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 in disponibilità generale e pronti per l'utilizzo in produzione.

• Gemini 3.6 Flash: prestazioni migliori per attività agentiche e multimodali complesse, con un utilizzo di token ridotto e 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 alto throughput.

Questa guida spiega le novità di ogni modello, le modifiche all'API che interessano il tuo codice e come eseguire la migrazione.

Nuovi modelli

Entrambi i modelli supportano la finestra contestuale di 1 milione di token, un massimo di 64.000 token di output, il ragionamento e la suite completa di strumenti integrati, incluso l'utilizzo 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 workflow in più passaggi con meno passaggi di ragionamento, turni di conversazione e chiamate di strumenti rispetto a Gemini 3.5. Riduce anche la spirale del ciclo di esecuzione.
• Generazione di codice migliorata: produce codice di qualità superiore pronto per la produzione con meno modifiche indesiderate e meno cicli di debug.
• Migliore rispetto delle istruzioni: riduce le modifiche indesiderate ai file durante le attività di diagnostica.
• Ragionamento multimodale e spaziale efficace: prestazioni migliorate per l'interpretazione dei grafici, la conversione di progetti visivi e la generazione di layout web multi-elemento.
• Ispezione programmatica anticipata: preferisce eseguire script di codice di diagnostica prima di apportare modifiche più frequentemente rispetto a Gemini 3.5 Flash. Ciò migliora la precisione delle attività complesse, ma può aggiungere passaggi esplorativi aggiuntivi per il lavoro semplice sul frontend.
• Supporto per l'utilizzo del computer: supportato come strumento nativo per l'automazione dell'interfaccia utente agentica.
• Preferenza per lo stile dell'interfaccia utente: migliore nella creazione di codice funzionale, anche se i valutatori umani hanno preferito i modelli precedenti per il layout grafico e lo stile. Puoi mitigare questo problema fornendo linee guida di progettazione esplicite.
• Impegno di ragionamento predefinito (medio): utilizza lo stesso livello di ragionamento predefinito medium di Gemini 3.5 Flash.
• Prezzi ridotti: costi dei token di output inferiori (7,50 $ per 1 milione rispetto a 9,00 $ 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: throughput più elevato nella famiglia 3.5 per l'analisi dei dati e l'estrazione dei documenti ad alto volume.
• Prestazioni di ragionamento e multimodali migliorate: percorso di migrazione efficace da Gemini 2.5 Flash, con punteggi più elevati nelle attività di ragionamento come HLE (18,0% rispetto all'11,0%) e nei benchmark multimodali come CharXIV (74,5% rispetto al 63,7%).
• Orchestrazione di subagenti e affidabilità degli strumenti: migliora l'affidabilità dell'esecuzione degli strumenti per l'esecuzione del codice, la ricerca e i workflow MCP. Aumenta il livello di pensiero per la pianificazione autonoma e le attività complesse dei subagenti.
• Comprensione dei documenti migliorata: migliora l'accuratezza dell'analisi dei documenti e dell'estrazione dei dati strutturati. Sperimenta con i livelli di pensiero minimo e alto a seconda della complessità del documento.
• Programmazione web interattiva ed elaborazione di dati tabulari: prestazioni elevate per JavaScript frontend ed elaborazione di dati tabulari tramite la pianificazione tramite l'esecuzione di codice leggero.
• Persistenza di chatbot e persona: maggiore coerenza delle istruzioni e della persona in più turni rispetto a Gemini 3.1 Flash-Lite.
• Supporto per l'utilizzo del computer: supportato come strumento nativo per l'automazione dell'interfaccia utente agentica.

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 di modello precompilati. Per maggiori dettagli, consulta 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 release 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 di modelli future.
• Convalida del turno del modello precompilato: 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 all'API.

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

temperature, top_p e top_k sono deprecati e vengono ignorati. Nelle generazioni di modelli future, 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, la fine con un turno di ruolo del modello non è più consentita:

/* ❌ 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 in precedenza l'applicazione precompilava un turno del modello per sopprimere i preamboli o forzare la formattazione JSON, utilizza system_instruction o output strutturati invece.

# ✅ 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

Eseguire la migrazione a gemini-3.6-flash

• Aggiorna l'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 dei turni:
  • Rimuovi i turni del modello precompilati.
  • Assicurati che il turno utente finale contenga testo non vuoto.
• Controlla 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 associati 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 di Gemini 3.5.

Eseguire la migrazione a gemini-3.5-flash-lite

• Aggiorna l'ID modello: modifica la stringa del modello di destinazione in gemini-3.5-flash-lite.
• Configura il livello di impegno di ragionamento:
  • Per l'estrazione, il routing o la classificazione ad alto volume: lascia thinking_level su "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 evitare la chiusura prematura dello strumento.
• Rimuovi i parametri deprecati e convalida la chiamata di funzione: Applica le stesse regole di 3.6 Flash.
• Requisiti di base di Gemini 3.x: consulta l'elenco di controllo per la migrazione di Gemini 3.5.

Passaggi successivi

• Esamina 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.