tutte le versioni future dei modelli Gemini.

• Deprecazione dei parametri di campionamento: temperature, top_p e top_k sono deprecati. L'API ignora questi parametri e restituisce un errore nelle generazioni future del modello.
• Convalida dei turni del modello precompilati: la precompilazione dei turni del modello non è più supportata. Se l'ultimo turno non vuoto nella richiesta è un turno model, l'API restituisce un errore 400.

Di seguito sono riportate spiegazioni dettagliate ed esempi di codice per ogni modifica dell'API.

1. Ritiro dei parametri di campionamento (temperature, top_p, top_k)

temperature, top_p e top_k sono deprecati e ignorati. Nelle generazioni future del modello, la fornitura di questi parametri restituisce un errore HTTP 400. Rimuovi questi parametri da tutte le richieste.

# ⚠️ Remove these parameters (deprecated)
generation_config = {
     "temperature": 0.7,
     "top_p": 0.9,
     "top_k": 40,
}

Per migliorare il determinismo, definisci un'istruzione di sistema con regole esplicite per il tuo caso d'uso specifico.

2. Convalida del turno del modello precompilato

Le richieste API che terminano con un turno di ruolo del modello non vuoto non sono consentite e restituiscono un errore HTTP 400.

⚠️ Evita

Nei payload REST non elaborati o generateContent legacy, il turno che termina con un ruolo del modello ora non è consentito:

/* ❌ DO NOT: End payload contents with a 'model' role turn */
{
  "contents": [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "Translate 'Hello world' to Spanish."}]},
    {"role": "model", "parts": [{"text": "Translation:"}]}  /* ❌ Returns error */
  ]
}

✅ Migrazione consigliata

Se la tua applicazione ha precedentemente precompilato un modello per eliminare i preamboli o forzare la formattazione JSON, utilizza system_instruction o Output strutturati.

# ✅ RECOMMENDED: Use system_instruction to specify output format
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="Translate 'Hello world' to Spanish.",
    config={"system_instruction": "Output only the translation without introductory text."},
)

Elenco di controllo per la migrazione

Migrazione a gemini-3.6-flash

• Aggiorna ID modello:modifica la stringa del modello di destinazione in gemini-3.6-flash.
• Rimuovi i parametri di campionamento deprecati:
  • Rimuovi temperature, top_p e top_k dalle configurazioni di generazione.
  • Sostituisci thinking_budget con l'enumerazione di stringhe thinking_level impostata su "medium" o "high".
  • Rimuovi candidate_count (non supportato in Gemini 3.x).
• Applica le regole di convalida della svolta:
  • Rimuovi i turni del modello precompilati.
  • Assicurati che l'ultima battuta dell'utente contenga testo non vuoto.
• Controllare la chiamata di funzione:
  • Assicurati che tutti gli oggetti FunctionResponse includano call_id e name.
  • Inserisci gli asset multimodali all'interno del payload della risposta.
  • Formatta le istruzioni in linea utilizzando \\n\\n.
  • Se visualizzi errori Malformed_Function_Call relativi al testo pre-strumento, consulta Soluzioni alternative per i requisiti del testo pre-strumento.
• Requisiti di base di Gemini 3.x:per gli aggiornamenti dell'SDK e la conservazione della firma del pensiero, consulta l'elenco di controllo per la migrazione a Gemini 3.5.

Migrazione a gemini-3.5-flash-lite

• Aggiorna ID modello:modifica la stringa del modello di destinazione in gemini-3.5-flash-lite.
• Configura il livello di sforzo di pensiero:
  • Per l'estrazione, il routing o la classificazione di volumi elevati, lascia thinking_level a "minimal" (impostazione predefinita) per il massimo throughput.
  • Per i subagenti autonomi con chiamate di strumenti, esecuzione di codice o ragionamento multi-step: imposta thinking_level su "medium" o "high" per impedire la chiusura prematura dello strumento.
• Rimuovi i parametri ritirati e convalida la chiamata di funzione:applica le stesse regole di 3.6 Flash.
• Requisiti di base di Gemini 3.x:consulta la lista di controllo per la migrazione di Gemini 3.5.

Passaggi successivi

• Consulta le specifiche dell'API nella panoramica dei modelli.
• Esplora l'orchestrazione multi-agente nella guida all'API Interactions.
• Testa e perfeziona i prompt in Google AI Studio.